【開催日時】
2026年6月9日（火） 12:00 – 12:30 (途中退場可)
【開催形式】
Zoom ミーティング
【開催概要】
HTSを実施してヒットは得られたのに、ヒット展開が行き詰ってしまった。そのような経験はありませんか？
オフターゲット活性が見られた、ADME-Toxプロファイルが悪かった、SARが良くなくメドケム展開しにくかった。心当たりがある方も多いのではないでしょうか？
追加HTSはコストの割にリスクが高く、自社ライブラリーにはそもそもプロファイルの良くない化合物が混ざっていることも。市販ライブラリーでは他社と差別化も難しい。こうした壁によって、HTS後のヒット展開が行き詰ってしまうというご相談をよくいただきます。
本セミナーでは、Axceleadが構築してきたAIヒット展開プラットフォームをご紹介します。武田薬品工業株式会社および帝人ファーマ株式会社から継承した創薬データと化合物ライブラリーを活用し、独自のAIベースモデルを構築するとともに、小スケールのスクリーニングとバーチャルスクリーニングを繰り返し実施することで、既存のヒット化合物とは異なる構造を持つ新規化合物を探索します。AIによる活性・ADMET予測を頼りに、独自の構造を多く含むAxceleadのHTSライブラリーから有望な化合物をピックアップすることで、新規骨格・選択性・ADMETの観点から、止まっていたプロジェクトの「次の一手」を提示します。
演者のご紹介
秦 彬斗 Discovery Technologies Business Unit Head
in vitro生物学およびハイスループットスクリーニング（HTS）を専門とし、武田薬品工業 湘南研究所およびボストン研究所で低分子創薬から抗体・細胞療法といったバイオロジクスまで幅広い初期探索プログラムに従事。2021年にAxcelead へ入社後は、キナーゼ阻害剤プラットフォームおよびタンパク質分解誘導（TPD）プラットフォームの構築に貢献。2024年1月より現職。
梶野 洸 Digital Unit Principal Scientist
2016年に東京大学大学院にて博士号を取得後、IBM東京基礎研究所に研究員として入所。2024年2月までの約8年間で論文発表を継続的に行うとともに、材料科学をはじめとする幅広い産業領域における機械学習の事業適用にも貢献。また、創薬を含む複数の研究プロジェクトを主導した。専門は機械学習と化学への応用研究であり、現在は機械学習を用いた分子構造の最適化を主な研究テーマとする。2025年10月よりDigital Unit Principal ScientistとしてAxceleadに参画。