【開催日時】
2026年6月23日（火） 12:00 – 12:30 (途中退場可)
【開催形式】
Zoom ウェビナー
【開催概要】
AIで化合物を提案させてみたら、合成が難しくて実行に移せなかった。CROに依頼したものの、想定したようには研究は進まず、コミュニケーションの面でも連携が思うようにいかない。DMTAサイクル（Design–Make–Test–Analyze）を一周させるのに、結局数ヶ月かかってしまう。気がつくと、似たような化合物を何度も作っている。AIツールは揃ってきたはずなのに、なぜ最適化は思うように加速しないのか。これでは競争に勝てない、、、。そのように感じたことはないでしょうか？
DMTAサイクルは「回らない」のではなく、Design→Make、Make→Test、Test→Analyze、Analyze→Designのどこかで「部分的に止まっている」のが、現場の感覚ではないでしょうか。創薬の効率化を期待してAIを導入しても、合成・評価・プロセス間の連携のいずれかが詰まれば、サイクル全体は加速しません。
最適化研究を本当に加速するために必要な要素を、「実験プラットフォーム」「AI」「人の意思決定」という3つの観点から整理します。それぞれ単体では補えない部分を、どのように組み合わせて埋めていくか。現場で悩んできた者として、考え方と具体例をお話しします。
AIに任せきりにしない、最適化加速の現実解。自社のDMTAの「止まっているところ」を見つけ、次の一手を考えるヒントをお持ち帰りください。
注意事項
- お申し込みのない方への視聴URLの共有はご遠慮いただいております。
- Web会議ツール「Zoom」を使用します。
- 講演内容の録画、録音、画面キャプチャなどはお控えください。
- 申し込み時に記載されるメールアドレスに、GmailやYahoo！メール、Hotmailなどのフリーメールはご利用いただけません。ご所属施設のドメインのメールアドレスにてご登録をお願いいたします（フリーメールにてご登録いただいた場合、登録を解除させていただくことがございます）。
- 同業他社の方のご登録はご遠慮いただいております。
演者のご紹介
徳原 秀和 Drug Discovery Chemistry BU Digital-Enabled Medicinal Chemistry
2004年、大阪大学大学院工学研究科 修士課程修了。同年、武田薬品工業株式会社に入社。2011年、Takeda California（当時）へ短期派遣。2019年よりAxcelead Drug Discovery Partnersにて、顧客プロジェクトにおける創薬研究に従事し、現在に至る。
これまで、代謝疾患、炎症疾患、中枢神経系疾患など複数の領域において、Medicinal Chemistとして創薬研究に携わり、複数のIND達成プロジェクトに貢献。
関係者とのコミュニケーションを重視しながら、納得感のある研究推進と意思決定を大切にし、日々業務に取り組んでいる。
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