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【AI創薬の現状と未来像を示す１冊】
◆医療ビッグデータとAI（人工知能）の融合による革新的創薬！その現状と課題を俯瞰！
◆AI創薬の可能性について、大型プロジェクトや製薬メーカの取組みなどから紐解く！
◆創薬インフォマティクス構築におけるAI（人工知能）活用についてその可能性を俯瞰する！

10年規模の開発期間と膨大なコストが必要とされることから困難を極める新薬開発。
近年、AIを活用した創薬技術で効率化が期待されているが、一方でAIモデルのブラックボックス化や予測結果の解釈の問題等、医療ビッグデータの収集とその基盤技術の開発が課題とされている。
AIが必要とする医療ビッグデータの構築から、活用するための技術、実際の開発事例、製薬各社の動向、普及への課題等を体系的にまとめた1冊。

【主な目次】
第1章　日本のAI創薬研究の現状
第2章　化学情報学からのAI創薬の最前線
第3章　生命情報学および医療情報学からのAI創薬
第4章　AI創薬を推進する情報処理技術
第5章　活用事例
第6章　製薬各社におけるAI創薬の取り組み
第7章　AIベンチャー企業におけるAI創薬の取り組み

第1章　日本のAI創薬研究の現状
　第1節　AI創薬の可能性と普及への課題
　第2節　生命情報科学からのAI創薬
　第3節　医療ビッグデータからのAI創薬と個別化ヘルスケア
第2章　化学情報学からのAI創薬の最前線
　第1節　AI創薬のための分子動力学シミュレーション法の開発
　第2節　FMO法を活用したAI創薬
　第3節　人工知能を活用した分子設計・材料設計
　第4節　毒性関連ビッグデータを用いた人工知能による次世代型安全性予測手法開発プロジェクト
　第5節　AI創薬における適切な学習データとは？
第3章　生命情報学および医療情報学からのAI創薬
　第1節　新薬創出を加速する人工知能の開発―臨床情報を活用した創薬標的探索
　第2節　分子ネットワークを有効活用したAI創薬手法
　第3節　グラフニューラルネットワークを用いた医療関連データ処理
　第4節　大規模コホートデータに基づく早期疾患予測モデル
　第5節　地域のレセプト情報に基づく介護需要将来推定
第4章　AI創薬を推進する情報処理技術
　第1節　AI創薬アルゴリズム
　第2節　AlphaFold2の登場と創薬への影響
　第3節　AI創薬向け機械学習・最適化手法の開発
　第4節　医療言語処理の現状と今後の展望
　第5節　熱拡散方程式（HDE）モデルによる新薬探索支援AIツールの開発
　第6節　共変動ネットワーク解析法とリシール細胞技術を基盤とするAI主導の創薬・細胞医薬支援プラットフォーム創成
第5章　活用事例
　第1節　AIを用いたネオアンチゲン予測システムによる個別化がんワクチンTG4050の開発
　第2節　AI―ロボット駆動型科学による中・高分子医薬品設計
　第3節　サブセット・バインディングによる患者層別化AIの開発
　第4節　AIプロテオミクスによる診断，治療，創薬支援
　第5節　RNA情報科学・AI技術を融合したAIアプタマー創薬技術の開発
　第6節　創薬におけるHPC，機械学習，量子コンピュータでのクラウド活用
　第7節　機械学習自動化パッケージの開発とAI創薬への適用事例
第6章　製薬各社におけるAI創薬の取り組み
　第1節　武田薬品工業におけるAI創薬の取り組み
　第2節　田辺三菱製薬におけるデータ駆動型創薬の取り組み
　第3節　住友ファーマ株式会社におけるAI創薬の取り組み
　第4節　中外製薬におけるAI創薬の取り組み
第7章　AIベンチャー企業におけるAI創薬の取り組み
　第1節　ElixにおけるAI創薬
　第2節　Preferred NetworksにおけるAI創薬
　第3節　ワールドフュージョン社におけるAI創薬
　第4節　SyntheticGestalt社におけるAI創薬

著：小長谷 明彦
小長谷 明彦（東京工業大学名誉教授）