イベント案内

鈴木 賢治
東京工業大学
科学技術創成研究院
未来産業技術研究所
教授

【テーマ】
「メディカルAIイメージングとAI支援画像診断」
【概要】
近年、ディープラーニング(DL)と呼ばれるAIが、革新的な技術として世界的な話題となっている。本講演では、我々が20年以上研究を続けているMTANNと呼ばれる最初期のDLによる医用画像処理とAI支援画像診断の研究開発と実用化を紹介する。それらは、① 胸部レントゲン画像の骨と軟組織の分離、② 仮想高線量CT画像の生成による放射線被曝低減、③ 医用画像中の病変のDLセグメンテーション、である。これらの一部は、米国FDAの承認を経て実用化されている。例えば、②の開発では、CTの被曝線量を97%低減することに成功している。このようなAIイメージングやAI画像解析技術は、汎用性の高い基盤技術であるため、物質科学での利活用が大いに期待される。

関嶋 政和
東京工業大学
情報理工学院
准教授

【テーマ】
「 機械学習とシミュレーションによる新型コロナウイルス感染症治療薬の探索 」
【概要】
2019年12月に中国武漢での発生から世界に広がった新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は、ワクチンの迅速な開発と接種が世界的に進んで来ており、イスラエルにおける接種後の効果を鑑みると終息への道筋が見えてきている状況にある。一方で、世界では2021年6月末でも新規感染者数は毎日30万人を超えており、ワクチンの接種と共に効果的な治療薬の開発が望まれている。COVID-19の感染が広まり始めた当初、ドラッグリポジショニングと呼ばれる既存薬の転用に関する研究が広く行われたが、長期的にはヒット化合物の探索から、行っていく必要があると考えている。我々は、3CL Protease (Main Protease)を標的に、薬が持っていることが望ましいと考えられる立体的な性質であるファーマコフォアの研究を手始めに、シミュレーションや機械学習を用いたヒット化合物探索を行ってきた。本講演では、これらの研究について議論を行っていきたいと考えている。