イベント案内

AI-SHIPSシンポジウム

AIを用いた新たな毒性予測に向けて
AI-SHIPSプロジェクト― 事業の成果と今後の展望 ―

国際的な持続的発展の流れのなかで国内の化学産業は、脱炭素等ハイテクノロジー用途の素材開発に重点をシフトしており、とりわけ高機能材料製品開発分野では、その研究開発において、最大限のベネフィットを追求しながらその一方でリスクを最小化する素材開発が望まれています。他方、化学物質の安全性を評価する上で従来から哺乳動物を用いた試験が主に行われてきましたが、世界的な3R「Replacement(代替)」「Reduction(削減)」「Refinement(改善)」の流れを背景に、今日では、動物実験(in vivo)から試験管や培養器などの中でヒトや動物の組織を用いた試験手法(in vitro)やコンピューターを利用した計算科学的手法(in silico)の高精度のリスク予測手法の開発が世界的に進められています。

このような中、経済産業省からの受託事業「省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業(機能性材料の社会実装を支える高速・高効率な安全性評価技術の開発 -毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法の開発-(以下、AI-SHIPS プロジェクト))」では、平成29年度から「毒性発現メカニズムに基づく統合的毒性予測システム」の構築に向けて取り組んできました。

本シンポジウムでは、AI-SHIPSプロジェクトの全貌とその成果を中心に業界、関係機関を含め、広く一般にご紹介するとともに、開発されたシステムのデモンストレーションを行います。

日程

シンポジウム名
AIを用いた新たな毒性予測に向けて
AI-SHIPSプロジェクト-事業の成果と今後の展望-
日時
2022年2月21日(月)13:00~18:00
会場
(現地会場)フクラシア丸の内オアゾ Hall A/(Web会場)ZoomⒸ
※現地またはオンラインいずれの参加も可能です。
〒100-0005 東京都千代田区丸の内1-6-5丸の内北口ビルディング 15階
https://www.fukuracia.jp/marunouchi/access/

プログラム

時間
(質疑応答含む)
内容 講演者
13:00-13:10 挨拶 AI-SHIPSプロジェクトリーダー:船津 公人(東京大学 名誉教授、奈良先端科学技術大学院大学 特任教授)
13:10-13:40 AI-SHIPSの開発経緯と概要 船津 公人(東京大学 名誉教授、奈良先端科学技術大学院大学 特任教授)
13:40-14:05 毒性発現機序に基づく毒性予測のためのin vitro試験戦略とその成果 吉成 浩一(静岡県立大学 教授)
14:05-14:30 毒性発現機序に基づく毒性予測モデルの開発 モデル開発チームリーダー:植沢 芳広(明治薬科大学 教授)
14:30-14:55 生理学的薬物動態(PBPK)モデルを活用する化学物質の体内動態評価技術の開発 山崎 浩史(昭和薬科大学 教授)
14:55-15:15 休憩
15:15-16:35 システム全体の構成および概要説明 システム開発チームリーダー:吉成 浩一(静岡県立大学 教授)
ユーザーシステム並びにモデル・データ管理システムの使用方法説明
(デモンストレーション)
北島 正人(富士通株式会社)
山本 真司(株式会社システム計画研究所)
16:35-17:00 研究開発推進会議委員等からのコメント
17:00-17:10 今後の展開等 船津 公人(東京大学 名誉教授、奈良先端科学技術大学院大学 特任教授)
17:10-17:30 鈴木 政雄(経済産業省 化学物質管理課 化学物質リスク評価室 課長補佐)
17:30-17:55 全体を通した質疑応答
17:55-18:00 閉会

日本動物実験代替法学会 第34回大会

日本動物実験代替法学会 第34回大会(2021年11月11日~13日、沖縄科学技術大学院大学/オンライン)にて、AI-SHIPSプロジェクトで6件発表致します。

① HepG2細胞を用いたハイコンテント解析データとラット反復投与毒性の関連性解析
岩田 実咲, 佐々木 崇光, 保坂 卓臣, 志津 怜太, 菅野 裕一郎, 竹下 潤一, 吉成 浩一
② 化学物質のラット薬物代謝酵素阻害活性とラット反復投与毒性の関連性解析
吉成 浩一, 佐々木 崇光, 保坂 卓臣, 志津 怜太, 菅野 裕一郎, 竹下 潤一
③ 機械学習によるラット薬物代謝酵素および胆汁酸トランスポーターの阻害活性予測モデルの開発
東野 竜空, 中森 瑞季, 安部 賀央里, 頭金 正博, 佐々木 崇光, 吉成 浩一
④ ラットin vivo毒性予測のためのリアルタイム発光測定データのパラメーター最適化
知久 季倫, 玉垣 勇樹, 中島 芳浩
⑤ HepG2細胞におけるストレス応答のno observed effect concentration予測モデル構築
玉垣 勇樹, 知久 季倫, 中島 芳浩
⑥ 多色リアルタイム発光測定による毒性発現時の細胞ストレス応答の解析
中島 芳浩, 藤田 康子, 大西 尚子, 玉垣 勇樹, 知久 季倫

CBI学会2021年大会

CBI学会2021年大会(2021年10月26日~28日、オンライン)にて、スポンサーセッションを開催致します。

CBI学会2021年大会HP
https://cbi-society.org/taikai/taikai21/index.html

本セッションでは、2017年からスタートし本年度で最終年度を迎えるAI-SHIPSプロジェクトについて、統合的毒性予測システムを構成するモデルおよびユーザーシステムの研究開発結果を概説するとともに、システムの今後の展望についてご紹介致します。

日程

セッション名:
経済産業省研究開発事業毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法開発プロジェクト(AI-SHIPSプロジェクト)
日時:
2021年10月27日(水)13:00~14:45
会場:
オンライン

プログラム

13:00-13:15 プロジェクトリーダー挨拶およびプロジェクト概要と今後
船津 公人 (奈良先端科学技術大学院大学)
13:15-13:30 AI-SHIPS 開発の背景と今後の展望
庄野 文章 (奈良先端科学技術大学院大学)
13:30-13:55 AI-SHIPS における一般化学物質の吸収および体内動態予測手法開発
山崎 浩史 (昭和薬科大学)
13:55-14:20 AI-SHIPS における一般化学物質の毒性予測モデル構築
植沢 芳広 (明治薬科大学)
14:20-14:45 AI-SHIPS プロジェクトにおける統合的毒性予測システムの開発
吉成浩一1、山本真司2、近藤裕治3、北島正人3
(1 静岡県立大学薬学部、2 株式会社システム計画研究所、3 富士通株式会社)

要旨はこちら(https://cbi-society.org/taikai/taikai21/SS/SS-23_AI-SHIPS.pdf

イベント日程

  • 2022年2月21日(月)にシンポジウムを開催予定です(東京会場/オンライン)。詳細はイベント案内をご覧ください。