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(11/22) ビックデータ・創薬研究とドラッグリポジショニング

48,600円(税込)
第1部:10:30〜12:30
『医薬ビックデータを活用した創薬研究とドラッグリポジショニング』

【講座主旨】
近年の新薬開発の低迷を打開する創薬戦略として、既存薬(既承認薬や過去に医薬品開発に失敗した化合物)の新しい効能を発見し、その既存薬を別の疾患治療薬として開発する、ドラッグリポジショニングが注目されている。既存薬はすでにヒトでの安全性や体内動態が確認されており、化合物製造法などの情報を利用できるという特長がある。そのため開発工程を大幅に削減でき、高速・低リスク・低コストでの新薬開発が可能となる。
本セミナーでは、医薬ビックデータと機械学習を駆使したインシリコ創薬手法とドラッグリポジショニングへの応用を紹介する。

■第2部:13:15〜16:30
『ドラッグリポジショニング事例からみる創薬研究戦略・発想の気づきとLCMとの関係』

【講座主旨】
ドラッグリポジショニング(DR)に関しては、各社で専門部門が立ち上げられ、研究テーマとしても取り組みが本格化しています。製薬企業の生き残りが叫ばれる中、DRの活用がその大きな柱となっています。各国、各企業もその戦略的な取り組みを強化しています。くわえて、近年、人工知能(AI)の発達に伴いDRに対するアプローチの仕方も大きく変化してきました。オープンイノベーションによる社外リソースの活用も忘れてはなりません。DRの成功のためには,新たな分野の薬へアプローチする戦略的な思考はもちろん、調査方法も重要です。AIの活用によってヒトの頭脳では気づかない新たな疾患、新たなターゲット、新たな化合物が示されることとなります。まさに革命といってよいでしょう。
しかし、判断し決定するのはヒトです。そして、開発を成功に導くのもヒトです。特にDRの成功には知的財産保護がかかせません。アイデアを知財で保護しておかないと排他権が得られず、成功の障害になりかねません。その意味でDRに携わる方々は、知的財産部分をしっかり学んでおかないと大きな落とし穴にハマることになります。本セミナーにて、各社の事例をしっかり学び、自己の会社のプロジェクトに実践応用していただきたいものです。ビッグデータの活用、調査解析からアイデアを生み出し、新しい医薬品につながる戦略を実践し,そして知財の保護を含めて一貫した戦略ビジョンを持ってプロジェクトを進める力を養っていただければと思います。
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(11/27) 遺伝子治療薬 品質・安全性評価と承認申請

48,600円(税込)
第1部(10:30〜12:00)
『遺伝子治療薬の品質・安全性評価のポイント』

第2部(12:40〜16:40)
『遺伝子治療薬の承認申請を目指した製品開発とウイルスベクターの取り扱い』

 遺伝子治療にはin vivo遺伝子治療とex vivo遺伝子治療という2つのカテゴリーがあり、用いられるベクターも異なる。本講座では、代表的な遺伝子治療用ベクターの紹介と適応疾患、カルタヘナ対応、(早期)臨床試験デザイン等、承認申請を見据えた製品開発を進めていく上で考慮すべきポイントについて述べる。
 また、最近の欧米での承認品目も含め、遺伝子治療製品臨床開発の現状についても紹介したい。
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(11/30) 非臨床試験での適切な統計手法と症例数設定

48,600円(税込)
非臨床試験の計画とそのデータ解析に必要となる統計的知識を提供します。試験デザインを概観し,ランダム化や盲検化といった偏りを最小限にするための方法,評価項目や仮説の設定,症例数設定の原理や根拠の定め方を解説します。また,データの正しい見方や要約,図示の方法,推定や検定の概念を説明した上で,非臨床試験で特に問題になりやすい多重比較,用量反応,交互作用等を詳細に解説します。
<講習会のねらい>
本セミナーは,製薬,食品,化粧品メーカーの研究所等で非臨床試験に携わっている,もしくはこれから携わるであろう方々を対象としています。もちろん,実際に非臨床試験を行っていなくても,非臨床試験に関連する業務を行っている方々,例えば,非臨床試験と臨床開発の橋渡しを行っている部門,治験薬概要書やCTDを作成するメディカルライティング部門の方々にも聞いていただけるような内容になっています。事例を多く活用し,統計手法の原理や考え方,解析結果の解釈の仕方を中心に解説します。数式はほとんど扱わない非専門家のための統計セミナーです。短い時間の中で,非臨床試験における必要最低限の統計的課題を厳選し,紹介していきます。
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(12/21) イチから始める 医療ビッグデータ/RWD解析

48,600円(税込)
 日本では国民皆保険制度の下レセプト情報を中心にその利活用が進んでいる。
 個々のデータベースは有益な情報を与えてくれるが、それぞれに情報の粒度やカバレッジは限定的である。したがって各種のリサーチクエスチョンに対して回答を導き出すためには、それらの情報を統合するモデリングやデータサイエンスが鍵となる。
 本講座では、医療ビッグデータの現状と課題を体系的に明らかにするとともに、具体的な事例をもとにそのデータ解析法について学ぶ。

1件〜4件 (全4件)

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