創薬DX Platform特設サイトを開設しました。 人工知能（AI）とシミュレーション技術を互いに連結・連動させ、創薬プロセス全体の予測と自動化を目指す我々の取り組み “創薬DX Platform（ディーエックス プラットフォーム）” を紹介する情報サイトを開設し、本日公開しました。創薬AIに関する入門ガイドや気軽に試せるデモ、最新研究事例・プロジェクト紹介などを通じて、創薬DXの最前線を発信していきます。 創薬DXポータル：https://3dxpf.med.kyoto-u.ac.jp
奥野教授が講演しました。
Japan Healthカンファレンス
2025/6/26 インテックス大阪 6号館 会場B
「ビッグデータを活用した次世代医療」セッション
「AI が拓くデータ駆動型医療の未来」
奥野教授が登壇しました。
NIKKEI 創薬エコシステムサミット
2025/6/25 グランドハイアット東京・ハイブリッド開催
主催者パネルセッション5「AI・DXが起こす創薬のイノベーション」
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Sho Oshima*, Yuji Okamoto*, Taisei Tosaki, Ryosuke Kojima, Yasushi Okuno (*Equal Contribution), Supervised Graph Contrastive Learning for Gene Regulatory Network, arXiv:2505.17786v2 , 2025/6/5, https://arxiv.org/pdf/2505.17786
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Taisei Tosaki, Eiichiro Uchino, Ryosuke Kojima, Yohei Mineharu, Yuji Okamoto, Mikio Arita, Nobuyuki Miyai, Yoshinori Tamada, Tatsuya Mikami, Koichi Murashita, Shigeyuki Nakaji, Yasushi Okuno, Out-of-distribution reject option method for dataset shift problem in early disease onset prediction, Sci Rep, 15(1):19240, 2025/6/2, doi:10.1038/s41598-025-01811-8
奥野教授が講演しました。
第19回日本分子イメージング学会総会・学術集会
2025/5/30 福井県民ホール
特別講演「AIは創薬に変革をもたらすのか」
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
戸﨑泰誠, 荒武奈々瑛, 岡本有司, 内野詠一郎, 小島諒介, 奥野恭史, 区分線形埋め込みを用いた Decoder 型 Tabualr Transformer モデルの検討, 2025年度人工知能学会全国大会論文集(第39回), pp. 2Win505-2Win505, 2025/5/27-5/30, https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2025.0_2Win505
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
荒武奈々瑛, 戸﨑泰誠, 岡本有司, 内野詠一郎, 小島諒介, 奥野恭史, Tabular Transformer のラベル名と値に対して独立な新しい Masked Prediction 手法の提案と検討, 2025年度人工知能学会全国大会論文集(第39回), pp. 2Win506-2Win506, 2025/5/27-5/30, https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2025.0_2Win506
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
大島将, 岡本有司, 戸﨑泰誠, 奥野恭史, ノックダウン細胞株の遺伝子制御ネットワークを用いたグラフニューラルネットワークの転移学習と薬剤応答推定, 2025年度人工知能学会全国大会論文集(第39回), pp. 3H5OS10c04-3H5OS10c04, 2025/5/27-5/30, https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2025.0_3H5OS10c04
奥野教授が講演しました。
第61回日本循環器病予防学会学術集会
2025/5/24-25 佐賀大学 医学部（録画講演）
教育講演1「AIが拓くデータ駆動型医療の未来」