【開催日時】2026年9月17日（木） 13:30〜（日本時間） | オンライン開催（無料）
こんな課題を抱えていませんか？
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膨大なデータから、価値の高い「創薬標的」を絞り込むのに苦労している
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既存薬のドラッグ・リポジショニング（用途変更）の可能性を効率的に探りたい
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臨床試験におけるトランスレーショナルリスク（基礎から臨床への橋渡しにおける失敗リスク）を最小限に抑えたい
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有効性を示す可能性が最も高い患者層を、バイオマーカーを用いて正確に特定したい
本ウェビナーは、製薬企業のR&D部門、バイオインフォマティクス担当者、データサイエンティスト、新規事業開発担当の皆様に最適なセッションです。
確信を持った意思決定へ。データとメカニズムの統合が創薬を変える
データ駆動型およびメカニズム駆動型アプローチの進化は、今日の創薬プロセスを根本から変革しています。生物学的・分子生物学的・臨床的なエビデンスを分断することなく統合することで、不確実性を排除し、より高い確信度で意思決定を行うことが可能になります。
本ウェビナーでは、「統一された作用機序（MoA）に基づくフレームワーク」とその実践的な応用手法を徹底解説。実行可能な「薬剤 - 標的 - 疾患 - 患者」の仮説を生成し、創薬の加速とリスク低減を実現するアプローチをご紹介します。
本セッションで得られる4つの「答え」
本ウェビナーに参加することで、日々の創薬研究における以下の重要課題に対する明確なアプローチをお持ち帰りいただけます。
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最も重要な標的分子は何か？
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既存の薬剤を別の用途に転用できるか？
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どのような新しい適応症を追求できるか？
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どの患者が最も効果を発揮する可能性が高いか？
■ プログラム詳細（解説する4つのテーマ）
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確信度の高い標的の優先順位付け： 疾患シグネチャ、経路、制御・PPIネットワーク、遺伝子調節プロファイルをマッピングし、価値の高いターゲットを迅速に特定します。
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データ駆動型の薬剤用途変更（リポジショニング）： 遺伝子発現、構造、疾患、相互作用ネットワークデータを統合解析し、信頼性の高い再開発の機会を浮き彫りにします。
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作用機序に基づく適応症の拡大：作用機序（MoA）と経路の関係性を紐解き、既存の薬剤や標的に対する「新たな治療機会（適応症）」を特定します。
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成功率を高める患者層別化：バイオマーカー、変異状態、経路活性を統合し、治療に対して最も良好な反応を示す患者層をプロファイリングします。
創薬の成功確率を高め、次世代の開発プロセスを構築するためのヒントがここにあります。皆様のご参加をお待ちしております。
日時： 2026年9月17日 午後1時30分（日本時間）
参加費： 無料
視聴方法： Zoom（お申し込み後、視聴用URLをお送りします）
講演者
Uzma Saeed, Ph.D
Director, Head of Biology- Bioinformatics Excelra
ウズマ・サイードは、中枢神経系、炎症、腫瘍学、免疫腫瘍学など、創薬分野で14年以上の経験を持つライフサイエンスの専門家です。第一三共インド研究所やシンジーン・インターナショナルなどの組織で勤務し、統合的な創薬と学際的な研究に関する経験を積んできました。
現在はエクセルラに所属し、生物学、バイオインフォマティクス、データ、AIを活用した創薬の交差点で活躍しています。彼女のキャリアは、実践的な研究から、データと最新技術を活用して創薬における複雑な課題に取り組む方向へと進化してきました。
Akshay Subramanian, Ph.D
Sr. Principal Scientific Manager, Bioinformatics Excelra
アクシャイは創薬分野のベテラン専門家であり、分子生物学的および臨床的証拠を統合し、信頼性の高い治療決定を支援するデータ駆動型およびメカニズム駆動型のフレームワークを専門としています。
彼の研究は、標的の優先順位付け、薬剤の用途変更、適応症の拡大に及び、経路構造、分子ネットワーク解析、遺伝子発現プロファイリングを活用して、メカニズム的に検証された疾患関連の機会を特定します。