| 開催日 | 2024年1月26日(金) |
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| 開催地 | Web |
【セミナー内容】
研究者達は日々更新される最新情報をキャッチしながら、遺伝子と遺伝子あるいは遺伝子と疾患との関連性を想像し、検証することを繰り返しています。しかしながら、すべての情報を繋ぎ合わせ、その関連性を俯瞰的・網羅的に想像することは容易ではありません。弊社独自の自然言語処理AIエンジン「KIBIT」は現在明らかとなっている情報を学習し、その先にある可能性も含めた関連性を俯瞰的・網羅的に提示してくれます。
本セミナーでは、「KIBIT」で作成した注目遺伝子と疾患・症状の類似性を可視化した二次元マッピングを用いて、注目遺伝子が標的となり得る最適な適応疾患を俯瞰的・網羅的に探索する手法について具体例を交えて紹介します。
【日時】
2024年1月26日（金） 12:00~13:00
【登壇者】
（1）豊柴 博義（株式会社FRONTEO 執行役員 CTO Drug Discovery AI Factory Executive Officer ニューロ言語科学研究所 所長 兼 行動情報科学研究所 所長）
早稲田大学大学院 理工学研究科数学専攻。理学博士（数学、2000年に博士号取得）課程中の1999年より九州大学医学部附属病院の医療情報部にて医療データの統計解析を担当する。2000年よりアメリカ国立環境健康科学研究所（NIEHS）において、データ解析による発がんプロセスの研究などに参加。2004年からは独立行政法人国立環境研究所にて、毒性データの統計解析・疫学研究のデザインとデータ解析の研究に従事。2006年に武田薬品工業に入社し、バイオインフォマティクス分野の研究員、グローバルデータサイエンス研究所・日本サイトバイオインフォマティクスヘッド、サイエンスフェローを歴任。また、臨床試験データにおける遺伝子発現データ解析やターゲット探索、さらに免疫と癌におけるバイオマーカー探索にも携わる。
2017年よりFRONTEOでライフサイエンスAIの開発に従事。ライフサイエンスの領域に特化したAIアルゴリズムを開発。テキストのベクトル化という特徴を生かし、現在までに論文探索、創薬支援、認知症診断支援、転倒予測などのさまざまなAI製品をこの人工知能をベースに開発している。
2019年よりライフサイエンスAI CTO。2021年には執行役員に就任。数学的アプローチによる、AIの社会実装を更に推進する。
（２）髙橋 記代子（株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 ライフサイエンスAI研究チーム ）
東京理科大学大学院を卒業後、大正製薬株式会社に入社。免疫、感染症領域にて創薬の薬理研究に従事。現在、Drug Discovery Best Known Methods (DD-BKM) を用いた解析、仮説生成を担当。
