ChemTalks開催のお知らせ

ジェシカ・ラニーニ

データサイエンスシニアエキスパート
ノバルティス生物医学研究所

製薬業界とアカデミアで創薬研究を進めるAI

ジェシカ・ラニーニは、DMTAサイクル内の作業を加速するために、機械学習とディープラーニングツールで医薬品化学プロジェクトをサポートしています。彼女はノバルティス生物医学研究所で5年間この仕事に携わっています。それ以前は、ロボット工学におけるデータ活用を研究分野としていました。

彼女の講演では、AIと機械学習の応用における学術研究と産業研究の相乗効果について取り上げます。また、データ準備、モデル構築、検証、展開といったモデルライフサイクルにおいて、AIがどのように化合物選択を強化できるかを紹介します。

ピーター・エルトル

元ケムインフォマティクス部長
ノバルティスバイオメディカルリサーチ

魔法のリング：生理活性リングが導く環状化学空間のナビゲーション

ピーター・エルトルは、ノバルティスのケムインフォマティクス部長として数十年にわたり、分子物性の新しい計算手法やウェブベースのケムインフォマティクスツールの開発に取り組んできました。130以上の論文を発表し、分子の極表面積を計算する高速フラグメント法のような業界標準となったアルゴリズムを開発したことで知られています。

本講演では、生理活性環の特性に関する彼の知見と、これらの結果がライブラリーデザイン、バイオアイソステリック置換、スキャフォールドホッピングなどの創薬にどのように活用できるかについてお話します。 

スラシヴーロス・カリディス

共同創設者、最高技術責任者
ディープキュア

キナーゼを超えるAI主導の創薬：
難解な標的に対する薬剤を設計する際に、ローカルミニマムに陥らない方法

スラス・カリディスは、CTO兼共同設立者として、創薬に特化したAIツールであるDeepcureの開発をリードしてきました。彼は、低分子創薬と自動化学のための計算ツールの専門家です。

DMTAサイクルからバイアスを取り除き、ADME-毒性プロファイルと合成可能性を考慮しながら新規結合の機会を特定するためのAI/設計フレームワークを紹介します。ロボット合成システムが、100以上の反応タイプから再現可能な多段階合成によって、どのように新しい化学的空間を切り開くかについて説明します。

ネッサ・カーソン

アソシエイト・プリンシパル・サイエンティスト、デジタル・チャンピオン
アストラゼネカ

化学者の時間を無駄にしない方法： 優れたユーザーエクスペリエンスによる化学的洞察

ネッサ・カーソンは過去2年間、アストラゼネカでデジタルトランスフォーメーションの支援に取り組んできました。彼女は合成化学者としてキャリアをスタートし、ファイザーとシンジェンタで探索、プロセス化学、反応の最適化に携わってきました。
 
今回の講演では、化学分野の実務者にとってのデータアクセスと利用の難しさについてお話します。ユーザーエクスペリエンスを念頭に置きながら、基本的な化学データソースをシームレスに組み合わせることで、この課題に対する解決策を探ります。

ジェレミー・フレイ

計算システム化学部長
サウサンプトン大学 

デジタル化学： パラダイムシフトか、文化的進化か、それとも通常通りのビジネスか？

ジェレミー・フレイは物理・デジタル化学者であり、レーザー分光学やイメージング、計算モデリング、デジタルケミカルデュアルなど、物理科学と生命科学にまたがる学際的研究の推進に関心を持っています。

AI、ML、LLMが化学的発見に与える影響について議論し、FAIRデータに関する産学の立ち位置を検討します。また、自身の研究室での事例や、物理科学・生命科学分野のプロジェクトを紹介し、ポイントを説明します。

ティムール・マジドフ

化学イノベーション部門シニアプロダクトマネージャー
エルゼビア

異種ソースからのデータのパワーを解き放つこと： 正確な反応結果予測に向けたエルゼビアの道のり

ティムール・マジドフは、エルゼビアの化学イノベーション部門シニア・プロダクト・マネージャーとして、AIを活用した検索・予測機能の向上と、AIおよびMLアプリケーションのためのデータ準備に取り組んでいます。研究者、教育者としても知られ、70以上の著書があります。
 
AIやMLアプリケーションのための反応データの前処理における彼の経験について、また彼自身の仕事から得た具体的な課題と解決策についてお話しします。