子宮内膜症の関連遺伝子をAI「KIBIT」で解析ー論文特化・概念検索AI、使ってみたー

創薬研究において、日々の論文情報や公開データベースのチェック、重要な情報の知見・知識をアップデートすることは必要不可欠な作業です。しかし文献の数は年々増加しており、すでに人の力で必要な情報を網羅することは困難となっています。
論文探索AI「KIBIT Amanogawa」なら、Pubmedに掲載された3000万報以上の膨大な論文情報の中から類似性・関連性の高い論文情報を即時検出・解析します。
従来のキーワード検索では発見できなかった情報や、検索者によるバイアスの掛からない情報を見つけることが可能となり、医学・創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。

●「発見を導く論文特化・概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」」
本セクションではKIBIT Amanogawaに搭載されたAIアルゴリズムやシステムの概要をご紹介いたします。

●「子宮内膜症の関連遺伝子をAI「KIBIT」で解析ー論文特化・概念検索AI、使ってみたー」
本セクションでは、子宮内膜症をターゲット疾患としてKIBIT Amanogawaの活用事例をご紹介します。
新機能「D/G Search」では、疾患や遺伝子を検索するとそれぞれに対応する関連性の高い疾患・遺伝子を抽出することが可能です。今回は本機能を活用し、子宮内膜症の関連遺伝子抽出から治療標的探索の流れをリアルタイムのデモンストレーションを交えつつ解説いたします。

登壇者

株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部
AI創薬チーム担当部長
中園豪

福岡大学理学部で応用物理を専攻。
広告業界でBtoB ビジネスにおいてキーアカウントマネジャーとして従事。
製薬業界では主に希少疾患、血液疾患、小児疾患を対象に、MR、マーケティング、学術等を経験。前職は武田薬品工業でエリアマネジャーとして従事。
現在ライフサイエンスAI事業本部にてAI創薬事業の拡大に取り組む。

株式会社FRONTEO
カスタマーサクセス統括部
AIコンサルチーム担当部長
成田周平

医薬品分析の受託会社にてCMC領域の理化学分析、微生物・細胞を用いた分析、バイオ医薬品分析を経験。その後CROにて事業開発としてPOCプログラムマネージャーを担当し、バイオベンチャーやアカデミアを中心に医薬品開発の早期段階からライセンスアウトまでの事業計画策定やコンサルテーションを行った豊富な実績をもつ。
現在は株式会社FRONTEOカスタマーサクセス統括部に所属し、過去の経験から医療業界担当のAIコンサルタントとして活躍。論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」をはじめとしたAIソリューションの導入から運用までを幅広くサポートし、企業におけるAIの最適な活用に向けて尽力。