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オンコロジーコンファレンス

会場: 西2ホール 2階 1G会場
定員: 80 名 聴講無料 ※事前登録制
3月16日(月)
1G-2
13:15
|
14:00
臨床応用を志向したメディカルAI研究
国立がん研究センター研究所 がん分子修飾制御学分野 分野長/代表理事
日本メディカルAI学会
浜本 隆二 氏

深層学習技術の登場、GPUを中核とした計算機環境の進歩、及びデータベース拡充による医療ビッグデータが利活用できる環境が進んだ事などの理由により、現在医療分野においてもAIの活用に注目が集まっている。これまで国の大型プロジェクトを推進してきた経験を基に、AIの医療応用の可能性及び課題などを紹介する。
受付終了

1G-3
14:30
|
15:15
創薬における3D細胞培養技術の活用
凸版印刷(株) 総合研究所 課長
大阪大学大学院 工学研究科 招へい助教
北野 史朗 氏

現在、凸版印刷は大阪大学と共同で開発した独自の3D細胞培養技術を用いて、創薬、再生医療に資する研究開発を行っている。今回は、公益財団法人がん研究会と共同で行っている’がん-間質モデル’を用いた抗がん剤評価結果を中心に発表し、創薬におけるin vitroモデルのあり方について考えを述べたい。
受付終了

1G-4
15:45
|
16:30
がん情報メディア「オンコロ」が挑むヘルステックビジネス~flexible ePRO「3H-P-Guardian」の開発~
3Hクリニカルトライアル(株)
取締役副社長 事業執行責任者
可知 健太 氏

当社は、2015年にがん情報メディア「オンコロ」を立ち上げ、約100試験の被験者募集を行っており、患者、医療者、製薬企業のニーズを得やすい環境にいる。その特性を活かし、医療者、患者、統計家と共に開発したmHealth、EDC、EHR/EMR連携させたePROと、バリデーションのために実施したがん患者100名のサイトレス・トライアル結果を紹介する。
受付終了

3月18日(水)
1G-10
10:30
|
11:15
生体内合成化学治療
東京工業大学 物質理工学院・応用化学系 教授
理化学研究所 開拓研究本部・田中生体機能合成化学研究室 主任研究員
田中 克典 氏

私達は、生体内合成化学治療と名付けた方法で、体内の望む部位で生理活性天然物や薬剤、あるいは機能性材料を合成し、その機能を現地で発揮させる検討を行なっている。既にマウスでは成功している。さらにマウスでのモデル実験だけでなく、実際の医療現場で用いて治療や診断技術を有機合成化学で改革する。
受付終了

1G-11
11:45
|
12:30
個別化がんワクチン療法に向けたAIによるネオアンチゲンの予測
日本電気(株)
AI創薬事業部 シニアエキスパート
山下 慶子 氏

がん免疫療法は、手術療法、化学療法、放射線療法に続く第4の治療法として期待されている。その中でも患者個々の腫瘍特異的変異抗原(ネオアンチゲン)を標的とした個別化がんワクチンの開発に向け、遺伝子解析技術及びAI技術を活用し、患者の免疫反応を誘導するネオアンチゲンを予測するアプローチについて紹介する。
受付終了

1G-12
13:00
|
13:45
プロテインキナーゼを標的としたコバレントドラッグの分子デザインと
創薬応用
九州大学薬学研究院
創薬ケミカルバイオロジー分野 教授
王子田 彰夫 氏

コバレントドラッグは、標的となるタンパク質と不可逆に結合することで、強力かつ持続的な薬効を発揮できる。その一方で、オフターゲットタンパク質との非特異的な反応による副作用を引き起こす可能性を持つ。本講演では標的タンパク質選択的なコバレントドラッグ(TCI ; targeted covalent inhibitor)を開発するための新しい反応基の開拓と、それを用いたEGFRならびにBTKを標的としたキナーゼ阻害剤の開発事例について紹介を行う。
受付終了

1G-13
14:15
|
15:00
標的タンパク質を特異的に分解する低分子薬の開発
国立医薬品食品衛生研究所
遺伝子医薬部 第三室長
大岡 伸通 氏

現在、私達や海外のグループが開発した標的タンパク質を特異的に分解する化合物が新しい低分子薬の創薬モダリティとして製薬業界を中心に非常に注目を集めている。本講演ではこれらの開発経緯に加えて、従来の低分子薬とは異なる特徴、今後期待される成果などについて、がん治療を中心に最新の研究成果を交えて紹介したい。
受付終了

1G-14
15:30
|
16:15
既存承認薬に関する情報を含む医療ビッグデータを基盤とした創薬研究
徳島大学大学院
医歯薬学研究部 臨床薬理学分野 準教授
座間味 義人 氏

近年、臨床現場で使用されている既存承認薬の新規的な薬効を発見し、別の疾患の治療薬として開発する研究手法が提案されている。そこで、当研究分野では既存承認薬に関する多くの情報を含む医療ビッグデータを活用し、難治性疾患や薬剤性副作用に対する治療薬の開発を目的とした創薬研究を展開している。
受付終了

 

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