日本薬学会第145年会（福岡）

オーガナイザー：有馬 英俊 (第一薬大薬)、関嶋 政和 (東京科大情理)

人工知能（AI）は、医薬品開発の分野で従来の膨大なコストと時間を要するプロセスを効率化し、分子設計、標的同定、臨床試験の成功率向上において大きな成果を挙げている。また、AIは膨大なデータ解析や新規分子設計を可能にし、化学空間の探索能力を大幅に向上させている。本シンポジウムでは、AIを活用した創薬、製剤・DDS、医療に焦点を当て、アカデミアの専門家による最新の研究成果と応用事例を紹介する。関嶋政和 氏は、タンパク質−リガンド相互作用に基づく分子設計および生成モデルの開発を通じて、医薬品探索の効率向上を目指した新たなアプローチを解説する。山西芳裕 氏は、マルチオミクス情報・臨床情報、生体分子に関する立体構造情報・シングルセル情報、化合物に関する化学構造・遺伝子発現などの医薬ビッグデータを融合解析する機械学習技術を開発し、医薬品候補化合物の標的探索や副作用予測の可能性を紹介する。加納 学 氏は、製剤技術におけるAIと機械学習の活用事例を示し、仮想計測技術、転移学習、デザインスペース構築、フィードバック制御技術の応用を解説する。有馬英俊 氏は、AIを活用したmRNA封入脂質ナノ粒子およびシクロデキストリン超分子設計の研究成果を紹介するとともに、医療AIや医療DXの新たな展開について概説する。本シンポジウムを通じ、AIがもたらす創薬、製剤・DDS、医療の未来を探るとともに、日本の医薬品開発や医療のさらなる発展と産官学連携の可能性を模索する場としたい。