第99回日本薬理学会年会

座長:諫田 泰成(国立医薬品食品衛生研究所)、曽根 秀子(横浜薬科大学薬学研究科)

近年、NAMs（New Approach Methodologies）は、毒性評価および薬理研究における高度なデータ生成技術として急速な進歩を遂げている。本テクニカルセッションでは、ヒト幹細胞、オルガノイド、Microphysiological Systems（MPS）といった先端細胞モデルに、機械学習・深層学習を含むAI解析手法を統合した最新動向を概説する。
さらに、以下の3つの主要技術領域を中心に、各発表者が専門的視点から議論を深める。
・高度化するヒト細胞モデルの開発と応用
・オルガノイド／MPSによる生体機能の高精度再現
・AI・計算科学を用いたデータ駆動型毒性予測・薬理評価
本セッションでは、細胞科学・バイオエンジニアリング・計算科学を横断的に結びつけることで、次世代の薬理学研究がどのようにデータ駆動型アプローチへと進化し得るかについて、若手研究者が技術的観点から議論を行う。