スポンサードセッション

10月29日(火) 14:00〜15:30 タワーホール船堀2F 瑞雲

本セッションでは、IktosのAI技術が創薬研究にもたらす変革を、三つの先進的な取り組みを通じて紹介します。Iktosのde novo デザインプラットフォーム「Makya」が実現する生成AI・計算化学・人間の洞察力の融合、Elsevierとの共同開発による高度なReaxys逆合成予測システム、そしてIktosの実際の創薬研究事例を通じて、AI駆動型創薬への期待と将来展望について考察します。これらの講演は、AIが創薬プロセスをどのように変革し、新薬開発のスピードと効率を向上させているかを明らかにします。最先端のAI技術が創薬研究にどのように応用され、どのような成果を生み出しているかを知る貴重な機会となるでしょう。

藤 秀義（イクトス株式会社）

Iktosのde novo ドラッグデザインソフトウェアプラットフォームであるMakyaは、最先端の生成AIを活用し、最適化された新規分子を提案します。本講演では、AI、機械学習、計算化学、人間の専門知識が融合し、創薬イノベーションを推進する統合プラットフォームMakyaの構築に関して、当社の戦略的ビジョンを概説します。当社独自の生成AIにより、Makyaは広範なケミカルスペースを探索し、低分子化合物プロジェクトの前臨床研究段階において、すべての成功基準を満たすようにin silicoで最適化された、新規かつ合成可能な分子を見出すことができます。また、Makyaに組み込まれたドッキング計算や参照リガンドに対する3次元ファーマコフォア最適化など、3次元構造に基づくジェネレーティブデザイン技術をMakyaに搭載した最近の取り組みについても紹介します。これらのタンパク質構造ベース及びリガンドベースのアプローチは、AI駆動型ドラッグデザインの可能性を最大限に引き出すために極めて重要です。最後に、当社の反応ルート探索ソフトウェアプラットフォームであるSpayaにも搭載されている、AI駆動型逆合成解析技術によって、より高品質で容易に合成可能な化合物を設計する方法を紹介します。総じて、当社の取り組みはAI技術を製薬企業の研究開発チームにとってより使いやすくすることで、創薬のタイムラインを短縮し、化学者の創造性を高め、業界を変革するAI技術の潜在能力を最大限に引き出すための重要な一歩となります。

本年、Iktos社とElsevier社は協業し、Iktos社の最新の逆合成予測アルゴリズムに世界最大級のReaxys の反応データを学習させたReaxys 逆合成予測Iktosを開発した。これにより、短い予測時間で、化学・位置・立体選択性を制御した逆合成予測を実現。また、ルート中に含まれて欲しい、または、含んでほしくない化合物の指定ができるようになり、ある程度、自身でコントロールできる逆合成予測システムとなっている。本講演では、Reaxys 逆合成予測Iktosの概要と実際の検索例をご紹介する。

Iktosでは、製薬企業やバイオテクノロジー企業と協業し、創薬イノベーションを推進しています。当社の高度な生成AI技術を用いた分子設計、ロボティクスプラットフォームを用いた化合物合成・評価、そして創薬の専門家によるサポートにより、新薬候補化合物の開発を加速しています。本講演では、他社との創薬共同研究及び自社創薬研究を例に挙げ、IktosのAI創薬プラットフォームが創薬プロセスにもたらす革新的な変化と今後の展望を紹介します。

10月30日(水) 10:00〜11:30 タワーホール船堀2F 瑞雲

2025年にLINCがローンチする創薬DXプラットフォームの概要とそこで使われるベイジアン予測モデル、大規模化合物ライブラリ、化合物生成モデル、連合学習モデルなどの技術面の紹介を行います。

志水 隆一（一般社団法人ライフインテリジェンスコンソーシアム）

LINCがローンチを予定している創薬DXプラットフォームの概要を紹介する

ベイジアンネットによる標的分子探索の技術的な紹介を行う

HPCによる超大量ドッキングとAIによる巨大空間の探索について解説する

化合物生成AIのアルゴリズムの技術的な紹介を行う

Federated Learningの技術的な紹介を行う

10月30日(水) 14:00〜15:30 タワーホール船堀2F 瑞雲

株式会社Elixは「創薬を再考する」をミッションとしたAI創薬企業で、「メドケムが本当に使える」をコンセプトに開発したAI創薬プラットフォームElix Discoveryを主軸とした事業を展開しております。
本セッションでは、Elix Discoveryの最新の活用事例について科研製薬様の事例を中心にご紹介いたします。
また新しいモダリティへのAI活用の可能性について昨今注目されているMolecular Glueの基礎や最新研究を踏まえてお話いたします。

波戸 園美（株式会社Elix）

株式会社Elixは「創薬を再考する」をミッションとしたAI創薬企業で、2022年6月にローンチしたAI創薬プラットフォームElix Discoveryを主軸とした事業を展開しております。科研製薬様はElix Discoveryを導入いただいている企業の一つで、昨年のCBI学会の株式会社ElixランチョンセミナーでもElix Discovery活用事例についてご発表いただきました。本発表では、科研製薬様と弊社との協業の流れや、科研製薬様でのAI創薬に関する取り組みに関してお話いたします。

Molecular Glue（分子のり）はその分子サイズや通常の低分子阻害剤では得られない作用メカニズムから、製薬会社を含む多くの研究機関から注目を集めているモダリティの一つです。本講演では、Molecular Glueの基礎から最新の研究に関して概説いたします。またAI活用によるMolecular glue研究加速の可能性や今後の展望に関しても、具体的事例を交え皆様と議論させていただけますと幸いです。

10月30日(水) 14:00〜15:30 タワーホール船堀2F 平安

複雑化、高度化するマルチモダリティ時代の創薬研究を強力し支援するため、Dotmaticsでは、ELNを軸としたDotmaticsPlatformと、機器データや各種3rdパーティデータの収集・整形・解析をCloud上で実現する新サービスLumaの２つのサービスを提供、継続した製品改善、機能追加を行っております。本講演ではDotmaticsの最新情報をご紹介致します。

北村 博幸（ドットマティクス株式会社）

PlatformVer7.1における大幅なUI/UXの改善とChemistry,Biology,Chemical＆Materialの３つの領域に対するパッケージソリューションの最新情報についてご紹介致します。

Dotmatics Lumaはすべての R&D データを 1 か所に接続する初のエンドツーエンドのCloudDataPlatformです。先行リリースをしたLumaLabConnectでは機器データの自動取り込みデータ モデリング、データ管理・分析を一つのサービスで実現します。今回の講演では、具体的な事例紹介としてフローサイトメトリーのデータ管理と分析における技術的なハードルをLumaを利用して克服した方法をご紹介予定です。

10月31日(木) 10:00〜11:30 タワーホール船堀2F 瑞雲

昨今、海外を中心に様々な産業にてAIの活用が広がっている。創薬研究においても例外ではない。先行する海外の研究環境に比するために、計算リソース・創薬DXソリューション・コミュニティの三位一体となったサービスを提供し、創薬イノベーションハブを目指す「Tokyo-1」。ローンチしてまだ１年に満たない中だが、これまでの歩みと、密度の濃いコミュニティでなされる議論がどのように実務に還元されていくのかなど、その現在地を語る。

白石 直樹（株式会社ゼウレカ）

10月31日(木) 10:00〜11:30 タワーホール船堀2F 平安

Google Cloud が提供する AI 創薬エコシステムを活用し、創薬研究の新たな可能性を探ります。ゲノム解析、タンパク質構造解析などの課題に対し、AI や HPC などの最新テクノロジーがどのように貢献できるのか、具体的なソリューションとユーザー事例をご紹介します。創薬プロセスの効率化と革新を支援するGoogle Cloud の技術が、創薬研究の未来をどのように切り拓くのか、ぜひご期待ください。

創薬は、人類の健康と福祉に貢献する重要な研究分野です。近年、高性能計算（HPC）や人工知能（AI）の進展により、創薬プロセスは革新的な時代を迎えています。本セッションでは、Google Cloud が提供する先進的なクラウドプラットフォームが、どのように創薬研究を加速させ、より効率的で効果的な創薬を可能にするのかを解説します。具体的には、大規模な分子シミュレーション、機械学習を用いた薬物候補の探索、そして創薬におけるコラボレーションを促進するツールなど、Google Cloud の多彩な機能をご紹介します。参加者には、最新の創薬トレンドと Google Cloud の活用法を理解し、自らの研究に活かすためのヒントを提供します。

生成 AI の発展に伴い、大規模な事前学習が注目を集めていますが、分子情報を対象とする領域では十分な進展が見られていませんでした。この課題に対応するため、当社は分子情報に特化した大規模基盤モデルを開発しました。このモデルは 4 次元の分子表現を採用し、10 億件もの化合物データを用いて事前学習を行っており、分子情報を扱う事前学習モデルとしては世界最大規模となっています。この基盤モデルを活用することで新規分子や少量データでのタスクでも高い性能を発揮し、活性予測、相互作用予測など多岐にわたる用途に適用可能です。このモデルの活用により、従来の AI 創薬の限界を超え、新たな創薬の可能性を切り開くことを目指しています。

10月31日(木) 14:00〜15:30 タワーホール船堀2F 瑞雲

NVIDIA合同会社

昨今の急速な生成AIの発展は驚嘆すべきものであり、それを支える基盤であるエヌビディアのGPUと関連ソフトウェアはさらに重要性を増しています。創薬分野でもアミノ酸配列からのタンパク質立体構造予測、特性予測、バーチャル化合物の生成、Diffusion手法を用いたドッキング予測等、様々なアプリケーションが研究されています。こうした最新の生成AIの可能性をより簡便に享受できるようにするために、エヌビディアは「BioNemo」や「NIM」というソリューションを提供しています。本セッションではこれらの最新ソリューションをご紹介します。

遺伝子の重要な変異の特定や、遺伝子間の制御関係を解明するため、これらの取り扱いに特化した言語モデルが注目を集めています。特に SyntheticGestalt では、遺伝子制御ネットワークの推論を通じて疾患の原因を探るために、Geneformer や scGPT などの先駆的なモデルを元にした独自モデルを開発しています。本講演では、既存のモデルや当社のモデルの特徴について、特に発現量の扱い方の違いを通じてご説明します。合わせて、BioNeMo といったプラットフォームの登場により、生物学上での研究がどのように発展していくかについても見解をお話します。

10月31日(木) 14:00〜15:30 タワーホール船堀2F 平安

生成AIやLLMなどの活用の前段階において重要となるデータのFAIR化に対し、SciBiteが提供するソリューションおよび実際にご利用いただいている田辺三菱製薬株式会社様の事例のご紹介

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植木 スティーブン（SciBite）