創薬DXを加速するAI活用最前線！「創薬DXにおけるAIの活用と展望」セミナー開催

創薬DXを加速するAI活用最前線！「創薬DXにおけるAIの活用と展望」セミナー開催

現代の創薬分野では、AI技術とシミュレーション技術の融合により、「創薬DX（デジタルトランスフォーメーション）」が急速に進展しています。このような背景の中、株式会社シーエムシー・リサーチは、2026年1月22日（木）に「創薬DXにおけるAIの活用と展望」と題したライブ配信セミナーを開催します。

本セミナーでは、京都大学医学研究科准教授であり、理化学研究所BDRチームディレクターを務める小島諒介氏が講師として登壇。LLMや生成AI、構造予測AIといった最新のAI技術が、創薬プロセス全体にどのように変革をもたらすのかを具体例を交えて解説します。

創薬DXとは？AIがもたらす革新

創薬DXとは、AIやビッグデータ、シミュレーションなどのデジタル技術を創薬プロセスのあらゆる段階で活用し、研究開発の効率化と成功率向上を目指す取り組みです。従来の創薬研究は、新薬が世に出るまでに膨大な時間とコストがかかり、成功率も低いという課題を抱えていました。しかし、AIの登場により、これらの課題を解決し、より迅速かつ効率的に新薬を開発する可能性が広がっています。

近年、特に注目されているのは、ディープラーニングを用いた分子構造生成モデルや、分子動力学シミュレーションの高精度化です。さらに、大規模言語モデル（LLM）やChatGPTのような生成AIは、研究情報の解析や創薬知識の自動抽出を可能にし、研究のアプローチを大きく変えつつあります。また、Google DeepMindが開発したAlphaFoldに代表されるタンパク質構造予測AIの進化は、これまで困難だった標的構造解析や候補化合物探索の効率を飛躍的に向上させています。

セミナーで得られる知識と対象者

このセミナーでは、AIとシミュレーション技術を組み合わせた創薬支援の最新動向が紹介されます。候補化合物探索から薬効・副作用予測、構造最適化に至るまでのプロセスにおけるデジタル技術の具体的な活用法が学べます。また、国内外の成功事例を交えながら、創薬DXを推進する上での課題と今後の展望についても議論される予定です。

具体的には、以下の知識が得られるでしょう。

AIおよびシミュレーションを用いた創薬プロセスの全体像と活用事例
分子設計、薬物動態予測、標的構造解析などへのAI応用の最新手法
創薬DXの導入における実務的な課題とその解決の方向性
AIモデルとシミュレーションを連携させた研究開発ワークフローの設計指針

このセミナーは、以下のような方々を対象としています。

創薬DXを推進する研究企画・IT部門の担当者
製薬企業、化学企業においてAI技術やシミュレーション技術を創薬に活用したい研究者、開発者
機械学習や分子モデリングの実務応用を検討している方
その他、研究機関でAI創薬、計算化学、バイオインフォマティクスに関心を持つ研究者

セミナープログラム詳細

本セミナーは、創薬DXの全体像から具体的なAI活用事例、そして将来の展望までを体系的に学ぶことができるよう、以下の6つのセッションで構成されています。

1. 創薬DXの現状と創薬プロセスにおけるAIの位置づけ

このセッションでは、まず創薬DXがなぜ今注目されているのか、その背景にある開発コスト、期間、成功率といった従来の課題が説明されます。その後、ターゲット探索から臨床試験に至るまでの創薬プロセス全体を俯瞰し、各段階でAIとシミュレーション技術がどのように貢献できるのかが解説されます。実験中心の創薬から、データ駆動型創薬へのパラダイムシフトについても触れられるでしょう。

2. ターゲット探索におけるAIの活用と知識発見の高度化

新薬開発の最初のステップであるターゲット探索において、AIがどのように活用されているのかが紹介されます。研究論文や特許、様々なデータベース情報をAIが解析し、有望な標的候補を効率的に抽出する方法が学べます。大規模言語モデル（LLM）を活用した仮説生成やターゲット発見支援、さらには知識グラフやネットワーク技術、オミクスデータ解析からのターゲット探索手法についても深く掘り下げられます。

3. ヒット化合物探索・リード探索・最適化におけるAIの活用

このセッションでは、ターゲットが見つかった後に、実際に薬となる可能性のある化合物（ヒット化合物）を見つけ、さらにそれを改良（リード最適化）していくプロセスにおけるAIの役割が解説されます。AIが目標とする特性を考慮した分子設計を自動化し、構造予測を活用して活性評価や最適化を支援する具体的な事例が紹介されます。標的構造解明、リガンド結合部位推定、相互作用モデリングといった技術が、どのようにリード化合物の探索と最適化に貢献するのかが明らかにされるでしょう。

4. 前臨床研究におけるAIとシミュレーションの活用と評価精度の向上

動物実験など、ヒトへの投与前に行われる前臨床研究においてもAIとシミュレーションは重要な役割を果たします。このセッションでは、化合物の物性予測、薬効評価、安全性評価におけるAIの活用法が解説されます。特に、薬物動態（体内で薬がどのように吸収・分布・代謝・排泄されるか）や副作用の予測におけるAIの応用、さらに合成経路や反応機構解析、AIとシミュレーションを組み合わせた反応性・安定性評価など、評価精度の向上に貢献する最新技術が紹介されます。

5. 臨床・市販後研究におけるリアルワールドデータ活用と創薬DXの推進

新薬が実際にヒトに投与される臨床研究、そして市場に出てからの市販後研究においても、AIは新たな価値を生み出します。このセッションでは、電子カルテやレセプト、ウェアラブルデバイスなどから得られる「リアルワールドデータ」の概要とその情報源が説明されます。AIがこれらの膨大な臨床データから有益な情報を抽出し、市販後データ解析にどのように活用されているかの事例が紹介され、創薬DXが臨床・市販後研究にいかに貢献するかが示されます。

6. 創薬DXの実践事例と今後の展望

最後のセッションでは、これまでの内容を踏まえ、創薬DXの具体的な実践事例が紹介されます。連合学習によるデータ共有・解析基盤の構築や、基盤モデル、生成AI、マルチモーダルAIが研究開発にどのような革新をもたらすのかが議論されます。また、AIによる自律型創薬の実現可能性や、創薬DXの今後の展開、そして将来に向けた課題と展望についても深く考察されるでしょう。

講師紹介：小島諒介氏

本セミナーの講師は、京都大学医学研究科准教授および理化学研究所BDRチームディレクターを務める小島諒介氏です。小島氏は、東京工業大学大学院で情報理工学研究科を修了後、京都大学医学研究科にてビッグデータ医科学分野の特定助教、講師を経て、2024年より現職に就任されています。バイオメディカルデータサイエンス分野やマルチモーダルAI基盤技術研究チームのディレクターとしても活躍されており、創薬DXにおけるAI活用の第一線で研究をリードされています。

セミナー開催概要

テーマ：創薬DXにおけるAIの活用と展望
開催日時：2026年1月22日（木）13:30～16:30
形式：Zoomによるライブ配信（見逃し配信付き）
参加費：
- 一般：44,000円（税込）
- メルマガ会員：39,600円（税込）
- アカデミック：26,400円（税込）
- 資料付き・見逃し配信付き
主催：株式会社シーエムシー・リサーチ

当日ご都合が合わない方でも、ライブ配信後に期間限定の見逃し配信を視聴できるため安心です。質疑応答の時間も設けられており、研究や業務での具体的な活用に向けて、疑問点を解消する良い機会となるでしょう。

申し込み方法

本セミナーへの参加申し込みは、以下のシーエムシー・リサーチのセミナーサイトから行えます。詳細情報もこちらのページで確認してください。

詳細・申し込みはこちら

創薬分野におけるAIとシミュレーション技術の最前線を学び、自社の研究開発を次のステージへと進めたいと考える方々は、この貴重な機会をぜひご活用ください。