受講形式ライブ配信アーカイブ配信
中分子医薬品開発にむけた
大規模シミュレーションおよび機械学習（AI）技術の活用
―現状と課題―
環状ペプチドを例とした血漿タンパク質結合率の制御や膜透過性の予測/確保
当講演では、主に環状ペプチド医薬品の体内動態予測の問題を主要な事例として、中分子医薬品開発を支援するために、最新の分子シミュレーション技術や機械学習（AI）技術がどのように利用されているかをわかりやすく解説します。
環状ペプチドは、新たな創薬モダリティとして期待されながら、血漿タンパク質結合率の制御や膜透過性の確保に課題があります。しかし最近、合成やアッセイを行う前に計算機で設計の方向性を議論することが徐々に可能になりつつあります。
ただし残された課題も多く、その現状を整理します。導入部では、アンチセンス核酸（ASO）など核酸医薬が抱える課題についても触れます。本講演は網羅性よりも、一つの物性を深く掘り下げることで他の物性やモダリティにも転用できる方法論をお持ち帰りいただくことを重視します。
環状ペプチドは、新たな創薬モダリティとして期待されながら、血漿タンパク質結合率の制御や膜透過性の確保に課題があります。しかし最近、合成やアッセイを行う前に計算機で設計の方向性を議論することが徐々に可能になりつつあります。
ただし残された課題も多く、その現状を整理します。導入部では、アンチセンス核酸（ASO）など核酸医薬が抱える課題についても触れます。本講演は網羅性よりも、一つの物性を深く掘り下げることで他の物性やモダリティにも転用できる方法論をお持ち帰りいただくことを重視します。
新しい創薬モダリティとして期待される中分子医薬品の位置づけの整理から始めて、解決すべき課題が従来の低分子医薬品とは異なることから、それを支援する情報技術も全く新しく開発されているという実情をご理解いただけます。
また、大規模分子シミュレーションや機械学習(AI)の手法が、どの程度まで利用されているかの現状についてご理解いただけます。例として取り上げる環状ペプチドの膜透過性予測のテーマを通じて、分子シミュレーションや機械学習における先端的な計算テクニックについてもわかりやすく解説しますが、これらは中分子医薬品に限らず、他の事例への計算アプローチの適用の参考になると思います。さらには、膨大な計算コストを削減するためのGPUの多重実行機構(MPS: Multi-Process Service)についても紹介しますが、その技法は一般の計算にも広く適用可能です。
また、大規模分子シミュレーションや機械学習(AI)の手法が、どの程度まで利用されているかの現状についてご理解いただけます。例として取り上げる環状ペプチドの膜透過性予測のテーマを通じて、分子シミュレーションや機械学習における先端的な計算テクニックについてもわかりやすく解説しますが、これらは中分子医薬品に限らず、他の事例への計算アプローチの適用の参考になると思います。さらには、膨大な計算コストを削減するためのGPUの多重実行機構(MPS: Multi-Process Service)についても紹介しますが、その技法は一般の計算にも広く適用可能です。
| 日 時 | 【ライブ配信】 2026年9月30日（水） 13:00～15:00 【アーカイブ配信】 2026年10月15日（木） まで受付 ［視聴期間：10/15～10/28］ | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 29,700円 定価：本体27,000円＋税2,700円 | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信：PDFテキスト（印刷可・編集不可） ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) ※アーカイブ配信受講の場合は、配信日にマイページよりダウンロード可。 ※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。 | |
| オンライン配信 | 【Live配信の視聴方法】 【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 ・ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ・アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） 【テキスト】 テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】 ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。 >> ログイン画面 | |
| 特 典 | ライブ(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。聞き逃しや振り返り学習に活用ください。 （アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照） | |
| 備 考 | 資料 付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。 | |
理化学研究所 計算科学研究センター 客員主管研究員
秋山 泰先生
【主なご経歴】
1990年 慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻 博士課程修了
1990年 工業技術院電子技術総合研究所 研究官
1992年 京都大学化学研究所 助教授
1996年 技術研究組合新情報処理開発機構 研究チーム長
2001年 産業技術総合研究所生命情報科学研究センター 研究センター長
2007年 東京工業大学大学院情報理工学研究科 教授
2016年 組織改編により、同大学情報理工学院 教授
2024年 大学統合により、東京科学大学情報理工学院 教授
【主なご研究・ご業務】
生物データ解析（バイオインフォマティクス）の分野に1990年頃から取り組み、関連学会の設立と運営に尽力してきた。スパコンやクラウドなどの高性能計算を使って大規模な問題を解くことを独自の特徴とし、国のスパコン政策における委員なども歴任しながら大規模なバイオ計算の研究分野を牽引してきた。具体的な研究テーマとしては、腸内・口腔内メタゲノム配列解析、タンパク質相互作用の網羅的予測、高速な化合物バーチャルスクリーニング、環状ペプチドの体内動態予測などがある。多くのテーマにおいて、独自のソフトウェアやデータベースを公開しており、世界最大規模の計算資源を用いた分子シミュレーションと機械学習を併用するアプローチをユニークな特徴としている。
【業界での関連活動】
日本バイオインフォマティクス学会の設立（1999年）や、情報処理学会におけるバイオ情報学研究会の設立・運営に携わり、人工知能学会理事などを歴任してきた。
アステラス製薬および東京大学との共同による熱帯病向け創薬プロジェクトでは、2013年に第11回産学官連携功労者表彰 厚生労働大臣賞を受賞した（テーマ名：「顧みられない熱帯感染症」創薬研究データベースの開発）。
NPO法人「並列生物情報処理イニシアティブ」（1999年設立、2003年NPO認定）では、理事長を長く務め、計算に基づく創薬の独自コンテストを４回開催し、国内外から多くの参加チームを集めた。コンテストで発見された化合物などの成果は毎回、学術論文として発表した。
【最近の主な研究及び公的業務等】
最近は特に２つのテーマに集中している。第一は、今回の講演テーマである中分子創薬に関連する技術開発である。中でも特に、環状ペプチドの細胞膜透過性予測では、産業界とも連携して様々な膜関連テーマに大規模シミュレーションと深層学習を適用している。第二は、数十億化合物級の低分子化合物ライブラリに対するバーチャルスクリーニングを高速に実行するための研究で、有望なフラグメントのドッキング情報を収集し、それらの組合せとして表現できる化合物を高速に列挙する手法を様々に構築している。その中には、量子アニーリングを利用するアプローチも含まれており、国の量子計算プロジェクトの助成も受けながら、様々なシステムを試作している。
兼業先の理化学研究所では、AI for Scienceの推進のための研究マネージメントの役割を果たしながら、理研の「富岳」や新スパコン「理究」を利用したAIによる科学推進の研究に携わっている。
