日本薬学会第143年会（札幌）

オーガナイザー：近藤 一成（国立医薬品食品衛生研）、夏目 やよい（医薬健栄研）

今日､単なるオミックス解析からゲノム創薬・個別化医療に向けた研究まで統計解析やAI技術の活用は不可欠となっている。バイオバンクを活用したゲノムコホート情報の統合解析から､疾患関連遺伝子の発見や病態解明を行い創薬に結びつける先端的研究も進んでいる。同時に､オミックスデータと診療データなど性質の異なるデータを同時に扱う場面も増加し､その解析手法確立も進んでいる。また､リスク評価分野ではin silico predictionは非常に重要な研究分野となっている。
本シンポジウムでは､これら研究分野を先導する研究者4人から､シンポジウム前半では「遺伝統計学による病態解明・ゲノム創薬・個別化医療」について､および、「創薬標的探索のための性質の異なるデータの処理を行う新手法subset bindingの研究」について紹介し､後半では「機械学習、深層学習を活用した新たなin silicoアレルゲン予測手法の開発」､そして､「AI技術を活用した研究開発動向やリスク評価分野等への適用性」について講演頂きます。
本薬学会シンポジウムにおいて､ゲノム創薬・個別化医療について最新の関連研究の現状と課題、取り組みを共有し､同時に､リスク評価分野ではAIの活用方法と課題についての理解が一層進むことにより皆様の研究が発展することの手助けになれば幸いである。