奥野教授が講演しました。
NTT DATA Foresight Day 2024
2024/1/26 ANAインターコンチネンタルホテル東京
「医療ビッグデータと次世代AIが変革のカギ～“患者中心”へのシフトと製薬ビジネスの未来～」
投稿者: 市川 志奈
奥野教授が講演しました。
第41回コロイド界面技術シンポジウム
2024/1/25 同志社東京オフィス
「AI・シミュレーションが拓く創薬・医療の未来」
奥野Gメンバーが講演しました。
第10回CBI若手の会講演会
2024/1/17 オンライン開催
畑野成美「Application of Machine Learning Models in Prediction of Disease Therapeutic Target Molecules Using Gene Expression Profiles」
山本達毅「Elucidation of Motality Triggers Using Temporal Predictive Models」
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Ryo Kanada*, Atsushi Tokuhisa*, Yusuke Nagasaka, Shingo Okuno, Koichiro Amemiya, Shuntaro Chiba, Gert-Jan Bekker, Narutoshi Kamiya, Koichiro Kato, and Yasushi Okuno, Enhanced Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulation with a Smoothed Hybrid Potential Using a Neural Network Model, Journal of Chemical Theory and Computation, 2024;20(1):7-17, 2024/1/9, doi:10.1021/acs.jctc.3c00889
大田雅照 上級研究員が講演しました。
スーパーコンピュータ「富岳」第3回シンポジウム 富岳百景
2023/12/1 オンライン開催
「「富岳」を基軸とした創薬DXプラットホームの構築 ～富岳の仮想空間で薬をつくる～」
【講演者】
玉田 嘉紀（弘前大学大学院 医学研究科）
大田 雅照（理化学研究所計算科学センター）
大田雅照 上級研究員が講演しました。
第51回構造活性相関シンポジウム
2023/11/21 日本薬学会長井記念ホール(東京) 及び オンライン（ハイブリッド開催）
特別講演「変化、進化、深化に適応し、促進するための技術としてのインシリコ創薬」
Yamazaki K, Wada Y, Tokuhisa A, Wada M, Katoh T, Umeda Y, Okuno Y, Nakagawa A, An Auto-Encoder to Reconstruct Structure with Cryo-EM Images via Theoretically Guaranteed Isometric Latent Space, and Its Application for Automatically Computing the Conformational Pathway., Lecture Notes in Computer Science(including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 14220 LNCS, 394-404, 2023/10/1, doi: 10.1007/978-3-031-43907-0_38
千葉峻太朗 研究員が講演しました。
第448回CBI学会講演会「人生100年時代に対応する健康寿命延伸のための Digital 技術の活用」
2023/8/21 オンライン開催
「「富岳」を活用した創薬 DX プラットフォーム－標的遺伝子探索とリード化合物創出－ 」
Sato N, Mori KP, Sakai K, Miyata H, Yamamoto S, Kobayashi T, Haga H, Yanagita M, Okuno Y, Exploring the mechanism of BK polyomavirus-associated nephropathy through consensus gene network approach, PLoS One, 2023;18(6):e0282534, 2023/6/15, doi:10.1371/journal.pone.0282534
Matsumoto S, Ishida S, Terayama K, Okuno Y, Quantitative analysis of protein dynamics using a deep learning technique combined with experimental cryo-EM density data and MD simulations, Biophysics and physicobiology, 2023;20(2):e200022, 2023/5/16, doi:10.2142/biophysico.bppb-v20.0022