主要プログラム

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、大規模データによる医療の取り組みができていないことを浮き彫りにした。大規模データによる次世代ヘルスケアの実現に向けて、まず、新型コロナウイルス感染症の教訓から、我々が直面している課題を共有し、いかに克服してゆくか議論する。次に、国を挙げた医療DXが進展するなかで、ICTにより未来の医療をいかに実現するか展望する。さらに、医薬品・ワクチン開発とDXの最前線についてご講演いただき、大規模データが切り開く次世代ヘルスケアの実装に向けた議論を深めたい。

ポストAI時代の構造計算生物学をテーマに、まず、わが国の幅広い生命科学関連研究に立脚し、優れた研究成果を創薬研究などの実用化研究開発に繋げるBINDSによるアカデミア創薬に関する研究支援基盤事業を紹介する。次に、AlphaFold2に代表されるAIによる構造予測を取り上げ、ポストAI時代に向けて「問題の構造」を議論しながら、機械学習を実際に創薬へ適用し効率化をする際の克服すべき課題についても議論する。最後に、ポストAI時代の構造計算生物学を展望する。

コホート・バイオバンクの大規模データでいかに次世代ヘルスケアに挑むのか。まず、創薬・医療から、衣（アピアランスケア）・食・住（環境制御）にまでの、より広い産業の参画による次世代ヘルスケアの研究開発について概観する。次に、コホート研究により日々の生活を営む人々の習慣や環境と健康とを実際に結びつけ、いかに健康寿命を延伸する社会、個人の対策につなげるかについて取り上げる。最後に、個々人のゲノムデータやウェアラブルをはじめとした環境曝露のデータに基づく次世代ヘルスケアの実現に向けて展望する。

ゲノム情報や医療・健康情報の大規模データとAI創薬による次世代ヘルスケアの研究開発が急速に進展している。本セッションでは、まず、ビッグデータ医療時代のデータ駆動型の医科学、その成果により診療所の医師がゲノム電子カルテを用いてゲノム医療をする未来について概観する。次に、AIは創薬を変革できるのかーChatGPTの出現によるAIのブレークスルーとAI創薬の現状と今後の方向性について取り上げる。さらに、大規模データをいかに創薬に利活用するのか、製薬会社の挑戦と展望について議論する。

10月26日(木) 10:00~11:30 タワーホール船堀 5F 大ホール

ゲノム情報や医療・健康情報の大規模データの利活用して、いかにリスク予測による個別化予防を実現するか。まず、遺伝統計学による疾患感受性遺伝子領域同定、細胞組織特異性に着目した疾患病態の解明からゲノム創薬・ゲノム個別化医療の社会実装まで概観する。次に、人口知能・機械学習手法によるゲノムリスク予測の現状と今後について展望する。さらに、わが国で初めて保険償還された医療従事者間のアプリ、患者向けのPHRや地域包括ケア向け介護・看護アプリなどによる新たな地域医療とデータ利活用の可能性について議論する。

10月26日(木) 13:30~15:00 タワーホール船堀 5F 大ホール

次世代の医療、ヘルスケアのために、ゲノム情報や医療・健康情報のデータの利活用が重要なことは論をまちません。より大規模なデータを利活用して精緻な研究を行うために、一人一人の生涯にわたるデータについて、昨今は最新のモバイルヘルスの情報技術により日常生活についての細部にわたるデータについて収集が企図されたりするようになりました。一方で、こうして収集された大規模なデータを利活用しきるために越えなくてはならないことには、制度、利活用する技術、マインド、データを提供するための仕組み、あるいは思い、さまざまなことがあります。これからのヘルスケアを考えて、多様な立場から展望します。

長神 風二（東北大学東北メディカル・メガバンク機構）