トーゴーの日2026

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AI駆動型生命科学研究の実現に向けて @ トーゴーの日シンポジウム2026

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2026.11.01

43:42

作者:  奥野 恭史

編集:  NBDC

AI駆動型生命科学研究の実現に向けて @ トーゴーの日シンポジウム2026

本日の統合TVは、2026年10月5日に開催されたトーゴーの日シンポジウム2026 の招待講演から、奥野 恭史（京都大学）氏による、「AI駆動型生命科学研究の実現に向けて」をお送りします。講演要旨は以下のとおりです。
生命科学研究では、膨大な文献やデータ、実験条件を扱う複雑な探索プロセスが求められ、人間の経験や手作業だけでは限界が見えつつある。近年、AIエージェントの進展により、仮説生成から計算・実験、解析、論文化までをAIが支援する「AI駆動型生命科学研究」が現実味を帯びてきた。本講演では、創薬DXプラットフォームを例に、AIエージェントによる研究支援の最新動向や創薬・医療・生命科学への応用例を紹介し、AI-readyデータベースに求められる要件と、AIが研究する時代におけるデータベースの役割について展望する。
本シンポジウムの一連の動画は、YouTubeの再生リストからもご覧いただけます。

関連動画

    見どころダイジェスト

    • 00:00 1. 講演概要・AI駆動型生命科学の実現に向けて
    • 01:49 2. AIによる創薬研究の変革と医薬品開発の課題
    • 05:58 3. 複数のAIを連携させた創薬DXプラットフォーム
    • 08:39 4. 創薬DXプラットフォームの仕組みと活用事例
    • 10:17 5. RNAデータを用いた疾患メカニズムの解明と患者の層別化
    • 14:19 6. 生成AIによる分子設計・創薬ターゲットに対する化合物の探索
    • 18:02 7. 創薬DXプラットフォームの実用化とAI予測の課題
    • 20:34 8. AIエージェントによる研究・計算ワークフローの自動化
    • 22:25 9. AIエージェントによる創薬研究の実践とデモ
    • 24:13 10. AIエージェントによる疾患研究・創薬標的探索の自動実行
    • 27:37 11. AIエージェントの限界と専門的な研究者の役割
    • 29:33 12. AIサイエンティストと自律的な研究の未来
    • 31:22 13. AI時代におけるデータの重要性と新しいデータベース戦略
    • 32:45 14. 連合学習によるデータ共有とシミュレーションデータの活用
    • 34:23 15. AI駆動型研究を支えるデータ基盤・AI基盤・フィジカルAI
    • 35:20 16. AIエージェントが直面するデータベースアクセスの課題
    • 37:45 17. AI時代だからこそ重要となるデータ戦略
    • 38:23 18. 質疑応答

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      261101_togo2026_01_okuno.mov

      DOI

      https://doi.org/10.7875/togotv.2026.052

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      クリエイティブ・コモンズ CC-BY-4.0