創薬企画・評価課 DAIIA活動紹介

＜学会誌・雑誌等への発表＞

	タイトル	発表者	雑誌名
令和5年9月	De Novo Generation of Chemical Structures of Inhibitor and Activator Candidates for Therapeutic Target Proteins by a Transformer-Based Variational Autoencoder and Bayesian Optimization	山西芳裕 （山西G）	J. Chem. Inf. Model.
令和5年8月	De novo drug design based on patient gene expression profiles via deep learning	岩田通夫、山西芳裕 （山西G）	Mol. Inform.
令和5年5月	Development of a GCN-based model to predict in vitro phototoxicity from the chemical structure and HOMO-LUMO gap	五十嵐芳暢、奧野恭史、山田弘 （奧野G）	J. Toxicol. Sci.
令和4年11月	Selective Inhibitor Design for Kinase Homologs Using Multiobjective Monte Carlo Tree Search	本間光貴 （本間G）	J. Chem. Inf. Model.
令和4年9月	QCforever: A Quantum Chemistry Wrapper for Everyone to Use in Black-Box Optimization	津田宏治 （山西G）	J. Chem. Inf. Model.
令和4年5月	Scaffold-Retained Structure Generator to Exhaustively Create Molecules in an Arbitrary Chemical Space	山西芳裕 （山西G）	J. Chem. Inf. Model.
令和4年1月	Generating reaction trees with cascaded variational autoencoders	津田宏治 （山西G）	J. Chem.Phys.
令和3年11月	Molecular generation by Fast Assembly of (Deep)SMILES fragments	津田宏治 （山西G）	J. Cheminform.
令和3年9月	TRIOMPHE: Transcriptome-Based Inference and Generation of Molecules with Desired Phenotypes by Machine Learning	山西芳裕 （山西G）	J. Chem. Inf. Model.
令和3年7月	Structure-Based de Novo Molecular Generator Combined with Artificial Intelligence and Docking Simulations	奧野恭史 （奧野G）	J. Chem. Inf. Model.
令和3年3月	Black-Box Optimization for Automated Discovery	津田宏治 （山西G）	Acc. Chem. Res.

＜学会等での発表＞

	タイトル	発表者	学会名
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

分科会活動

​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）