AI創薬の実践―データ駆動型創薬研究の最前線
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AI創薬の実践 ― データ駆動型創薬研究の最前線
収録・制作：2026年9月（内容は収録・制作時点のものになります。）
Description
【概要】AI創薬の現在地から、マルチオミクスを活用した標的探索、生成AIによる分子設計、AIエージェントによる研究自動化までを全4回で解説。データ駆動型創薬の技術動向と実装、規制対応、導入戦略を体系的に学ぶ。
※収録・制作：2026年9月（内容は収録・制作時点のものです。）
※収録・制作：2026年9月（内容は収録・制作時点のものです。）
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【講師】株式会社ファーマAIラボ 有馬 英俊
【略歴】
薬学博士・薬剤師。熊本大学大学院薬学研究科博士課程修了。熊本大学大学院生命科学研究部教授を経て、第一薬科大学副学長・同大学薬学部臨床薬剤学／先端医薬データ研究センター教授を歴任し、令和8年3月をもって退任。現在は株式会社ファーマAIラボ代表取締役として、Claude Code・Codexをはじめとする生成AI・AIエージェントを活用した創薬・薬局業務の実装に取り組む。日本薬学会第141年会～第145年会にて、AI創薬・AI医療関連のシンポジウムのオーガナイザー・シンポジストを5年連続で務める。日本ディープラーニング協会E資格・G検定、日本メディカルAI学会公認メディカルAI専門コース修了など、AI関連資格を複数保有。CDLE福岡リーダー・CDLE熊本リーダー。AIエージェントハッカソン最優秀賞（熊本市）受賞。著書に『添付文書がちゃんと読める製剤学』（共著、株式会社じほう刊）、『最新製剤学［第4版］』（共編、廣川書店）、『スイゼンジノリとサクランの魅力』（編著、熊日出版）。
第1回 AI創薬の全体像 ― DMTAサイクルを加速する
・AI創薬はどこまで来たか ― 臨床段階の実績データ
・DMTAサイクルとAIによる創薬プロセスの高速化
・国内の取り組み — 製薬企業とナショナルプロジェクト
・グローバルの大型投資 — 数十億ドル規模の動き
・創薬AI基盤モデルの全体像 — 4カテゴリの整理
・デジタルツインと創薬のパラダイムシフト
・まとめ
第2回 マルチオミクス×AIで創薬標的を見つける
・プロテオームベースの標的探索
・画像・ネットワークベースの標的探索
・AI駆動知識掘削とナレッジグラフ
・希少疾患・医療データからの標的予測
・老化を疾患ターゲットとする創薬
・エージェンティックAI × 因果推論
・まとめ
第3回 ケモインフォマティクス×生成AIで薬をデザインする
・AlphaFold3とIsoDDE
・創薬向け基盤モデル
・化合物―タンパク質相互作用（CPI）予測
・生成AIによる分子設計
・合成可能性を考慮した分子生成
・タンパク質言語モデル（pLM）
・FMO計算とAIの融合 — 相互作用解析の新次元
・量子コンピュータ×創薬
・まとめ
第4回 AIエージェントが変える創薬ラボ
・Lab in the Loopとは
・規制動向
・AI創薬導入の段階的ロードマップ
・必要な人材・組織体制
・FAIR原則— AI創薬の成否を左右するデータ基盤
・まとめ