バイオ医薬品 研究 セミナー

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

「バイオ医薬品の研究の最新技術について学びたい!」
「次世代シーケンサーや機械学習をどうやって創薬に応用できるのか知りたい!」
「進化分子工学っていったい何だろう?」
という方におすすめのセミナー。
最新技術を組み合わせた次世代創薬プラットフォームがよくわかります!!

バイオ医薬品の研究における従来手法から最新手法まで
〜進化分子工学・次世代シーケンサ・人工知能を用いた創薬の最新技術とは?〜

講師

株式会社MOLCURE 代表取締役 CEO 博士(学術) 小川隆 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
2013 〜 現在:株式会社MOLCURE 代表取締役 CEO
 人工知能、進化分子工学、実験自動化ロボットを統合した、抗体/ペプチドの探索・設計技術を開発。製薬企業に向けて本技術の提供を行い、有効な治療薬のない疾患に対する医薬品の創出を加速し、患者様のQOLの向上を目指す。
2016:慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 博士
 機械学習を用いた、分子間相互作用の高精度予測技術及び分子デザイン技術について研究を行う
2011 〜 2012:慶應義塾大学 環境情報学部 非常勤講師 
2012:株式会社Synclogue バイオ事業部 最高責任者

■専門および得意な分野・研究
進化分子工学、人工知能、機械学習、バイオインフォマティックス、ゲノム解析、エピジェネティクス、研究用ソフトウェア開発

■本テーマ関連学協会での活動
Antibody Engineering & Therapeutics ASIA
日本分子生物学会
中分子創薬に関わる次世代産業研究会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年4月24日(金) 12:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階F会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
近年、バイオ医薬品は薬効が高く副作用の少ない医薬品として注目を集めており、世界の医薬品売り上げTOP10のうち5品目以上がバイオ医薬品となっている。
本講座では、バイオ医薬品探索において抗体/ペプチドにフォーカスし、従来技術から最新技術までを俯瞰して解説する。既存のバイオ医薬品探索技術として、免疫を用いた手法や進化分子工学的手法について取り扱う。最新技術として、次世代シーケンサ、人工知能を組み合わせてバイオ医薬品探索に応用した際の事例について紹介する。次世代シーケンサ、人工知能それぞれの概論についても取り扱い、理解を深める。

■受講後、習得できること
・従来手法から最新手法まで、バイオ医薬品(抗体/ペプチド)探索技術についての体系的な知識
・次世代シーケンサ技術の概論
・人工知能技術の概論
・次世代シーケンサ及び人工知能技術のバイオ医薬品探索への応用手法の原理
(実験やプログラミングなどの実習は本講演では行いません)

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・生物由来原料基準 厚生労働省告示第375号(平成26年9月26日)
・生物由来原料基準の運用について 薬食審査発1002第1号,薬食機参発1002第5号(平成26年10月2日)
・薬事法等の一部を改正する法律 法律第八十四号(平成25年11月27日)
・薬事法等の一部を改正する法律に関連する情報 厚生労働省のホームページ

■講演中のキーワード
・抗体
・ペプチド
・次世代シーケンサ
・人工知能
・機械学習
・進化分子工学

セミナー内容

1. 抗体医薬品の探索
 1.1. 免疫を用いた抗体医薬品の探索手法
 1.2. 進化分子工学を用いた抗体医薬品の探索手法
  1.2.1. ファージアセンブリ
  1.2.2. ファージディスプレイライブラリ構築
  1.2.3. ファージディスプレイスクリーニング

2. 次世代シーケンサの原理と特性
 2.1. Illumina社のシーケンサ
 2.2. PacBio社のシーケンサ
 2.3. Oxford Nanopore社のシーケンサ

3. 人工知能アルゴリズム
 3.1. 統計的機械学習アルゴリズム
 3.2. 深層学習アルゴリズム

4. 人工知能、進化分子工学、実験自動化装置を組み合わせた次世代創薬プラットフォーム
 4.1. 進化分子工学によるスクリーニング
 4.2. 次世代シーケンサを用いた大規模データ獲得
 4.3. 大規模データを用いた人工知能の学習
 4.4. ロボットを用いた実験の自動化

質疑応答

セミナー番号:AA200471

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