近年、第四次産業革命が推進される中、AI技術を利用した医薬品研究への期待が高まっています。とくに、ドラッグ・リポジショニングやビッグデータ創薬などは、今後の医薬品研究のテーマとして注目されています。このようなAI技術を利用した医薬品研究には、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、AI技術の特徴に配慮して的確に特許を取得する特許戦略は、今後の研究活動や事業活動にとって有効です。
本講演では、このような視点から、AI技術を利用した医薬品開発における特許戦略の新たな視点について説明し、今後の課題と対応策について解説します。
- AI技術を利用した医薬品開発の特許動向
- 特許出願の最近の傾向 (新たな創薬技術を中心に)
- AI技術を利用した医薬品特許の動向
- ドラッグ・リポジショニング
- タンパク質相互作用と標的分子の予測など
- IoT技術を利用した医薬品特許の動向
- ビッグデータ創薬
- ゲノム・オミックス
- リード化合物の最適化など
- 特許マップによる分析
- 特許を視野に入れた研究開発戦略 (AI創薬を中心に)
- 特許出願のタイミング
- 新規な有効成分
- 医薬用途の最適化
- DDS製剤などの特許出願戦略
- 研究開発に必要な特許調査
- AI技術やIoT技術と医薬品の融合領域の留意点
- 特許調査の手法とコツ
- 研究開発戦略と特許戦略の一体化
- 研究部門と知財部門の協力体制
- 研究者と知財担当者の連携の在り方など
- 今後の研究開発戦略と特許戦略の方向性
- どのような特許を取得すべきか (AI創薬を中心に)
- 特許を受けるための要件 (IoT関連技術の審査事例について)
- どの程度の進歩性が要求されるのか (従来技術との比較データなど)
- どの程度の開示が要求されるのか
- 広くて強い特許とはどのような特許か
- 有効成分
- 医薬用途
- DDS製剤などのクレームの傾向と課題
- 特許審査への対応について
- 拒絶理由への対応方法
- 面接審査の活用方法
- 拒絶査定を回避するコツなど
- 事例研究 (AI創薬を中心に)
- ドラッグ・リポジショニング
- ビッグデータ創薬、ハイスループットスクリーニング
- 遺伝子発現プロファイル、ゲノム・オミックス
- 疾患ネットワーク、薬剤ネットワーク、標的ネットワーク
- タンパク質相互作用、標的分子のネットワーク
- 事例を踏まえた最適な明細書・クレームの提案