バイオテクノロジーと創薬研究は、個別化医療の進展や持続可能なソ リューションの需要拡大により、ますます複雑な課題に直面しています。新薬開発は 時間とコストを要する一方で、農業・栄養・医療分野における効率的な革新が求めら れています。 本講演では、人工知能（AI）̶特に大規模言語モデルと知識グラフの応 用が、いかにして生物学的理解を深め、膨大なデータから隠れたパターンを発見する のに役立つかを紹介します。加えて、配列データと生物学的エンティティに関する意 味的情報を統合した、世界的にユニークなデータセットを紹介し、この基盤を活用し たAIツールによって、生体分子間の相互作用の予測、バイオマーカーの自動同定、新 規経路の発見、などが可能になることを示します。これは新薬開発や既存薬の再利用 に新たな道を拓くものであり、迅速・低コスト・持続可能なバイオテクノロジーの推 進に貢献します。 事前申し込みは不要ですので、皆さまぜひご参加ください。 ※講演はすべて英語で行われます。ご了承ください。