CBI学会では以下のコンテンツの発表を行いました。
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『MoAデータ]の活用と、意思決定ツール による創薬の加速』


1.「LSKB 新機能のご紹介 〜 AI 学習で作成 した MoA データ と 意思決定支援 ツールの導入」

  緑川 淳((株)ワールドフュージョン)
2.「ユーザーフレンドリーな新規可視化法「エルピスマップ」によるリード創製への見極め

    -ビッグデータ解析のアンバイアスドメソッドによる「俯瞰・予測・判断」の提案-」

  黒野 昌邦(小野薬品工業(株))
3.「BERT による 新しい MoA 抽出と 読解エンジンとしての活用の可能性 (仮題)」

  緑川 淳((株)ワールドフュージョン)
4.”Clarity PV: from Safety Pharmacology to Post-marketing Surveillance”

  Jordi Mestres (Chemotargets S.L.,)

1.「LSKB 新機能のご紹介 〜 AI 学習で作成 した MoA データ と 意思決定支援 ツールの導入」

  緑川 淳((株)ワールドフュージョン)

新しく導入しました深層学習で作成したMoA、でターゲットと化合物間の作用機序が新たに4000程度取得できました。

​またワークフローツールもバージョンアップされ、LSKB内データの効率的活用に寄与します。さらに、「ユーザーフレンドリーな新規可視化法「エルピスマップ」の導入をHTS分野から行いました。散布図上に分布図や重心の移動などを描画するこfとで、意思決定の貢献に期待できるツールです。


2.「ユーザーフレンドリーな新規可視化法「エルピスマップ」によるリード創製への見極め

    -ビッグデータ解析のアンバイアスドメソッドによる「俯瞰・予測・判断」の提案-」

 

「エルピスマップ」の開発者でもある小野薬品工業の黒野様の講演資料です。HTSに応用することでGoもしくはNo-Goの意思決定が視覚的にやりやすくなる事例などを紹介頂いています。


3.「BERT による 新しい MoA 抽出と 読解エンジンとしての活用の可能性 (仮題)」

 

BERTモデルによってMoAを学習させ、新たなMoAをPubMed論文から取り出して、LSKBオントロジーと組み合わせることで作用機序とターゲット、さらに化合物と疾患の関連を取り出してみました。

​また、同じBERTモデルのなかの

  緑川 淳((株)ワールドフュージョン)
4.”Clarity PV: from Safety Pharmacology to Post-marketing Surveillance”

  Jordi Mestres (Chemotargets S.L.,)

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