メカニスティックモデルとAIの融合による医薬品製造プロセスの開発

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本セミナーでは、製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像を概観した上で、Mechanistic AIによるシミュレーション技術の価値を、実プロジェクト事例とPythonによる実演を交えながら解説いたします。

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プログラム

医薬品業界では今、試行錯誤に頼った従来のプロセス開発を見直し、シミュレーション技術を活用する動きが加速しています。その最前線にあるのが、自然科学の法則に基づくMechanistic Model (メカニスティックモデル) とAIを組み合わせたMechanistic AIです。理論の骨格にAIの柔軟性を融合させることで、少量データから高精度な予測と外挿を可能にします。  本講演では、製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像を概観した上で、Mechanistic AIによるシミュレーション技術の価値を、実プロジェクト事例とPythonによる実演を交えながら解説します。

  1. 第1部 製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像
    1. 医薬品が患者に届くまでのプロセスと、各フェーズでデジタル技術が変えようとしていること
    2. 医薬品製造プロセス開発が抱える本質的な課題
    3. 市場・技術・規制の変化が生み出した、シミュレーション活用の新しい時代
  2. 第2部 Mechanistic AIとは何か:理論と実験を融合するアプローチ
    1. Mechanistic Modelの基本的な考え方
    2. Mechanistic AIという発想:Mechanistic ModelとAIのハイブリッドが生み出す価値
    3. データ駆動型AI・DoEとの使い分け
    4. プロセス開発の各フェーズでMechanistic AIがもたらす価値
    5. モダリティを超えた応用の広がり
      • 低分子
      • バイオ
      • 細胞遺伝子治療
  3. 第3部 Mechanistic AIによる医薬品製造プロセス開発:プロジェクト事例の詳解
    1. 対象プロセスと、製造現場が直面していた課題
    2. なぜ既存のアプローチでは解決できなかったか
    3. Mechanistic AIによるアプローチの設計と実装
    4. 予測結果と、プロジェクトを通じて見えてきた可能性
  4. 第4部 Pythonによるモデリング実演:基礎から応用まで
    1. 問題設定:A+B→Pという化学反応を題材に
    2. 基礎モデルの構築
    3. モデルの改善サイクル
    4. モデルの活用:条件探索とデザインスペース決定
    5. まとめと質疑応答

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