創薬支援推進事業 DAIIA活動紹介
代表的な成果(外部発表等)
タイトル | 発表者 | 学会名 | |
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令和7年3月 | 大規模言語モデル時代におけるAI支援分子設計 | 石田祥一 (本間G) |
日本薬学会第145年会シンポジウム |
令和7年3月 | 日本の創薬とDX | 奥野恭史 (奥野G) |
第36 回 製薬協・政策セミナー日本の創薬力向上を目指して(日本経済新聞社) |
令和7年3月 | ケミカル情報と生命情報を活用したAI創薬 | 山西芳裕 (山西G) |
日本薬学会第145年会シンポジウム |
令和7年2月 | DXで目指す創薬イノベーション | 奥野恭史 (奥野G) |
立命館大学創薬科学研究センター 創剤・製剤技術研究コンソーシアム2024年度第2回研究会 |
令和7年1月 | データ駆動による生命システムの薬物応答解析 | 山西芳裕 (山西G) |
日本学術会議シンポジウム2024 |
令和6年10月 | ChemTSv2を利用した機能分子設計 | 寺山慧 (本間G) |
情報計算科学生物学会2024年大会(CBI2024) |
令和6年10月 | ChemTSv2を利用した分子設計のチュートリアル | 石田祥一 (本間G) |
情報計算科学生物学会2024年大会(CBI2024) |
令和6年10月 | 薬物動態の統合解析プラットフォームDruMAP | 水口賢司 (奥野G) |
情報計算科学生物学会2024年大会(CBI2024) |
令和6年10月 | バイオインフォマティクスが拓く医療と創薬 | 山西芳裕 (山西G) |
情報計算科学生物学会2024年大会(CBI2024) |
令和6年9月 | AI創薬とデータ統合 | 水口賢司 (奥野G) |
JASIS 2024 |
令和6年7月 | DXで目指す創薬イノベーション | 奥野恭史 (奥野G) |
第25回薬制研究会 |
令和6年6月 | DXで目指す創薬イノベーション | 奥野恭史 (奥野G) |
<第28回日本がん分子標的治療学会 |
令和6年5月 | 「構造生成AIとドラッグデザインへの応用」~ヒット化合物からの多目的最適化~ | 米澤朋起 (本間G) |
第455回CBI学会講演会 |
令和6年4月 | DXで目指す創薬イノベーション | 奥野 恭史 (奥野G) |
ファーマIT&デジタルヘルスエキスポ 2024(JETRO) |
令和6年3月 | 機械学習による新薬候補の探索と構造設計 | 山西芳裕 (山西G) |
日本薬学会 第144年会 |
令和6年1月 | 産学官連携による創薬AIプラットフォームの構築 AMED DAIIA | 本間光貴 (本間G) |
2023年度 日本学術会議・日本薬学会主催シンポジウム |
令和6年1月 | AIによるデータ駆動型創薬と医療 | 山西芳裕 (山西G) |
2023年度 日本学術会議・日本薬学会主催シンポジウム |
令和5年12月 | 計算科学的アプローチによる実践的なタンパク質-化合物相互作用評価 | 松本篤幸 (奧野G) |
第97回薬理学会年会2023年大会 |
令和5年12月 | Development of drug discovery AI platform combining prediction AI and generative AI(AMED DAIIA) | 本間光貴 (本間G) |
第9回国際シンポジウム ISTbM-9 |
令和5年11月 | Data-driven drug discovery and healthcare by machine learning | 山西芳裕 (山西G) |
8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara |
令和5年11月 | CTDからの薬物動態データ抽出に関する取り組みの紹介 | 長尾知生子 (奥野G) |
2023年度 IMICユーザー会 |
令和5年10月 | AIは創薬を変革できるのか | 奥野恭史 (奥野G) |
情報計算化学生物学会(CBI学会)2023年大会 |
令和5年10月 | AMED DAIIAの概要と情報セキュリティ技術への期待 | 本間光貴 (本間G) |
情報計算化学生物学会(CBI学会)2023年大会 |
令和5年10月 | DXで目指す創薬イノベーション | 奥野恭史 (奥野G) |
第73回 日本薬学会関西支部総会・大会 |
令和5年9月 | DruMAP: 薬物代謝・動態の新しい解析プラットフォーム | 水口賢司 (奥野G) |
日本薬物動態学会第38回年会/第23回シトクロムP450国際会議国際合同大会 |
令和5年7月 | 強化学習を用いた分子構造の多目的最適化 | 寺山慧 (本間G) |
第447回CBI学会講演会 |
令和5年7月 | AI・シミュレーションが拓く創薬の未来 | 奧野恭史 (奧野G) |
第55回日本動脈硬化学会総会・学術集会 |
令和5年6月 | 医薬品関連文書の利活用に向けたインタビューフォームの構造化の試み | 長尾知生子 (奥野G) |
第25回日本医薬品情報学会総会・学術大会 |
令和5年4月 | 産学官連携による創薬AIプラットフォームの構築 実用的なAIを目指して AMED次世代創薬AI事業 |
本間光貴 (本間G) |
第31回日本医学会総会 |
令和5年3月 | 特異構造を有する化合物の生物応答理解を指向したトランスクリプトーム解析 | 岩田通夫、山西芳裕 (山西G) |
日本薬学会 第143年会 |
令和5年2月 | AI 創薬におけるデータ統合 | 水口賢司 (奧野G) |
Liver Scientific Frontier 2023 |
令和4年10月 | De novo generation of drug candidate compounds from disease-specific transcriptome data using deep learning | 海東和麻、山西芳裕 (山西G) |
情報計算化学生物学会(CBI学会)2022年大会 |
令和4年10月 | 産学官連携による創薬AIプラットフォームの構築 実用的なAIを目指して AMED次世代創薬AI事業 |
本間光貴 (本間G) |
創薬薬理フォーラム第30回シンポジウム |
令和4年9月 | 強化学習に基づく分子生成手法を用いた選択的阻害剤の設計 | 本間光貴、寺山慧 (本間G) |
2022年日本バイオインフォマティクス学会年会・第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022) |
令和4年8月 | 薬物動態を含むプロファイル改善を効率化する創薬AIプラットフォーム構築 | 本間光貴 (本間G) |
第26回薬物動態談話会 |
令和4年7月 | 毒性発現メカニズムに基づく有害性予測を実現するComputational toxicology systemの開発 | 山田弘 (奧野G) |
第49回日本毒性学会学術年会 |
令和4年5月 | DruMAP: a novel drug metabolism and pharmacokinetics analysis platform | 水口賢司 (奧野G) |
High End Workshop on Artificial Intelligence in Drug Discovery |
令和4年3月 | 新奇化学構造を重点的に発生させる構造生成器 | 海東和麻、山西芳裕 (山西G) |
日本薬学会 第142年会 |
令和4年3月 | AMED 創薬ブースターと産学連携による次世代創薬AI開発(DAIIA)について | 寺坂忠嗣 (AMED) |
日本薬学会 第142年会 理事会企画シンポジウム |
令和3年11月 | Transcriptome-based Structure Generation of Compounds with Desired Phenotypes by Machine Learning | 海東和麻、山西芳裕 (山西G) |
13th AFMC International Medicinal Chemistry Symposium (AIMECS2021) |
令和3年10月 | Omics-based Generation of Drug Candidate Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning | 海東和麻、山西芳裕 (山西G) |
情報計算化学生物学会(CBI学会)2021年大会 |
令和3年9月 | 産学連携による統合創薬AIプラットフォームの構築を目指して | 本間光貴 (本間G) |
2021年日本バイオインフォマティクス学会年会・第10回生命医薬情報学連合大会(IIBMP 2021) |
令和3年9月 | AIによる薬効・ADMET予測と企業間連合学習 | 奧野恭史 (奧野G) |
2021年日本バイオインフォマティクス学会年会・第10回生生命医薬情報学連合大会(IIBMP 2021) |
令和3年3月 | AIによる医薬設計プロセスの効率化とAMED次世代創薬AI事業(DAIIA)への展開 | 本間光貴 (本間G) |
第2回 Top Runners in TRS |
その他の活動
分科会活動
令和7年3月17日~18日分科会全体会議
令和5年9月11日~12日分科会全体会議
令和4年9月8日~9日分科会全体会議
令和3年12月16日分科会全体会議
- 以下の各分科会を定期的に開催(月1回程度)
- 分科会1「新規化合物提案AI」
- 分科会2「化合物プロファイル予測AI」
- 分科会3「データ収集」
- 分科会4「システム」
プレスリリース
令和7年7月8日 一般社団法人ライフインテリジェンスコンソーシアム、株式会社Elix
LINCとElix、製薬企業16社のデータを連合学習したAIモデルを搭載するAI創薬プラットフォームを世界で初めて事業化(外部リンク)
ElixとLINC、製薬企業16社のデータを連合学習したAIモデルを搭載するAI創薬プラットフォームを世界で初めて事業化(外部リンク)
令和7年3月14日 横浜市立大学
データ駆動型生成AIの限界に迫る―生成AIで信頼性の高い分子設計を実現する戦略―(外部リンク)
令和4年3月11日 NEC株式会社
NEC、連合学習技術と秘密計算技術を用いた創薬における予測モデル構築に関する実証実験を実施(外部リンク)
令和4年2月8日 株式会社Elix
連合学習(Federated learning)機能を有したAI創薬向け機械学習ライブラリkMoLをリリース(外部リンク)
メディア報道
令和6年4月24日~5月9日 日経XTECH
特集 AI創薬プラットフォーム「DAIIA」の挑戦(全3回)(外部リンク)
令和4年11月4日 産経新聞
第3部 「創薬日本」復権のカギ㊦AI創薬、異次元スピード(外部リンク)
令和3年10月9日 朝日新聞デジタル be report
人工知能で創薬 既存薬調べコロナ治療にすぐ応用(外部リンク)
令和3年6月15日 読売新聞オンライン
AI開発へ、製薬17社が「社外秘」データ提供…オールジャパンで候補絞り込み(外部リンク)
最終更新日 令和7年9月18日