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学術会議叢書

今日的なテーマについて、日本学術会議および委員会主催の公開シンポジウムや講演会などの記録をもとに、関連資料・解説を加え、分かりやすく編集しました。(A5判)


学術会議叢書№25


学術会議叢書25
IT・ビッグデータと薬学─創薬・医薬品適正使用への活用─
2019年2月25日発行 A5, 197頁, \1,980(消費税込み)

     


情報技術(IT)の目覚ましい発展は、創薬の世界にも変化をもたらしています。
ゲノム解読がなされ、創薬の世界の潮流は分子標的薬の開発に向かっています。
一方、新薬の創出には、非常に複雑で膨大な計算を高精度に行うことが必要であり、
近年、運用が開始されたスーパーコンピュータの活用が期待されています。
本書では、最新のITやビッグデータを用いた薬物設計から創薬プロセス全般における取り組み、
生命現象の解明等の近況をまとめ、健康長寿社会の実現の一役を担う創薬にフォーカスしています。


目次
 発刊に寄せて(p.2~4)  日本学術会議会長  山極壽一
 発刊にあたって(p.5~6)  日本学術会議薬学委員会委員長  望月眞弓
 目次(p.7~9)  
 第一部 ITと創薬の融合─ビッグデータとスーパーコンピューターで生命現象を解く─(p.13~66)  
 1.はじめに(p.13~15)  日本学術会議連携会員
 大阪大学大学院薬学研究科教授
 土井健史
 2.創薬基盤としての分子動力学シミュレーション技術(p.17~23)  東京大学先端科学技術研究センター特任教授  藤谷秀章
 3.創薬の初期研究におけるデータベース構築とモデリング(p.25~31)  国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所プロジェクトリーダー  水口賢司
 4.インフォマティクスとシミュレーションを融合したインシリ
 コスクリーニング
(p.33~42)
 国立研究開発法人理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター制御分子設計研究チーム チームリーダー  本間光貴
 5.抗体創薬におけるインシリコ技術活用 (p.43~50)  アステラス製薬株式会社専任理事  白井宏樹
 6.ビッグデータがもたらす創薬のパラダイムシフト(p.51~58)  大日本住友製薬株式会社インシリコ創薬シニアフェロー
 薬学博士
 山崎一人
 7.iOrgansテクノロジーによる生体ビッグデータ構築とその活用による疾患の予測診断・先制治療・創薬  (p.59~66)   京都大学ウイルス・再生医科学研究所 特定准教授
 ERATO 佐藤ライブ予測制御プロジェクト(JST)グループリーダー 
 河岡慎平
 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 佐藤匠徳特別研究所所長
 ERATO 佐藤ライブ予測制御プロジェクト(JST)総括
 佐藤匠徳
 第二部 IT、ビッグデータへの創薬、医薬品適正使用への活用に向けた提言 (p.69~190)  
 1.はじめに (p.69~72)   日本学術会議連携会員
 東北大学大学院薬学研究科教授 
 寺崎哲也
 日本学術会議連携会員
 熊本大学大学院生命科学研究部教授
 入江徹美
 2.創薬から医薬品評価におけるITとビッグデータ利用の現状(p.75~88)  日本学術会議連携会員
 国際医療福祉大学大学院教授
 笠原 忠
 3.化学物質毒性ビッグデータベースと、インシリコによる毒性予測(p.89~99)  国立医薬品食品衛生研究所・変異遺伝部 部長  本間正充
 4.ナショナルデータベースの仕組みとビッグデータ活用の実際(p.101~108)  国際医療福祉大学大学院教授  石川ベンジャミン光一
 5.ビッグデータとAI、創薬への応用(p.109~120)  東京医科歯科大学 名誉教授・特任教授
 東北大学東北メディカル・メガバンク機構 機構長特別補佐
 田中 博
 6.医療ビッグデータ、特にDPCデータを用いた臨床疫学研究(p.121~129)  東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学教授  康永秀生
 7.The Value Proposition of ICD-11 and WHO-FIC for Big
 Data in the Medical World
 【日本語訳】ICD-11およびWHO-FICは医療分野における
 ビッグデータにどのように役立てることができるのか

 (p.131~157) 
 Classification, Terminology and Standards Team
  Department of Information, Evidence and Research
  (IER), WHO 
 Nenad Friedrich Ivan Kostanjsek
 日本学術会議連携会員
 京都大学大学院薬学研究科准教授
 伊藤美千穂
 8.リアルワールドデータの医薬品安全性評価への活用と課題(p.159~168)  独立行政法人医薬品医療機器総合機構 医療情報活用部  宇山佳明
 9.創薬等におけるビッグデータ活用のために
 ── データ駆動型サイエンスの基盤整備を進める方策

  (p.169~179)
 日本製薬工業協会 医薬産業政策研究所 統括研究員  森田正実
 10.「 ヒトの多様性」と「AI (人工知能)」、「ビッグデータ」(p.181~190)  内閣府 政策統括官(科学技術・イノベーション担当)付課題実施担当参事官付参事官補佐  谷 伸悦
 附録:用語の解説(p.191~197)    

※執筆者の所属等は原則として2019年1月末日現在のものです。

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