AIの活用により、研究のスピードアップと精度向上を実現し、新たな発見や革新的な成果の創出を加速します。
01 大規模データ活用
大規模データの生成
次世代シーケンサーやハイスループット実験により生成される大規模データ
AIによる効率的な
知見の抽出
AIを活用した膨大なデータからの有意義な知見の効率的抽出
最新AIアルゴリズム
による解析
最新のAIアルゴリズムを用いた大規模なオミックスデータの解析
AIを用いた
解析課題への取り組み
遺伝子発現パターンの分類、バイオマーカーの同定、パスウェイの推定など様々な課題へのAIの適用
02 ネットワークの解明
生体ネットワークと生命現象
生体内の多数の分子による複雑なネットワークの形成と生命現象の制御
ネットワーク解明の重要性
ネットワーク解明の重要性（生物学的メカニズムの理解や疾患の原因究明）
AIによるネットワーク解析
AIを用いたネットワーク解析による遺伝子制御ネットワークやタンパク質相互作用ネットワークの推定
機械学習とグラフ理論
機械学習による因果関係の推論とグラフ理論に基づくネットワークの可視化
03 創薬ターゲット予測
適切な創薬
ターゲット選定
新薬開発における適切な創薬ターゲットの選定の重要性
AIを用いた候補
化合物の絞り込み
新薬開発における適切な創薬ターゲットの選定の重要性
機械学習による
創薬ターゲットの予測
機械学習を用いた化合物の構造と活性の関係性の学習と新たな創薬ターゲットの予測
AIによる
創薬支援の効果
AIによる創薬支援を通した新薬開発の成功確率の向上と期間の短縮
04 実験デザイン最適化
実験デザインの重要性
実験デザインの良し悪しが研究の成否に与える影響
AIを用いた実験条件選定
AIを活用した最適な実験条件の選定と実験の効率化
実験パラメータの最適化
ベイズ最適化などのアルゴリズムを用いた実験パラメータの最適化
AI学習による実験効率化
過去の実験データからのAIの学習による実験の成功確率の予測と無駄な実験の削減