日本薬学会第146年会（大阪）

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)

近年、創薬・ドラッグデリバリー・医療データ解析において、化学構造・三次元空間情報・物性値・生体応答・時系列生体データ・多階層オミクス・タンパク質相互作用など、多様なデータを横断的に扱う必要性が高まっている。これらは従来の単一モダリティ解析では捉えきれず、マルチモーダルAIおよび機械学習を基盤とした新たな統合的アプローチが不可欠となっている。本シンポジウムでは、創薬標的探索から化合物生成、DDS設計、医療デバイスデータの解析まで、マルチモーダルAIが創薬・医療研究へもたらす革新の可能性を議論する。関嶋政和 氏は、拡散モデルを用いた相互作用指向型化合物生成と、LLMに基づく遺伝子・文献解析による標的タンパク質予測という二つの先端的アプローチを紹介し、分子設計と標的同定の統合的可能性を示す。山西芳裕 氏は、疾患関連オミクス情報・構造情報・化学情報を融合し、創薬標的探索と医薬品分子設計へ展開するマルチモーダルAIについて述べる。有馬英俊 氏は、シクロデキストリン超分子および結合体を対象とし、分子認識から細胞応答までの階層的データをAI統合解析することでDDS合理設計の新たな枠組みを紹介する。加納 学 氏は、ウェアラブルデバイスから得られる血糖値・心電図などの時系列データの解析・生成技術を紹介し、医療応用における機械学習の可能性を示す。以上の最新研究を通じ、マルチモーダルAIが創薬・DDS・医療AIの未来をいかに形づくるかを議論する。