ディープラーニングを活用した細胞画像解析と創薬への応用

第1部 機械学習の創薬への応用

(2022年9月8日 10:30〜11:30)

　AI技術の発展に伴い、創薬領域にもAIを活用することへのニーズが高まっている。一方で、AIが創薬領域においてどのような価値を持っているのか、何をしたらその価値を発揮できるか漠然としていることも少なくない。実際のプロジェクトの事例を見ながらAIを用いたプロジェクトをどの様に立てるか、どのように出口を見出すかについて紹介したい。

1. 創薬AIのマーケットの動向
2. AIを用いた創薬課題の設定・解決まで
   1. 課題設定
   2. データ準備
   3. 結果の解釈
3. 探索領域におけるAIの活用事例
4. 前臨床領域におけるAIの活用事例
5. 臨床領域におけるAIの活用事例
6. まとめ
• 質疑応答

第2部 非臨床毒性試験におけるディープラーニングの活用

(2022年9月8日 11:40〜12:40)

　近年のディープラーニングの発展により、画像解析技術は人の認知能力に迫る、またはそれを超える性能を発揮できるようになってきた。それは専門的な知見を必要とする生物画像分野においても同様である。本セミナーではディープラーニングを非臨床毒性試験においてどのように活用するか、という点について事例と共にご紹介する。

1. 画像解析におけるディープラーニングの基礎
   1. ディープラーニングとは
   2. 技術の種類
2. 生物画像におけるディープラーニング技術の応用
   1. 顕微鏡画像における応用例
   2. 個体動画における応用例
   3. 課題
3. 非臨床毒性試験のおける活用
   1. デジタルパソロジー
   2. 小核試験
   3. 小動物動画解析
4. まとめ
• 質疑応答

第3部 薬物スクリーニング試験におけるディープラーニングの活用

(2022年9月8日 13:30〜15:00)

　薬物スクリーニング試験における細胞画像解析による薬効評価でのディープラーニングの活用について、方法論やそれらのメリット・デメリットを実際の研究事例に基づいて解説いたします。また、実用化に向けた課題とその解決策についても紹介いたします。 　本講演が創薬における探索研究の高精度化・効率化のヒントとなり、価値のある新しい医薬候補品を創製することに多少なりともつながれば幸いです。

1. 創薬におけるディープラーニングの活用
   1. 薬物評価試験と画像解析
   2. 画像解析とディープラーニング
   3. 実用化に向けた課題
   4. 転移学習を活用した研究事例
2. フェノタイプ創薬における研究事例
   1. 細胞形態評価試験の概要
   2. 画像データの前処理
   3. ディープラーニングの活用
   4. 実用化検討の実際
• 質疑応答