バイオ分子相互作用シミュレータ

本大会期間中、1F展示ホール11番ブースにて
MIZUHO/BioStation及びcsDAI のパネル展示を実施しておりますので、ご来場の際は是非お立ち寄り下さい。

MIZUHO/BioStation
MIZUHO/BioStationは、従来計算することが困難であったタンパク質などの大規模分子の電子状態計
算や相互作用解析を可能にした量子化学計算プログラムパッケージです。
MIZUHO/BioStationは、計算エンジンMIZUHO/ABINIT-MPと専用可視化プログラムMIZUHO/BioStation
Viewerから構成されており、フラグメント分子軌道（FMO）法に基づいて計算された電子状態計算結果
から、リガンド化合物とタンパク質との相互作用を官能基単位で定量的に評価することができます。

機能一覧
機能

概要

FMO法
エネルギー計算
エネルギー勾配基底関数
構造最適化
population解析
BSSE補正溶媒モデル

FMO2法, FMO3法, FMO4法
HF法, MP2法, LMP2法, MP3法
HF法, MP2法
STO-3G,および6-31G基底系、モデルコアポテンシャル (MCP)BFGS法，CG法，PRCG法，部分構造最適化
Mulliken電荷，NBO電荷, ESP電荷Counterpoise法
Poisson-Boltzmann方程式に基づいた連続溶媒モデル

解析機能
IFIE解析
PIEDA解析IFIE map
VISCANA
CAFI
FILM
CHPI
グリッドデータ解析

概要
フラグメント間の相互作用エネルギーを定量的に解析
IFIEを４つのエネルギー成分（静電項、交換反発項、電荷移動項、分散項）に分解した解析
IFIEの２次元マップによる二体相互作用の網羅的解析
相互作用パターンの階層的クラスター解析によるリガンド類似性の抽出
軌道レベルの電荷移動・分極相互作用解析
軌道レベルの分散相互作用解析（CH/π, π/π相互作用等）
CH/π相互作用を解析・可視化
電子密度、静電ポテンシャル、分子軌道、電場ベクトル

Clinical sequencing data analysis integrator (csDAI)
次世代シーケンサー(NGS)の急速な発展に伴い、このデータ処理が大きなボトルネックとなっています。 NGSを実際の医療に応用する研究も活発に行われ始め、臨床検査では現場での迅速なデータ解析が求められています。
csDAIはMiSeq等の比較的小さなNGSデータの解析をWindows 7 PC上で解析するためのプラットフォームであり、多くのアカデミックフリーソフトウエア*を組み合わせた最新の高精度なパイプラインを提供します。また、お客様のご要望により組み込み
ソフトウエアの変更、カスタマイズも可能です。

基本機能
1. Quality control解析・ アダプター除去
・ 不良タイル除去
・ Analysis ready read BAM作成

2. Germline call (GATK*)
3. Somatic call (MuTect*, Strelka)
4. アノテーション(ANNOVAR*)*ライセンスは別途お客様が用意

画面例※「BioStation」、「ABINIT-MP」は、国立大学法人 東京大学の登録商標であり、生産技術研究所革新的シミュレーション研究センター(CISS)にて開発されています。
※その他記載の製品、サービス名は各社の商標または登録商標です。

お問い合わせ・資料のご請求

みずほ情報総研株式会社

サイエンスソリューション部〒101-8443 東京都千代田区神田錦町二丁目3番地
URL http://www.mizuho-ir.co.jp/solution/research/life/macromolecule/biostatione-mail ss-toiawase@mizuho-ir.co.jp Tel 03-5281-5311

CBI 学会 2015 年大会
創薬のオープンイノベーション－新領域と in silico の接点－
iPS 創薬・アカデミア創薬・ビッグデータ
日時： 2015 年 10 月 27 日(火)－29 日(木)会場： タワーホール船堀（東京都江戸川区船堀 4-1-1）
CBI 学会 2015 年大会
大会長：

堀内

正 （慶應義塾大学）

実行委員長： 片倉 晋一 （第一三共 RD ノバーレ株式会社）---------------------------------------------------------------------------------------------------------

Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2015
"Open Innovation in Drug Discovery:
Emerging Fields Accelerated
by in silico Technologies"
Dates : October 27 (Tue) - 29 (Thu), 2015
Venue : Tower Hall Funabori (4-1-1 Funabori, Edogawa-ku, Tokyo)
Conference Chairperson
Tadashi Horiuchi
Organizing Chairperson
Shinichi Katakura(Keio University)(DAIICHI SANKYO RD NOVARE CO., LTD.)CBI 学会 2015 年大会事務局
Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2015 Secretariat

CBI 学 会 2015 年 大 会 プ ロ グ ラ ム
10 月 26 日 ・27 日
日付

時間

10
月
26
日

12:45
|
17:30

1F
展示ホール

２F
福寿

桃源

５F
小ホール

(月)

10:00
|
10:30

＜大会長講演＞
座長：田中 博（東京医科歯科大学）
K-01 堀内 正（慶應義塾大学）「アカデミア創薬とオールジャパンのオープンイノベー
ション」

10:30
|
12:00

＜プレナリー講演＞「iPS 創薬」
座長：中西 淳（武田薬品工業）
K-02 福田 恵一（慶應義塾大学）「iPS 由来再生心筋細胞を用いた心臓創薬システムの開発」
K-03 高橋 良輔（京都大学）「iPS 細胞でパーキンソン病の臨床はどう変わるか」

12:00
|
13:30

10
月
27
日

13:30
|
14:00

ポスター発表＜招待講演＞「iPS 創薬」
座長：岡部 隆義（東京大学）
I-01 水口 裕之（大阪大学／医薬基盤・健康・栄養研究所）「ヒト iPS 細胞由来肝細胞の創薬研究への応用」
I-02 妻木 範行（京都大学 iPS 細胞研究所）「iPS 細胞モデルによる骨系統疾患の病態解明と創薬」
I-03 浅見 麻乃（武田薬品工業株式会社）「製薬企業におけるヒト iPS 細胞技術の確立と応用」

(火)
14:00
|
15:30

15:30
|
16:00

ポスター発表＜スポンサードセッション＞
SS-01
株式会社 iPS ポータル/iPS ビジネス促進拠点「ヒト iPS 細胞応用の現状と周辺関連産業の展開」
早乙女 秀雄（株式会社 iPS ポータル）

16:00
|
17:30

17:30
|
19:30

ポスター発表＜共催シンポジウム＞
科研費新学術領域研究「分子ロボティクス」
折り紙工学と分子ロボティクス
村田 智（東北大学）「DNA オリガミ～構造 DNA ナノテクノ
ロジーの最前線」
萩原 一郎（明治大学）「折紙工学の現状と課題」

10 月 26 日 ・27 日
日付

10
月
26
日

時間

12:45
|
17:30

４F
研修室
<チュートリアル>
12:45-17:00「安全性（毒性）評価支
援システム」勉強会

401<チュートリアル>
13:30-17:30
FMO 計算実習「創薬研究に役立つ FMO 計算法の紹介と FMO 計算支援ソフ
ト"FU"と GAMESS を用いた計算実習」
主催：CBI 学会 FMO 研究会＜ランチョンセミナー＞
LS-01
エルゼビア・ジャパン
株式会社「Elsevier 社ライフサイエ
ンスソリューションのご紹介」

13:00＜ランチョンセミナー＞
12:0013:30
12:50
LS-02
CBI ｼﾞｬｰ CBI 学会
サターラ合同会社「サターラ社の創薬ソリューション ﾅﾙ編集委 2016 年大
会拡大実
員会
のご紹介」
行委員会
小川 隆則（サターラ合同会社）

(月)

402

403

406

407

10:00
|
10:30

10:30
|
12:00

12:00
|
13:30

10
月
27
日

13:30
|
14:00

(火)
14:00
|
15:30

＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-01
第 2 分野（インシリコ創薬）口頭発表＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-02
第 3 回計算毒性学
研究会：dry と wet の
毒性研究インターフ
ェイス

15:30
|
16:00

16:00
|
17:30

17:30
|
19:30

＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-03
第 10 回 FMO 研究会「異分野に広がる FMO
法の活用」＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-04
ゲノムコホートが拓くゲノム・オミ
ックス医療＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-05
計算毒性学関連研
究、Tox21 DATA
Challenge 2014 参加
入賞報告およびシ
ステム実施例

10 月 28 日
日付

時間

1F
展示ホール

２F
福寿

５F
桃源

小ホール

＜プレナリー講演＞「アカデミア創薬」
座長：坂田 恒昭（塩野義製薬株式会社／大阪大学）
K-04 米田 悦啓（医薬基盤・健康・栄養研究所）「日本におけるアカデミア創薬～医薬基盤・健康・栄養研究所の役割～」
K-05 山本 貴史（株式会社東京大学 TLO）
「日本では産学連携で創薬は実現するか？」

10:00
|
11:30

11:30
|
13:00

13:00
|
14:00

ポスター発表＜招待講演＞「アカデミア創薬」
座長：多田 幸雄 （東京工業大学）
I-04 片岡 徹（神戸大学）「ras がん遺伝子産物を分子標的とした抗がん剤のイ
ンシリコ創薬」
I-05 松本 俊二（富士通株式会社未来医療開発センター）「IT 創薬の現状と今後」
I-06 奥野 恭史（京都大学）「京大発ベンチャーから生まれたスパコン創薬コンソ
ーシアム」

10
月
28
日
（水）

14:00
|
15:30

15:30
|
16:00

ポスター発表＜スポンサードセッション＞
SS-02
理化学研究所 HPCI 計算生命科学推進プログラム
HPCI 戦略プログラム 分野１「予測する生命科学・医療および創薬基盤」
藤谷 秀章（東京大学先端科技術研究センター）「創薬応用シミュレーョンが Big Challenge になる理由」
田中 成典（神戸大学）「フラグメント分子軌道法に基づくアカデミア創薬」

16:00
|
17:30

17:30
|
18:30
18:30
|
20:30

ポスター発表懇親会（２F「瑞雲」にて）＜共催シンポジウム＞
科研費新学術領域研究「分子ロボティクス」
分子ロボットにおける「知能」とは？
萩谷 昌己（東京大学）「分子ロボットあるいは learnion とcomputon による知能モデルの提案」
Olaf Witkowski (Univ. of Tokyo)“Signal-Driven Swarm Intelligence andEvolutionary Robotics”
郡司ペギオ幸夫（早稲田大学）「群れにおける内部予期」
木賀 大介（東京工業大学）「生命の起源と初期進化における、情報と「知能」の出現」
中島 秀之（公立はこだて未来大学）「知能と環境」
小長谷 明彦（東京工業大学）/(モデレータ)講演者
総合討論「分子ロボットにおける「知能」とは？」

10 月 28 日
日付

時間

４F
研修室

401

＜ランチョンセミナー＞
LS-03
株式会社菱化システム「創薬研究情報共有クラウドシステム CDD Vaultのご紹介」
岡崎 泰典(株式会社菱化システム)
Barry A. Bunin(CEO andBoard Director,
Collaborative Drug
Discovery, Inc.)＜ランチョンセミナー＞
LS-04
パトコア株式会社「経口吸収予測のブレー
クスルー」(Process Systems
Enterprise Limited )

402

403

406

10:00
|
11:30

11:30
|
13:00

13:00
|
14:00

10
月
28
日
（水）

＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-06
第 3 回 オミックス解析における実務者意見交換会＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-07
製薬企業の創薬分子設計戦略とビッグデータの利用＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-08
in silico によるポリファーマ
コロジー創薬＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-09
創薬オープンイノベーショ
ンにおける Big Data プラッ
トフォーム

14:00
|
15:30

15:30
|
16:00

16:00
|
17:30

17:30
|
18:30
18:30
|
20:30

ポスター賞
選考委員会

407

10 月 29 日
日付

時間

1F
展示ホール

２F
福寿

５F
桃源

10:00
|
11:30

＜プレナリー講演＞「ビッグデータ」
座長：小長谷 明彦（東京工業大学）
K-06 北西 由武（塩野義製薬株式会社）「データ駆動型の医薬品研究開発を目指して」
K-07 田中 譲（北海道大学）「ビッグデータ：ブームから挑戦へ」

11:30
|
12:00

ポスター賞授与式

小ホール

12:00
|
13:30

10
月
29
日

13:30
|
15:00

（木）

＜招待講演＞「ビッグデータ」
座長：茂櫛 薫（順天堂大学）
I-07 船津 公人（東京大学）「医薬品創薬から製造までのビッグデータからの知識創出基盤の確立」
I-08 玉谷 卓也（P5 株式会社／順天堂大学）「ゲノム情報活用による個別化がん医療」
I-09 鈴木 蘭美（エーザイ株式会社）"Preventative Precision Medicine Through Public
Private Partnership"

15:00
|
15:30

次年度大会案内

15:30
|
17:00

＜スポンサードセッション＞
SS-03
株式会社レベルファイブ「再び注目される CADD -次世代実験技術の促す合理的分子設計-」
福西 快文（産業技術総合研究所）「分子設計のための合成容易性の予測-創薬支援ソフトウェア myPresto 新機能」
広川 貴次（産業技術総合研究所）「分子シミュレーションを活用した創薬支援」
スポンサー発表（株式会社レベルファイブ）「クラウドを利用した次世代創薬支援トータルソリューション－MolGate/MolSpace/MolDesk」
藤 秀義（アステラス製薬株式会社）「Fragment X: 大規模なタンパク質-リガンド複合体の X 線結晶構造を基にした 3 次元相互作用辞書の構築と分子設計への応用」

17:00
|
17:15

クロージング＜市民講座＞「地域医療のイノベーションと ICT(情報通信技術)－災害時にも対応できる医療情報を－」石川 智久（NPO 法人地方再興・個別化医療支援)「妻の癌闘病から学んだこと：個別化医療の重要性」
北岡 有喜(国立病院機構京都医療センター)「個人向け健康・医療・福祉・介護生涯履歴管理(PHR)サービス 「ポケットカルテ」 -これまでの取組と今後の展開について-」岡﨑 光洋（スマートヘルスケア協会/北海道大学）「"あなたをよく知る手帳"お薬手帳の効用、電子化でもっと活用！」
塚原 祐輔（株式会社理研ジェネシス）「遺伝子検査・体質に基づく医療と健康管理」

10 月 29 日
日付

時間

４F
研修室

401

＜ランチョンセミナー＞
CBI 総会＜ランチョンセミナー＞
LS-05
株式会社ワールドフュ
ージョン「Knowledge による疾患
標的探索と既存薬の再検証」
川原弘三、緑川 淳（株式会社ワールドフュ
ージョン）＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-10
アクセラレータを用いた生命科学計算＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-11
先端的計測技術

402

403

406

10:00
|
11:30

11:30
|
12:00

12:00
|
13:30

10
月
29
日

＜スポンサー
企業企画枠＞
みずほ情報総研
株式会社

13:30
|
15:00

（木）
15:00
|
15:30

＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-12
粗視化シミュレーションの創薬への応用

15:30
|
17:00

17:00
|
17:15

＜ﾌｫｰｶｽﾄｾｯｼｮﾝ＞
FS-13
個別化医療研究会「個別化医療と医療情
報」

407

目

次

Contents
CBI 学会会長挨拶 .............................................................................................................. 1
CBI 学会 2015 年大会 大会長挨拶 .................................................................................... 2
CBI 学会 2015 年大会 実行委員長挨拶 ............................................................................. 3
協賛・後援団体 .................................................................................................................. 5
大会スポンサー .................................................................................................................. 6
大会組織委員会 .................................................................................................................. 8
会場案内図 ....................................................................................................................... 10
プレナリー講演 ................................................................................................................ 13
招待講演........................................................................................................................... 23
スポンサードセッション ................................................................................................. 35
市民講座........................................................................................................................... 45
共催シンポジウム ............................................................................................................ 53
フォーカストセッション ................................................................................................. 57
チュートリアル ................................................................................................................ 75
ランチョンセミナー ........................................................................................................ 79
企業広告........................................................................................................................... 91
翌年大会のお知らせ ........................................................................................................ 95

CBI 学会会長挨拶－CBI 学会 2015 年大会の開催に向けて－

我が国の創薬をめぐる戦略や産業のあり方が大きな曲がり角に来ていることは、誰しもが認める事実です。従来の医薬品開発の枠組みの継続では、現状の創薬をめぐる困難・限界を解決できません。創薬戦略・産業全体を変革する新たなプラットフォームの模索が、世界的に同時に進行しています。我が国がこれらに伍して、あるいは先んじて医薬品開発過程の枠組みを土台から変革することが喫緊の課題として要請されています。
まずは、「第 II 相摩耗」
、すなわち非臨床試験から臨床試験への移行における医薬品開発の脱落を防ぐ、可及的に早期の段階での有効性・毒性の「臨床的予測性」の確立が必要です。本大会のテーマに掲げられている、＜iPS 創薬＞と＜ヒト・ビッグデータ＞の利用は、
現在「創薬のあり方」と変えると期待される wet と dry の方法論の双璧とも言えます。
疾患特異的 iPS 細胞は、ヒトの疾患の個別性を担った細胞実験環境を提供し、有効性、毒性の早期評価において強力な役割を果たすと期待されます。また、Obama 米国大統領のPrecision Medicine Initiative や英国の Genomics England、我が国の東北メディカル・メ
ガバンク計画など、世界各地で同時代的に精力的に進められている Biobank・ゲノムコホートは、population 型、疾患型を問わず、大量のヒトの Real World Data を提供すると期待されます。その発展は、医療機関で日常的に蓄積される電子カルテ情報（米国の先進的病院では疾患ゲノム・オミックス情報も蓄積されつつある）に基づく大量な実臨床データの創薬・育薬への利用へとつながり、これまでの人為的な RCT 治験のスキーマが、疾患の膨大な多様性・個別性のもとで現実的には不可能となりつつある事態を変革すると期待されます。
さらにもうひとつは、創薬における開発体制の革新です。オープンイノベーションやプ
レコンペティティブ共同研究が推進され、本大会のテーマである「アカデミア創薬」も、アカデミアと製薬産業界との橋渡しの促進するものとして変革を担う流れの１つです。特に我が国ではこの橋渡しを担うバイオベンチュアーの不十分な発展が桎梏になっていることは多くの識者から指摘されていることです。
以上のような現況の認識とテーマ設定のもと、慶応大学医学部特別招聘教授であり、日本医療研究開発機構（AMED）のプログラムオフィサーを始め、各種の国の創薬関連事業を推進されている堀内正教授を大会長に迎え、本学会を推進してこられた片倉 晋一氏（第一三共 RD ノバーレ株式会社）を大会実行委員長として、開催される CBI 学会 2015 年大会は、このような創薬を巡る変革期に正面から取り組む、誠に時宜を得た学術集会であると考えます。創薬・医療およびその関連分野に関わるすべての方々に、創薬の今後や現状に対する、意見や情報を交換する場として必ずや有益な機会を提供できると確信しております。

CBI 学会 会長
田中 博（東北大学東北メディカル・メガバンク機構、
東京医科歯科大学難治疾患研究所)

CBI 学会 2015 年大会 大会長挨拶「創薬のオープンイノベーション－新領域と in silico の接点－
iPS 創薬・アカデミア創薬・ビッグデータ」開催にあたって

近年、様々な産業でクローズドイノベーションのビジネスモデルは限界を迎えており、
オープンイノベーションで活路を見出そうとする動きが盛んになっています。なかでも創薬研究は多様な研究領域を取り込んだ総合科学の研究であり、非常に多くの最新技術を常に取り入れることが必要となっていることから、旧来のクローズドイノベーションは機能しなくなってきています。このような状況下、創薬においてオープンイノベーションに対する期待は極めて高く、既に多くのトライアルが実践されています。そのための産官学の緊密な連携がこれまでになく求められていることは言うまでもありません。
2015 年は新独立行政法人の「日本医療研究開発機構」が設立される年であり、オープン
イノベーションの必要性が益々高まって来ている基礎研究から、迅速な橋渡し研究(TR〉を介して、臨床研究－治験を十分に行えるような基礎・臨床研究の一体化するシステムが構築される年でもあります。
この様な状況の中で、2015 年の CBI 大会では創薬のオープンイノベーションに焦点をあて開催することにいたしました。創薬におけるオープンイノベーションの対象は非常に幅広い研究領域にまたがっていますが、CBI 学会の基盤である in silico 研究は創薬のオープ
ンイノベーションを幅広く推進するにあたり、重要な役割を果たすことは明らかだと思います。そのために多様な研究領域と具体的にどう関わっていくべきか、活発な議論ができればと考えております。今回は特に注目度の高い 1)iPS 創薬、2)アカデミア創薬、3)ビッグデータの３つのトピックに絞り、議論を深めることといたしました。
様々な立場のかたが、様々な研究領域に関して議論を深め、お互いどのように連携していくべきか、本会が具体的なヒントを提示するとともに研究者間での交流の場を提供できれば幸いです。
創薬のオープンイノベーションに関わっている方々、あるいは興味をお持ちの方々の積極的なご参加をお願いいたします。

CBI 学会 2015 年大会 大会長
堀内 正（慶應義塾大学）

CBI 学会 2015 年大会 実行委員長挨拶
CBI 学会 2015 年大会が多くの方々のご協力のもと、滞りなく開催できることを実行委員長として皆様に心より御礼申し上げます。
今年度の大会は堀内大会長のもと、創薬のオープンイノベーションをスローガンとして、３つのトピック（iPS 創薬、アカデミア創薬、ビッグデータ）を取り上げました。3 日間にわたり、それぞれのトピックについて著名な先生方よりご講演いただくことになっておりますので、研究の最先端で何が起こっているのか学んでいただければ幸いです。一方、昨年まで分野ごとに企画されていたセッションをやめ、フォーカストセッションに統一し、充実させることにいたしました。従って、今回のフォーカスセッションは従来の講演会形
式にとらわれず、研究者同士が自由に企画して専門分野の議論を深める場となります。
このように 2015 大会は、最先端のお話を聞くプレナリーセッション、招待講演と、CBIの母体である計算化学を深く掘り下げたフォーカストセッションとの 2 つの構成となります。その中で、オープンイノベーションと計算化学に携わる研究者双方がお互いに意見を交換し、ネットワークを形成する「交流の場」となることを願い、副題を「新領域と in silicoの接点」としました。
CBI 学会の柱である in silico 創薬の研究者をはじめ、様々な領域の研究者が集い、活気ある学会となることを切にお願いする次第です。

CBI 学会 2015 年大会 実行委員長
片倉 晋一（第一三共 RD ノバーレ株式会社）

協賛・後援団体
Academic Association＜協賛＞<Cooporated by>

日本生物物理学会

The Biophysical Society of Japan

日本分子生物学会

The Molecular Biology Society of Japan

日本薬理学会

The Japanese Pharmacological Society

日本薬物動態学会

The Japanese Society for the Study of Xenobiotics

日本生化学会

The Japanese Biochemical Society

日本安全性薬理研究会

Japanese Safety Pharmacology Society

日本生理学会

Physiological Society of Japan

日本応用数理学会

The Japan Society for Industrial and Applied Mathematics

人工知能学会

The Japanese Society for Artificial Intelligence

情報処理学会

Information Processing Society of Japan

日本バイオインフォマティクス学会

Japanese Society for Bioinformatics＜後援＞<Supported by>

日本毒性学会

The Japanese Society of Toxicology

大会スポンサー
Sponsors＜展示ブース＞<Exhibition Booth>

エルゼビア・ジャパン株式会社

Elsevier Japan KK

株式会社菱化システム

Ryoka Systems Inc.

株式会社ナベ インターナショナル

NABE International Corp.

株式会社タロウTALOU CO.,LTD

株式会社クロスアビリティ

X-Ability Co.,Ltd.

株式会社フィアラックス

FiatLux Corporation

株式会社富士通九州システムズ

FUJITSU KYUSHU SYSTEMS LIMITED

新学術領域研究「分子ロボティクス」

Grant-in-Aid for Scientific Research on
Innovation Area "Molecular Robotics"

コニカミノルタ株式会社

KONICA MINOLTA, INC.

Editage
エディテージ（カクタス・コミュニケーションズ株式会社） (Cactus Communications K.K.）
みずほ情報総研株式会社

Mizuho Information & Research Institute, Inc.

株式会社レベルファイブ/ディスカヴァリソース株式会社/株式会社情報数理バイオ

LEVEL FIVE Co.,Ltd.
/DiscoveResource, Inc.
/Information and Mathematical Scienceand Bioinformatics Co., Ltd.

株式会社 iPS ポータル
/iPS ビジネス促進拠点

iPS PORTAL, Inc.
/iPS Business Promotion Unit

株式会社ワールドフュージョン

World Fusion Co., LTD.

理科研株式会社

RIKAKEN Co., Ltd.

神戸市
/計算科学振興財団（FOCUS)

Kobe City/Foundation for Computational Science

HPC システムズ株式会社

HPC SYSTEMS Inc.

CTC ライフサイエンス株式会社

CTC Life Science Corporation

株式会社 BB ブリッジ

BB-Bridge, Inc.

コンフレックス株式会社

CONFLEX Corporation＜スポンサードセッション＞<Sponsored Session>

株式会社 iPS ポータル
/iPS ビジネス促進拠点

iPS PORTAL, Inc.
/iPS Business Promotion Unit

理化学研究所 HPCI 計算生命科学推進プログラム

RIKEN HPCI Program for
Computational Life Sciences

株式会社レベルファイブ

LEVEL FIVE Co.,Ltd.

＜ランチョンセミナー＞<Luncheon Seminar>

エルゼビア・ジャパン株式会社

Elsevier Japan KK

サターラ合同会社

Certara G.K.

株式会社菱化システム

Ryoka Systems Inc.

パトコア株式会社

Patcore, Inc.

株式会社ワールドフュージョン

World Fusion Co., LTD.

＜スポンサー企業企画枠＞<Sponsor's Plan>

みずほ情報総研株式会社

Mizuho Information & Research Institute, Inc.

＜企業広告＞< Advertisement >化学情報協会Japan Association for International
Chemical Information (JAICI))

みずほ情報総研株式会社

Mizuho Information & Research Institute, Inc.

株式会社菱化システム

Ryoka Systems Inc.

株式会社カモソフトウェアジャパン

CAMO Software Japan

オープンアイ・ジャパン株式会社

OpenEye Japan Co., Ltd.

株式会社レベルファイブ

LEVEL FIVE Co.,Ltd.

大会組織委員会
CBI2015 Committee Members＜CBI 学会 2015 年大会大会長＞
堀内 正（慶應義塾大学）＜大会実行委員会＞
実行委員長：

片倉 晋一（第一三共 RD ノバーレ株式会社）

石川 智久（NPO 地方再興・個別化医療支援）岡部 隆義（東京大学）

河合 隆利（エーザイ株式会社）

小長谷 明彦（東京工業大学）

高岡 雄司（ダッソー・システムズ・バイオビア株式会社）

多田 幸雄（東京工業大学）

田中 成典（神戸大学）

田中 博（東北メディカル・メガバンク機構／東京医科歯科大学）

本間 光貴（理化学研究所）

水間 俊（松山大学）＜大会企画委員会＞
岡部 隆義（東京大学）

坂田 恒昭（塩野義製薬株式会社／大阪大学）

多田 幸雄（東京工業大学）

田中 博（東北メディカル・メガバンク機構／東京医科歯科大学）

中西 淳（武田薬品工業株式会社）

茂櫛 薫（順天堂大学）＜プログラム委員会＞
委員長：

本間 光貴

（理化学研究所）

石川 智久（NPO 地方再興・個別化医療支援）石川 岳志（長崎大学 医歯薬学総合研究科）

石田 誠一（国立医薬品食品衛生研究所）

荻島 創一（東北大学 東北メディカル・メガバンク機構）

小長谷 明彦（東京工業大学）

関嶋 政和（東京工業大学）

高岡 雄司（ダッソー・システムズ・バイオビア株式会社）

多田 幸雄（東京工業大学）

多田隈 尚史（京都大学）

平山 令明（東海大学）

広川 貴次（産業技術総合研究所）

福澤 薫（日本大学）

水口 賢司（医薬基盤・健康・栄養研究所）

水間 俊（松山大学）

茂櫛 薫（順天堂大学）森（お茶の水女子大学）

寛敏

湯田 浩太郎（株式会社インシリコデータ）

<Conference Chairperson>
Tadashi Horiuchi<Organizing Committee>

Keio University

Chairperson: Shinichi Katakura

DAIICHI SANKYO RD NOVARE CO., LTD

Tomohisa Ishikawa

NPO Personalized Medicine & Healthcare

Takayoshi Okabe

The University of Tokyo

Takatoshi Kawai

Eisai Co., Ltd.

Akihiko Konagaya

Tokyo Institute of Technology

Yuji Takaoka

Dassault Systemes Biovia K.K.

Yukio Tada

Tokyo Institute of Technology

Shigenori Tanaka

Kobe University

Hiroshi Tanaka
Teruki Honma

Tohoku Medical Megabank Organization/ Tokyo Medical
and Dental University
RIKEN

Takashi Mizuma

Matsuyama University<Planning Committee>

Takayoshi Okabe

The University of Tokyo

Tsuneaki Sakata

Shionogi & Co., Ltd./Osaka University

Yukio Tada

Tokyo Institute of Technology

Hiroshi Tanaka
Atsushi NakanishiTohoku Medical Megabank Organization/ Tokyo Medical
and Dental University
Takeda Pharmaceutical Co., Ltd.

Kaoru Mogushi

Juntendo University<Program Committee>

Chairperson: Teruki Honma

RIKEN

Tomohisa Ishikawa

NPO Personalized Medicine & Healthcare

Takeshi Ishikawa

Nagasaki University

Seiichi Ishida

National Institute of Health Sciences(NIHS)

Soichi Ogishima

Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University

Akihiko Konagaya

Tokyo Institute of Technology

Masakazu Sekijima

Tokyo Institute of Technology

Yuji Takaoka

Dassault Systemes Biovia K.K.

Yukio Tada

Tokyo Institute of Technology

Hisashi Tadakuma

Kyoto University

Noriaki Hirayama

Tokai University

Takatsugu Hirokawa

Computational Biology Research Center (CBRC)

Kaori Fukuzawa

Nihon University

Kenji Mizuguchi

National Institutes of Biomedical Innovation

Takashi Mizuma

Matsuyama University

Kaoru Mogushi

Juntendo University

Hirotoshi Mori

Ochanomizu University

Kotaro Yuta

In Silico Data, Ltd.

会場案内図Venue
１階：展示ホール
1st Floor : Hall

（総合受付／ポスター会場／企業展示）(Registration Desk / Poster Session / Exhibition Booth)

２階：福寿＋桃源・瑞雲（講演／スポンサードセッション／懇親会）

2nd Floor : Fukujyu+Togen, Zuiun(Lecture / Sponsored Session / Banquet)４階：研修室・401・402・403・406・407 （ランチョンセミナー／フォーカストセッション）
4th Floor : Training room, 401, 402, 403, 406, 407 (Luncheon Seminar / Focused Session)

５階：小ホール （セッション）
5th Floor : Small Hall

(Session)

＜展示ブース配置＞ (Booth layout)

エルゼビア・ジャパン株式会社 (Elsevier Japan KK)

1

株式会社菱化システム (Ryoka Systems Inc.)2

株式会社ナベ インターナショナル (NABE International Corp.)3

株式会社タロウ (TALOU CO.,LTD)

4

株式会社クロスアビリティ (X-Ability Co.,Ltd.)5

株式会社フィアラックス (FiatLux Corporation)

6

株式会社富士通九州システムズ (FUJITSU KYUSHU SYSTEMS LIMITED)

7

新学術領域研究「分子ロボティクス」 (Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovation Area8

コニカミノルタ株式会社 (KONICA MINOLTA, INC.)

9"Molecular Robotics")

エディテージ(カクタス・コミュニケーションズ株式会社) (Editage (Cactus Communications K.K.)) 10
みずほ情報総研株式会社 (Mizuho Information & Research Institute, Inc.)

11

株式会社レベルファイブ (LEVEL FIVE Co.,Ltd.)
ディスカヴァリソース株式会社 (DiscoveResource, Inc.)
株式会社情報数理バイオ (Information and Mathematical Science and Bioinformatics Co., Ltd.)

12

株式会社 iPS ポータル (iPS PORTAL, Inc.)
iPS ビジネス促進拠点 (iPS Business Promotion Unit)

13

株式会社ワールドフュージョン (World Fusion Co., LTD.)14

理科研株式会社 (RIKAKEN Co., Ltd.)

15神戸市 (Kobe City)
計算科学振興財団 (FOCUS) (Foundation for Computational Science)

16

HPC システムズ株式会社 (HPC SYSTEMS Inc.)

17

CTC ライフサイエンス株式会社 (CTC Life Science Corporation)

18

株式会社 BB ブリッジ (BB-Bridge, Inc.)

19

コンフレックス株式会社 (CONFLEX Corporation)

20

プレナリー講演
K-01～K-07

K-01
アカデミア創薬とオールジャパンのオープンイノベーション
Academic Drug Discovery and All-Japan Open Innovation
堀内 正
Tadashi Horiuchi
慶應義塾大学医学部
School of Medicine, Keio University

本年の日本でのライフサイエンス界のトッピクスは、アベノミックスの成長戦略の一つである「医療機器・医薬品の輸出競争力強化策」の実施であり、更に、ライフサイエンス
研究を統括する新独立行政法人｢日本医療研究開発機（AMED）｣の設立です。即ち、本年は日本のライフサイエンスの仕組みが大きく変わる年でもあります。
私は T. Bartfai & G. 等の著書である「薬づくりの真実」及び「薬づくりの未来～危機を打破する R&D モデル～」を神沼先生等と共に翻訳して出版しました。この本では「近年、大手製薬企業は RD 部門を縮小し、アルツハイマー疾患など難しい薬の開発から撤退してしまっている。従って、これらの患者を救うための医薬開発には、国と社会の役割（オープンイノベーション）が大変重要である」と主張している。
近年、日本の製薬企業は、１社で創薬の上流から下流までのすべての研究を行う事が難
しくなり、そのギャップを補うために、産官学一体となった「オープンイノベーション」
が必須の時代に突入したと考えられます。しかし、「オープンイノベーション」と言っても、製薬企業の RD 部門を縮小する中で、自社だけが中心となる旧来型のオープンイノベーシ
ョン（狩猟型オープンイノベーション）は機能しなくなってきています。このような状況下、創薬において 1 社だけで行うオープンイノベーションでなく、数社及び産官学による「オープンイノベーション」（農耕型オープンイノベーション）に対する期待は極めて高まっており、そのための産官学の緊密な連携がこれまでになく求められていることは言うまでもありません。既に多くのトライアルが実践されており、一例をあげると、神戸のスー
パーコンピューター「京」を基にして、関西の企業が創薬のオープンイノベーションを開始しているとのこと。更に「神戸」には「次世代エキサ級コンピューター」も計画されていますし、企業間の化合物ライブラリーの相互利用も進んでいると聞いています。
近年、アカデミアでは創薬研究が活発化し、大学医学部では、基礎研究から迅速な橋渡し研究(TR)を介して、臨床研究－治験を十分に行えるような基礎・臨床研究の一体化するシステムが構築されつつあります。これも一種のオープンイノベーションで、創薬の国家
プロジェクトとしては、「創薬等支援技術プラットホーム事業」「革新的バイオ医薬品創出
基盤技術開発事業」及び「創薬支援ネットワーク」等もオープンイノベーションと考えられます。
この様な状況の中で、今回は特に注目度の高い 1）iPS 創薬、2）アカデミア創薬、3）ビッグデータ、のオープンイノベーションについてもお話をしたいと思います。

K-02
iPS 由来再生心筋細胞を用いた心臓創薬システムの開発
Development of drug discovery system for the heart
using iPS cell-derived cardiomyocytes
福田 恵一
Keiichi Fukuda
慶應義塾大学循環器内科
Department of Cardiology, Keio University School of Medicine

iPS 細胞技術の開発は再生医療のみならず、創薬領域においても、活気的な進歩をもたらした。従来、ヒトの細胞を用いて創薬研究を行うことは株化した癌細胞や一部の正常細胞やバイオプシー等の利用による特殊な状況を除いて困難であった。しかし、本技術が開発され、試験管内でヒトの目的の臓器の細胞が製造されるにこととなり、ヒト細胞をバイオプシーすることなく、入手することが可能となった。さらに、遺伝性疾患患者においては、患者由来細胞を試験管内で製造することが出来るようになり、病気の状態を in vitro で再現出来るようになり、病態解明や個別医療を目的とした創薬も可能となってきた。
我々は遺伝性 QT 延長症候群（LQT）、ブルガダ症候群（BrS）、肥大型心筋症（HCM）、
遺伝性肺高血圧症（HPH）等の遺伝性心血管疾患患者から採血し、T リンパ球を用いて iPS
細胞を樹立した。そして、これらの iPS 細胞から心筋細胞や血管内皮細胞を分化誘導した。
iPS 細胞由来の心筋細胞や血管内皮細胞において、細胞レベルで原疾患の表現形の再現を確認した。さらに、細胞レベルで表現形の確認が出来にくい疾患では種々の負荷を掛けたり、あるいはその原因を追及することで表現形を確認した。さらに、種々の薬剤の負荷を掛けることで、これらの疾患特異的な表現形を増強あるいは低下させることを試みた。本講演ではこうした取り組みを紹介することにより、iPS 細胞の創薬への利用の可能性に付き紹介
する。

K-03
iPS 細胞でパーキンソン病の臨床はどう変わるか
iPS Cell-Based Therapies in Parkinson’s Disease-Current Status and Future Direction高橋 良輔
Ryosuke Takahashi
京都大学医学研究科臨床神経学
Department of Neurology, Kyoto University Graduate School of Medicine

パーキンソン病は中脳黒質ドパミン神経が変性脱落することにより、進行性の運動障害をきたすことが主症状であるが、黒質以外の様々な病変により、精神症状、自律神経症状などの非運動症状をも呈する多系統変性疾患である。わが国での患者数は 15－18 万人と推定され、医療費の公費負担の対象となる特定疾患（難病）に指定されている。
パーキンソン病は神経変性疾患の中では例外的に有効な対症療法が存在する疾患である。
レボドパ、ドパミンアゴニストをはじめとする薬物療法に加え、深部脳刺激術という外科療法も症例によっては著効を呈する。しかしこれまで、神経細胞の変性・神経細胞死を防
いだり、遅らせたりする疾患修飾療法（Disease Modifying Therapy：DMT）は知られていない。
iPS 細胞は２つのアプローチでパーキンソン病の DMT 開発に貢献する期待がもたれている。第一は疾患特異的 iPS 細胞を樹立し、その病的表現型を改善する薬物をスクリーニン
グするアプローチである。これまでに遺伝性パーキンソン病患者から樹立した iPS 細胞由来のドパミン神経で病的表現型の報告があり、これらを創薬に用いることができる可能性がある。他方、均質に分化させた細胞を用い、適切なコントロールと比較しないと見出された表現型の再現性が問題になる場合がある。
第二は、細胞移植治療への応用である。かつてパーキンソン病の治療として、黒質ドパ
ミン神経を含む胎児中脳腹側組織の移植が行われていた。しかし二重盲検試験の結果、効果が否定され、ごく最近まで 10 年以上行われていなかったが、プロトコールを改変して本年からヨーロッパで再開されている。iPS 細胞は胎児組織と比べ、1)多くの細胞を均質な細胞を用意できる 2)HLA をマッチさせた細胞を用いれば拒絶反応を避けられる、という利点を有するが、腫瘍形成などのリスクも存在する。
本講演では上記のような iPS 細胞のパーキンソン病治療への臨床応用へ向けての研究の現状、課題と展望について概説する。

K-04
日本におけるアカデミア創薬～医薬基盤・健康・栄養研究所の役割～
The role of National Institutes of Biomedical Innovation,
Health and Nutrition on drug development in academia
米田 悦啓
Yoshihiro Yoneda
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所
National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition

日本のアカデミアでは、世界に誇れる基礎医学・生命科学研究が展開されているにも関わらず、その成果を臨床応用に結び付けるシステムが整っていないため、社会に役立つ成果が生まれにくいと言われて久しい。しかし、一昨年、創薬支援ネットワークという国家
プロジェクトが発足し、また、今年の 4 月には、国立研究開発法人日本医療研究開発機構が設立され、日本におけるアカデミア創薬に向けた取組が急速に進展してきた。本講演では、日本におけるアカデミア創薬の現状を概説し、その中で果たすべき、医薬基盤・健康・
栄養研究所の役割を議論したい。
今年の 4 月に、医薬基盤研究所と国立健康・栄養研究所が統合され、国立研究開発法人
医薬基盤・健康・栄養研究所が発足した。この新研究所は、医薬品・医療機器の創出に向けた基盤技術を中心に研究することなどを通じて、日本発の革新的な医薬品などの開発に貢献するとともに、国民の健康の保持や増進に関する調査、研究、さらには国民の栄養や食生活に関する調査、研究などを行うことにより、国民保健の向上を目指すことを目的としている。
医薬基盤研究所は、10 年前に設立された、比較的新しい研究所であるが、「大規模トキシコゲノミクスデータベースを活用した新規安全性バイオマーカーの開発」、世界初の「薬用植物（甘草）の人工水耕栽培」、 世界初の「ヒト iPS 細胞から分化誘導した肝臓細胞の製品化」について、3 年連続で産学官連携功労者表彰を受賞するなど、産学官連携により、医薬品などの創出に貢献する研究機関として、この 10 年間で数多くの成果を上げてきた。
これらの成果を着実に進展させ、世界最高水準の医療の提供に寄与する革新的な医薬品などの開発に貢献できるよう、「研究」と「支援」を研究所の両輪と捉え、医薬品などの開発に関わる基盤的技術の研究や生物資源を活用した研究を進めるとともに、得られた研究
成果を活用した創薬などの支援、医薬品などの開発振興を進めていくつもりである。また、「連携」を研究所の重要な活動の柱と考え、創薬支援ネットワークという国の重要なプロジェクトにおいて、国立研究開発法人日本医療研究開発機構、産業技術総合研究所や理化学研究所などと緊密に連携しつつ、ネットワークの中核を担い、創薬支援を積極的に行っていく。さらには、製薬業界などの産業界や大学などのアカデミア研究機関のみならず、
行政機関や臨床現場、地方公共団体など、産学官との緊密な連携のハブになる必要がある。
以上の取組を通して、日本におけるアカデミア創薬に貢献できればと考えている。

K-05
日本では産学連携で創薬は実現するか？
Drug discovery will be realized by university-industry research collaboration in Japan?
山本 貴史
Takafumi Yamamoto
株式会社東京大学 TLO
TODAI TLO, Ltd.

産学連携が最も進んでいる米国の大学が受け取るロイヤリティーの約 7 割はライフサイ
エンスの技術移転によるものである。米国では、大学の技術をもとにサンマイクロシステ
ムズ・シスコシステムズ・Google といった大学発ベンチャーが続々と生まれたことが有名ではあるが、現実には、創薬に与えたインパクトの方が大きいと言える。
我が国において、科学技術基本計画以降 TLO の設置・知財本部の設置・国立大学の法人化等々様々な施策が講じられたが、これらも米国の産学連携を手本として整備されてきた施策である。国立大学の法人化から 10 年が経過し、大学における特許出願件数、技術移転
件数、ロイヤリティー額は着実に増加傾向にある。しかしながら、社会に大きなインパク
トを与えるような成功事例はまだ少なく、取り分け産学連携から新薬が誕生したというニュースは極めて少ない。
一方、日本のアカデミアの研究レベルは高く、多くの海外製薬メーカーは日本の大学研
究シーズに高い興味関心を示している。また、数社の大学発ベンチャーは海外大手製薬企業とのアライアンスを実現している。
日本では、産学連携を通じた創薬は本当に実現するのか。もし、これに何らかの制約があるのであれば、何が課題で、どのように対処すればよいのか。これらの課題について、
東京大学における産学連携のいくつかの事例の紹介を通じて明らかにしていきたい。

K-06
データ駆動型の医薬品研究開発を目指して
Challenge to Data-driven R&D in Pharma
北西 由武
Yoshitake Kitanishi
塩野義製薬株式会社Shionogi & Co., Ltd.

近年、ビッグデータが脚光を浴び、コンセプトベースの話だけではなく、様々な業界でその実装が始まっている。また、リレーショナルモデルに代表されるようなデータベースに蓄積された構造化データに加え、テキストや画像、位置情報等の非構造化データも含め、データの多様化と集積速度には目を見張るものがある。医療・製薬業界においても例外ではなく、レセプトに代表されるリアルワールドデータやゲノムデータを医薬品研究開発に活かす基盤が整備されつつあり、医療画像データやソーシャルネットワーキングサービス(SNS)で集積したテキストデータを含む非構造化データなどこれまで全く視野にいれてこなかった情報が活きてくると考えられる。今まで触れることのなかったデータを含め、ビッグデータは医療、製薬分野においてもイノベーションの鍵となる可能性を大いに秘めており、更にそれらを有機的に連鎖させる、いわゆる「データ駆動型の医薬品研究開発」は、バリューチェーンの中で極めて重要な役割を果たすと考えられる。一方で、ビッグデータ
を本当の意味で利活用するためには、データを多角的かつ視覚的に捉える必要があり、機械学習や可視化技術は極めて重要なツールとなる．さらにそれらを思考の速度に合わせて実行するために、IT インフラ（ハードウェアとソフトウェア）の強化は必須事項である。
本講演では医薬品研究開発の分野で、ビッグデータをいかに集積し、それらを知識と意思にどのように還流させるか、というプロセスを、統計解析担当者の立場から事例を交えて報告する。

K-07
ビッグデータ：ブームから挑戦へ
Big Data: From a Boom to Challenges
田中 譲
Yuzuru Tanaka
北海道大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University

今日、我々は様々な複雑かつ難解な課題の解決を迫られている。これらの課題解決において、従来は、様々な仮説を立て、実験やシミュレーションを通じて仮説検証を行い、これを繰り返して最適解を求め、実対象に適用するという手順がとられた。最初にミッションがあり、その遂行のためにデータが収集され分析された。この関係が、今世紀に入った頃から大きく変わってきた。ウェブの発展や計測機器の発達により、データを特定のミッションに関連付けることなく網羅的に自動的に獲得蓄積することが可能になり、この上で仮説検証可能なさまざまな新課題を設定しその解決を図っていこうというデータ先導型の考え方が発展してきた。本講演では、ミッション先導型からデータ先導型へのパラダイム・
シフトとしての「ビッグデータ」応用研究の現状と課題を展望する。
このようなデータ先導型研究としてのビッグデータ・アプローチへの期待が高まっている分野には、（１）生命医療と健康管理、（２）持続性のある安心・安全で効率的な社会、（３）
農業の生産性向上、（４）機能材料物性化学と創薬、（５）先端科学などの分野があげられる。
（１）では、臨床治験(日本の臨床試験)データや画像診断データが表わす表現型と患者の遺伝子データを始めとするオミクッス・データ、さらには代謝パスウエイや疾病の原因
遺伝子に関する普遍的知識を統合的に用い、ガンや成人病の個人化医療を確立する試みが始まっている。
（２）では、IoT(物のネットワーク)の急速な展開によって、都市規模で人の動態や道路交通状況などを実時間モニタリングして分析し、公共交通サービスなどの効率化や改善、災害に対する迅速適切な意思決定支援などへ展開することが期待されている。
（３）では、各種センサを用いて、耕運時に土壌分析を行い、定期的に生育状況をモニタリングし、これらを気象データと収穫データと関連付けて分析し、状況に応じて最適な作業を適宜指示することが可能になってきている。
（４）では、既知化合物の構造的特徴と機能的特徴とを網羅的にデータベース化すると共に、シミュレーションにより既知化合物を仮想的に反応させて膨大な数の仮想化合物を構造的特徴と共に求めて大規模データベースを構築することが可能になってきた。特定機能を持った新材料の探索の際に、その機能と相関を持つ構造的特徴を持つ化合物や仮想化合物をこのデータベースから検索することで、探索範囲を絞った研究開発が可能になる。この相関は機械学習を用いて近似的に求められる。
（５）では、IBM の Watson を発展させたシステムを開発することにより、解決すべき
課題ごとに、複雑に絡まりあう膨大な断片的知見の中のいくつかを課題解決に向けて繋ぎ合わせ、人の力ではとても見つけられないような連関経路に沿って新しい治療法などの解を発見することができるのではないかと期待されている。
ビッグデータに対する基盤技術の発展も賑やかであるが、その一方で、多くの研究者や実務家が、これらの基盤技術と応用の間に大きなギャップが存在していることを指摘している。実応用においてある課題が課せられたとき、どのような検索と分析をどのような順序で組み合わせれば有用な知見を得られるのかという問いに対して、普遍的答えは未だ得られていない。この種の課題解決においては、有用な知見の発見に至る複雑な分析シナリ
オを見出すこと自体が研究の重要な一端であるが、この過程を支援する技術はまだ充分には発達していない。本講演では、ＥＵにおけるガン治験統合支援ＩＴ基盤技術の開発プロ
ジェクトへの参加を通じて研究開発を行ってきた探索的可視化分析環境システムを例に、この種の課題の解決に向けた研究開発の方向性を示す。

招待講演
I-01～I-09

I-01
ヒト iPS 細胞由来肝細胞の創薬研究への応用
Application of functional hepatocytes from human induced
pluripotent stem cells for drug screening
水口 裕之
Hiroyuki Mizuguchi
大阪大学大学院薬学研究科
大阪大学国際医工情報センター
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所
Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Osaka University
Global Center for Medical Engineering and Informatics, Osaka University
National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition

ヒト iPS 細胞から分化誘導した肝細胞は、毒性評価試験や薬物動態試験、薬効評価試験
等の創薬研究のための新規細胞ソースとして期待されている。これまでは、ヒト初代培養（凍結）肝細胞が上記目的に主に使用されてきたが、コストや汎用性、ロット差等の種々の問題があった。我々は高機能なヒト iPS 細胞由来分化誘導肝細胞の作製を目的に、分化誘導技術の改良を重ねてきた。肝細胞分化に重要な役割を果たす転写因子（FOXA2、HNF1α等）を、ヒト iPS 細胞から肝細胞への分化途中の細胞に、独自開発した改良型アデノウイ
ルスベクター（ウイルス表面タンパク質のファイバーを改変することで、ヒト iPS 細胞をはじめとする各種細胞への遺伝子導入能に優れる）を用いて遺伝子導入することによって、
ヒト iPS 細胞から肝細胞への分化効率を高めることに成功した。また、三次元培養や繊維芽細胞との共培養、さらには分化誘導肝細胞の前駆細胞である肝幹前駆細胞をラミニン 111
上で培養・純化することで、より高機能なヒト iPS 細胞由来分化誘導肝細胞の作製に成功した。このようにして作製したヒト iPS 細胞由来分化誘導肝細胞は、ドナー由来の一塩基多型（SNP）による薬物代謝酵素活性の個人差を反映し、遺伝的なバックグラウンドが引き継がれていることも確認した。本講演では、特に毒性評価や薬物動態評価等の創薬研究への応用を目指したヒト iPS 細胞由来分化誘導肝細胞の作製技術の最新知見と課題、可能性について紹介する。

I-02
iPS 細胞モデルによる骨系統疾患の病態解明と創薬
iPS cell disease modelling of skeletal dysplasia
妻木 範行
Noriyuki Tsumaki
京都大学 iPS 細胞研究所
Center for iPS Cell Research and Application, Kyoto University

骨系統疾患は、全身の骨格の形成・維持に異常をきたす疾患の総称で、多くは先天性の単一遺伝子変異による遺伝性疾患である。種々の骨系統疾患の遺伝子変異が同定され、その変異遺伝子を導入した細胞株やマウスが作られて研究材料として用いられてきた。四肢・体幹の骨格は内軟骨性骨化の過程を経て形成されるため、骨系統疾患では成長軟骨に病変がある場合が多い。患者自身の病変軟骨は有用な研究材料になり得るが、採取することが不可能であった。そんな中、人工多能性幹細胞（iPS 細胞）の開発を契機に、細胞のタ
イプを変えることが可能になった。比較的入手しやすい患者の皮膚細胞や血液細胞を培養皿上で軟骨細胞に変え、それから更に軟骨を作ることが可能になった。そのようにして作った軟骨では疾患病態を再現すると考えられ、病態の解析や薬の探索に使うことが期待出来る。我々は、FGFR3 軟骨異形成症と II 型コラーゲン異常症患者の皮膚線維芽細胞から
iPS 細胞を作り、病態の解析と治療薬の探索を行っている。
FGFR3 軟骨形成異常症は線維芽細胞増殖因子受容体３（FGFR3）遺伝子の機能獲得型
変異によって発症する。FGFR3 遺伝子上の変異の場所により、重症度が異なる種々の疾患が発症する。タナトフォリック骨異形成症（TD）は最も重症で、肋軟骨形成異常による胸郭低形成のため、生下時に呼吸困難を呈する。軟骨無形成症（ACH）は生命予後は良好だが、四肢短縮型の低身長を呈する。TD、ACH は共に発生頻度は 2－4 万出生に一例とされている。これらの疾患患者の皮膚線維芽細胞と健常者の皮膚線維芽細胞を用意し、それぞれから iPS 細胞を作った。併せて、iPS 細胞を軟骨細胞へ分化誘導し、さらに 3 次元培養を行って軟骨組織を作るプロトコールを作成した。このプロトコール下で、健常 iPS 細胞
からは軟骨組織が形成されたのに対し、TD-iPS 細胞および ACH-iPS 細胞から出来た組織では軟骨成分が欠落していた。TD-iPS 細胞由来組織では細胞増殖の低下と過剰なアポトー
シスといった、疾患軟骨にみられる病態が再現していた。次に、TD-および ACH-iPS 細胞
を軟骨細胞に分化誘導する培地に、軟骨形成を促進するとされる候補物質を添加し、軟骨形成が回復するか否かを解析したところ、スタチンの添加により軟骨組織形成が回復することが判明した。スタチンは高コレステロール血症の治療薬として知られる一方、種々の細胞や組織に様々な働きをする多面的作用があることが知られている。ACH モデルマウスにスタチンを投与したところ、骨伸長の改善を認めた。以上の結果を受けて、ACH およびTD に対するスタチンの臨床応用に向けて取り組みを開始している。

I-03
製薬企業におけるヒト iPS 細胞技術の確立と応用
Development and application of the iPS cell technology
in a pharmaceutical company
浅見 麻乃
Asano Asami-Odaka
武田薬品工業株式会社 医薬研究本部 基盤技術研究所
Integrated Technology Research Lab., Pharmaceutical Research Division,
Takeda Pharmaceutical Company Limited

iPS 細胞の技術は、人体と疾患の理解を深め、translational な薬効評価や毒性評価を可能にし、細胞医療という勃興中のモダリティにさまざまな可能性を付与した。次世代シー
クエンサー、ゲノム編集、シングルセル解析、イメージングやメカノバイオロジーといった、同時期に躍進した数々の重要な周辺技術が、そうした幹細胞生物学の発展と応用を大きく加速させたことも見逃せない。当社では 2007 年のヒト iPS 細胞発明後まもなく、京都大学より健常人由来 iPS 細胞を導入した。論文報告や市販分化培地の活用、アカデミア技術の導入、または自社技術の開発を通じて、未分化 iPS 細胞の作製、維持から分化誘導までの基盤を整備し、創薬研究でニーズのある細胞モデルの構築を進めてきた。個体間・株間・ロット間のばらつきや成熟化の難しさなど、さまざまな課題を認識しつつ、ゲノム編集をはじめとする最新の周辺技術と組み合わせ、業務委託も活用して、自前の分化細胞を創薬研究に応用することが可能になりつつある。最近は細胞供給企業から iPS 細胞由来分化細胞の入手が可能になっているが、そうした市販細胞も活用しながら、自社技術でしか手に入らない細胞モデルを追求することにより、オリジナリティの高い創薬につなげることが目標である。本講演では、上述の具体例を紹介するとともに、AMED 事業や個別共同研究を通じて行っている、難病研究や細胞医療への取り組みについてもお話したい。

I-04
ras がん遺伝子産物を分子標的とした抗がん剤のインシリコ創薬
In silico discovery of anti-cancer drugs targeting the ras oncogene products
片岡 徹
Tohru Kataoka, M.D., Ph.D.
神戸大学大学院医学研究科分子生物学分野
Division of Molecular Biology, Kobe University Graduate School of Medicine

ras 癌遺伝子 (H-ras, K-ras, N-ras) は、癌の約 30%において突然変異による恒常的活性化が見られることから、その産物 Ras は抗癌剤開発上の恰好の分子標的と考えられてきた。
しかし、その既知の立体構造の分子表面に薬剤結合ポケットが存在しないことから、Ras
本体は”undruggable”とされ、その翻訳後修飾を標的とするファルネシル転移酵素阻害剤の開発も不成功に終ったことから、革新的なアイデアが求められていた。Ras は低分子量 G
蛋白質であり、活性型である GTP 結合型 (Ras•GTP)と不活性型である GDP 結合型の間を行き来しながら細胞増殖を調節するシグナル伝達系の分子スイッチとして機能している。
Ras• GTP は、標的蛋白質 Raf キナーゼや PI-3 キナーゼ等との結合を介して機能を発揮する。
Ras•GTP は、標的蛋白質結合能力を持つ”活性型” (state 2) と持たない”不活性型” (state
1) の間で構造遷移を示すことが 31P NMR によりわかっていたが、state 1 の立体構造は未解明であった。我々は、SPring-8 を利用して、Ras 類似蛋白質 M-Ras•GTP の X 線結晶解
析により state 1 の高次構造決定に初めて成功した。State 1 構造では、switch I 領域の
Thr-35 と GTP のγ-リン酸基との水素結合の解離に伴い低分子化合物が挿入可能な分子表面 ポ ケ ッ ト が 生 じ て い た 。 こ の 発 見 を 契 機 に 、 Ras 型 の ア ミ ノ 酸 置 換 変 異 を 持 つM-RasP40D 変異体 の state 1 のポケット構造情報を基にしたドッキングシミュレーショ
ンにより、このポケットに嵌入して state 2 への移行を阻害する化合物の 250 万化合物バー
チャルライブラリーからの in silico スクリーニングを行ない候補化合物を選抜した。
次に、試験管内 Ras-Raf 結合阻害活性アッセイなどを通じて候補化合物を選抜し、類似化合物検索や能動学習により化合物空間を拡大した結果、2 種類の母核構造に分類される複数のヒット化合物を獲得した。さらに、有機化学合成による構造活性相関 (SAR) 研究と構造展開を進め、ヌードマウスに移植したヒト大腸癌細胞 （K- の恒常的活性型変異を持つ）の増殖を経口投与により阻害するリード化合物を得た。最近では、SPring-8 で開発された HAG法を用いて結晶内で state 2→state 1 の構造変換を起こすことにより、野生型 H-Ras•GTPの state 1 構造の決定に初めて成功し、そのポケットの構造情報を基にした新たなインシリコ創薬研究を推進している。GDP 結合型 Ras に結合してグアニンヌクレオチド交換因子との結合を阻害する低分子化合物などが複数報告されるなど、最近、世界的に Ras 阻害剤開発の機運が高まり、米国では 2013 年に国立がん研究所 (NCI) にメガプロジェクト（RasProject）が結成されている。
本講演では、我々の研究成果を中心に、Ras を分子標的とした抗癌剤開発の現状について
概説する。

I-05
IT 創薬の現状と今後
IT-Soyaku: in-silico Drug Design
Now and the Future
松本 俊二
Shunji Matsumoto
富士通株式会社 未来医療開発センター
Next Generation Healthcare Innovation Center, Fujitsu Limited

富士通㈱は、2004 年に現所属組織の前身であるバイオ IT 事業開発本部を発足し、スーパーコンピュータ「京」に代表されるような大規模 HPC の利用を前提とする計算化学技術深化の一環として「IT 創薬」の研究開発に着手した。その中核技術は、30 余年にわたる計
算化学ソフトの蓄積から生み出された「de novo 医薬候補分子設計システム OPMF
(Optimum Packing of Molecular Fragments)」と、2000 年からスタンフォード大学・㈱富士通研究所と共同開発してきた「高精度結合活性予測システム MAPLE CAFEE TM（Massively Parallel Computation of Absolute Binding Free Energy) 」である。
2011 年には、東京大学先端科学技術研究センター システム生物医学ラボラトリー様（児玉龍彦教授）との IT 創薬共同研究の機会を得て、国内の製薬企業を含む共同研究体制のもと、ウェットとドライを両輪とする創薬の新手法として、“がん”を標的とする新規骨格の阻害剤ヒットが創出できるレベルに至っている。
IT 創薬開始から 10 年、コンピュータの性能は劇的に向上し、これに伴う計算可能領域の拡大および新アイディアの創発と関連ソフトの改良は尽きることがない。OPMF は、朝永惇（富士通㈱）を中心に様々な標的への適用を通して開発・改良してきた独自ソフトウェ
アであり、MAPLE CAFEE TM は、藤谷秀章 現東大先端研教授が㈱富士通研究所在籍中に開発した MP-CAFEE 法および Fuji 力場を踏襲して、富士通㈱・㈱富士通研究所にて周辺技術を含むの開発・改良を継続しているソフトウェアである。MP-CAFEE 法のアルゴリズ
ムは論文化され、京都大学様・田辺三菱製薬様らが、それぞれ独自の実装により利用していることが公知となっている。
本講演では、特に高精度活性予測に関して、我々が経験してきた数々の失敗を踏まえて当該技術の課題・対策等をご紹介し、本技術の普及を図りたい。

I-06
京大発ベンチャーから生まれたスパコン創薬コンソーシアム
A Kyoto University-originated venture leads to
the Supercomputer-based drug discovery consortium
奥野 恭史
Yasushi Okuno, Ph.D.
京都大学大学院医学研究科
Kyoto University, Graduate School of Medicine

ビッグデータ時代に突入した今日、医薬品開発現場でも、ゲノム情報や臨床情報などの様々な大規模データを的確かつ統合的に解析することにより、如何に合理的に医薬品へと結びつけていくかということが大きな課題となっており、計算機を用いて創薬を目指す「インシリコ創薬」はその解決手段の一つとして期待されている。とりわけ、世界最速レベルのスーパーコンピュータの共用利用の実現により、ライフサイエンスにおける計算科学・情報科学が開花期を迎えようとしている。
我々は製薬企業 22 社、IT 企業 2 社、アカデミア 4 機関の連携で産学コンソーシアムを設立し、これまでにスーパーコンピュータ「京」を用い創薬計算の産業応用に取り組んできた。
製薬業界におけるこれほど大規模な産学コンソーシアムは珍しい。とりわけ、秘密主義に厳格とされる製薬会社が多数参加していること、通常の医薬品開発分野からは異分野にあたる計算分野をテーマにしていること、さらには世界最先端であるスーパーコンピュータを対象にしている点で、当該スパコン創薬コンソーシアムは国内外から注目を受けている。当該コンソーシアムを立ち上げ、順調に活動を維持してきた背景には、さまざまな要
因や秘訣があるが、本講演では、演者の開発技術より起業した京大発ベンチャー会社（参画 IT 会社の１つ）との関係性を中心に、当該コンソーシアムでの活動内容と成果、さらには産学連携におけるオープンイノベーションの課題について紹介したい。

I-07
医薬品創薬から製造までのビッグデータからの知識創出基盤の確立
Development of a knowledge-generating platform driven
by big data in drug discovery through production processes
船津 公人
Kimito Funatsu
東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻
Department of Chemical System Engineering, The University of Tokyo

2013 年度から「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」と題した JST・CREST 研究領域（研
究総括：田中譲教授）がスタートした。私たちの研究チームは、奥野恭史教授（京都大学）、
泰地真弘人博士（理研）そして船津（東京大学）のグループで構成され、表記課題を掲げて研究に取り組んでいる。
医薬品創薬から製造までの過程には、蓄積された膨大な測定データなどが存在している。
これまで異分野として個別にとらえられていた創薬の現場と製造の現場における知見および各種データを共有する仕組みを構築するとともに、創薬・製造を俯瞰的に見た医薬品開発のシステム全体の効率化および最適化を目指した研究を、それぞれの分野に精通したバイオインフォマティックス研究者、コンピュータサイエンティスト、化学工学に精通した
ケモインフォマティックス研究者の 3 者の共同研究として進めている。具体的には、① 多数のタンパク質 対 多数の医薬品候補化合物の複雑な相互作用データ、② 医薬品候補とな
りうる仮想的な大規模化学構造データ、③ 製薬プロセス・化学プロセスにおける全ての運
転データおよび製品品質データを活用することで、Ⅰ. 大量のタンパク質 対 化合物情報からの創薬指針の抽出、Ⅱ. 大規模仮想ライブラリ創出およびそこからの新薬ターゲット発見とその合成・製造法の獲得、Ⅲ. 製造プラントの安定運転・リスク事前管理・品質安定化のための運転監視・プロセス制御のための 知識抽出を達成し、医薬品創薬から製造の段階を通した知識創出基盤を確立することを目標としている。
本研究では、ビッグデータとして① 多数のタンパク質 対 多数の医薬品候補化合物の複雑な相互作用データ② 医薬品候補となりうる仮想的な大規模化学構造データ③ 製薬プロセス・化学プロセスにおける全ての運転データおよび製品品質データを活用することで、Ⅰ. 大量のタンパク質 対 化合物情報からの創薬指針の抽出
Ⅱ. 大規模仮想ライブラリ創出およびそこからの新薬ターゲット発見とその合成・製造法の獲得
Ⅲ. 製造プラントの安定運転・リスク事前管理・品質安定化のための運転監視・プロセス制
御のための知識抽出を達成し、医薬品創薬から製造の段階を通した知識創出基盤を確立することを目標としている。
ねらいは、上記の①②③のデータが有効活用されていない現状の打開からの創薬プロセスおよび製造プロセスの効率化かつ安定化、および創薬から製造までのプロセスシステム
全体を俯瞰して最適化する方法論の創出である。

I-08
ゲノム情報活用による個別化がん医療
Personalized Cancer Medicine using Genomic Information
玉谷 卓也
Takuya Tamatani
P5 株式会社／順天堂大学大学院医学研究科
P5, Inc./Juntendo University Graduate School of Medicine

がんはゲノム病である。家族性以外の一般的ながんは、おもに塩基の置換、欠損、挿入、染色体の構造変化といった後天的なゲノムの変異が原因となって発症する。がんの原因となる変異遺伝子（ドライバー遺伝子）産物に対する分子標的薬は、高い臨床効果が期待されるため、製薬会社が開発する抗がん剤の主流となっている。
同じがん種でもドライバーとなる遺伝子変異は複数あり、発生頻度が数%以下のものもある。そのため分子標的薬の対象となる患者集団は希少化することになり、バイオマーカー
により患者を層別化して治療を行うといった、個別化医療の考え方が必要となる。
さらにドライバーと思われる変異を持っていても、他の変異があると薬剤が効果を示さないことがある（例えば肺がんの EGFR の変異に対する RAS 変異）。そのため効果的ながん治療を行うためには、がんのゲノム情報と臨床情報、基礎研究のデータなどの多層的解
析による、治療アルゴリズムの構築が重要となってくる。
患者の持つドライバー遺伝子を同定し、他の変異との関連により治療方針を決めていく
ためには、NGS によりできるだけ多くのがん関連遺伝子の解析を行う、multiplex 診断が有用になる。すでに米国や日本では、がん治療における multiplex 診断の有用性を検証するためのトランスレーショナル研究が始まっている。
multiplex 診断薬の開発においては、規制当局の「医薬品とコンパニオン診断薬の同時開発・同時承認」という原則や、NGS という操作に高度な技術を必要とする検査のための臨床検査基準など、サイエンス以外の問題点も多い。本講演では、個別化がん医療の展開のための課題について様々な視点から議論したい。

I-09
Preventative Precision Medicine
Through Public Private Partnership鈴木 蘭美Rami Suzuki
エーザイ株式会社
Eisai Co., Ltd.

近年、ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオミクス、イメージング、
シングルセル、免疫、代謝、臨床情報、環境情報、生活習慣、electronic Patient Reported
Outcome（ePRO）など、多様な解析方法や研究アプローチが目覚ましく発展しております。
より深く病気の本態を解明することにより、新たな治療法だけではなく、革新的な病気の予防法が確立させることが期待されます。一方予防法のエビデンス構築には、従来の疫学や治験とは違った仕組が必要とされ、薬事や薬価の検討がビジネスモデルの重要な鍵を握ります。今回のセミナーでは、認知症、がん、難病を例に、予測による予防について、今日の課題並びに将来的な展望も含めて具体的に検証します。

スポンサードセッション
SS-01～SS-03（会場：福寿/桃源 Fukuju/Togen）
SS-01
株式会社 iPS ポータル/iPS ビジネス促進拠点(iPS PORTAL,Inc./iPS Business Promotion Unit)
SS-02
理化学研究所 HPCI 計算生命科学推進プログラム(RIKEN HPCI Program for Computational Life Sciences)
SS-03
株式会社レベルファイブ(LEVEL FIVE Co.,Ltd.)

10/27

16:00-17:30

10/28

16:00-17:30

10/29

15:30-17:00

HPCI 戦略プログラム

分野１「予測する生命科学・医療および創薬基盤」

CBI 学会 2015 年大会スポンサードセッション日時：10 月 28 日（水） 16：00－17：30

会

場：タワーホール船堀 2 階 福寿桃源

司

会：江口至洋（理化学研究所 HPCI 計算生命科学推進プログラム）

演者１：藤谷秀章（東京大学先端科学技術研究センター）
演者２：田中成典（神戸大学大学院システム情報学研究科）

創薬応用シミュレーションが Big Challenge になる理由
藤谷 秀章（東京大学先端科学技術研究センター）
先進的ゲノム病理学を活用して疾患標的タンパク質を決定し、X 線やクライオ電顕で取得したタンパ
ク質立体構造を使ってその機能を阻害したり促進したりする化合物を設計して新しい医薬品の開発に繋げたいと考える時、2011 年に世界最速になった京コンピュータを使ってどの様な計算を行えば創薬を支援できるだろうか？タンパク質立体構造を使って結合する低分子化合物をドッキング・シミュレーショ
ンで選別しようとしても、予測が的中する確率は極めて低く、ともすれば全くの徒労に終わって仕舞う。
これは予測しようとする標的タンパク質や化合物が計算で使用する経験的モデルの守備範囲の外にある事に起因する。では予測を的中させる工夫としてどの様な事が考えられるだろうか？もしも普遍的に成立している量子力学や統計熱力学の基本法則に基づいて厳密に計算する事ができれば、薬と標的タンパ
ク質という二つの分子の水中での結合自由エネルギーは定量的に予測できる筈である。京コンピュータ
で「厳密に計算」する方法として、戦略研究課題「創薬応用シミュレーション」で採用したのは、“高精
度量子力学計算で導出した力場モデルを用いた分子動力学シミュレーション”である。結合自由エネルギ
ー計算は非平衡仕事量と自由エネルギーを厳密に関係付けた Jarzynski 等式に基づいた MP-CAFEE を用いる。CHARMM や AMBER など種々のタンパク質力場が開発されているが最新の実験データと比較して我々の FUJI 力場が最も精度が良い事が明らかになった(Tzanov et al. 2014)。世界一のコンピュータがあり、厳密に計算する為の計算方法があり、準備は整っている様に思えるが、それでも計算機を使って新薬を設計する事は Big Challenge になって仕舞う。その理由について具体的な例に基づいて解説する。

フラグメント分子軌道法に基づくアカデミア創薬
田中成典（神戸大学大学院システム情報学研究科）
フラグメント分子軌道（Fragment Molecular Orbital; FMO）法は、第一原理電子状態計算によりタン
パク質－リガンド系の分子間相互作用の精密な記述を可能にする[1]。近年の計算機ハード・ソフト両面の進展により、創薬ターゲットとして想定されるサイズのタンパク質の高精度並列計算がかなり低コストで実現可能となっている。FMO 法に基づくインシリコ創薬（FMO 創薬）は、基礎研究のフェーズから、実用性を追求する応用研究のフェーズへと移行しつつある。
インシリコ創薬の文脈における FMO 法の大きなアドバンテージは、何よりその相互作用解析の精密さにある。いわゆる力場レベルの情報を古典力学的シミュレーションで通常用いられている分子力場よりも高精度で与えるのみならず、結合エネルギーのフラグメント単位（残基やその主鎖・側鎖、リガンド
やその官能基など）での分割や、相互作用の種類（静電、交換反発、電荷移動、分散など）による分析も可能とする。一方、溶媒効果や動的あるいはエントロピー効果の記述は何らかの近似による補正的措置として取り入れられることが多く、このようにして FMO 法に基づくリガンド分子の結合自由エネルギーの評価が実行される。こういったアプローチは現状では、古典分子動力学シミュレーションによる結合自由エネルギーの評価手法と相補的な関係にあると言えるだろう。
FMO 創薬の実践的な活用を目指して、2014 年 11 月に「FMO 創薬コンソーシアム（FMO Drug Design
Consortium; FMODD）」が産官学共同で設立された（代表者：日本大学・福澤薫）。そこでは、大学・国立研究所・企業が Precompetitive の段階で協働して、インシリコ創薬にとって必要な FMO 法に関わる基盤技術（今まで抜け落ちてきたものも含め）開発を行い、その情報を共有し、順次公開をしていく。例
えば、まずは、よく知られている創薬ターゲット（キナーゼ、核内受容体など）のうち、各種リガンドとの結合構造が Protein Data Bank（PDB）に登録されており、しかも IC50 などの活性値がわかっているものを網羅的に抽出して、FMO 法に基づく相互作用（Inter-Fragment Interaction Energy; IFIE）解析を行って、データベース化する。将来的には、量子力学的手法による PDB 構造の精密化や、古典力学では取り扱えない創薬に関わる化学反応・酵素反応を記述する手法の開発などにも着手する予定である。また、これらの計算・解析を、2014 年度までは理化学研究所の SCLS 計算機システム等を用いて行ってきたが、2015 年度からは「京」の産業利用枠で研究課題「HPCI を活用した FMO 創薬プラットフォームの構築」が採択され、本格的に HPCI の枠組の中で実行することが可能となった。このようにして、「FMO法に基づくアカデミア創薬」が国内の産官学連携体制の下にこれから展開されようとしている。
（参考文献）[1] S. Tanaka, Y. Mochizuki, Y. Komeiji, Y. Okiyama, K. Fukuzawa, Phys. Chem. Chem. Phys. 16(2014) 10310.

理化学研究所〒650-0047

HPCI 計算生命科学推進プログラム

神戸市中央区港島南町 7-1-26

http://www.scls.riken.jp/

TEL:078-940-5835
FAX:078-304-8785

株式会社レベルファイブ スポンサードセッション

再び注目される CADD ―次世代実験技術の促す合理的分子設計―
日 時： 10 月 29 日（木） 15：30－17：00
会 場： タワーホール船堀 2 階 福寿桃源
司 会： 福西 快文（産業技術総合研究所）
アシスタント： 中村 真夕（株式会社レベルファイブ）プログラム
15:30〜15:45「分子設計のための合成容易性の予測—創薬支援ソフトウェア
myPresto 新機能」

福西 快文 産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター
15:45〜16:15「分子シミュレーションを活用した創薬支援」

広川 貴次 産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター
16:15〜16:30「クラウドを利用した次世代創薬支援トータルソリューション－
MolGate/MolSpace/MolDesk」〜スポンサー発表〜

16:30〜17:00「FragmentX: 大規模なタンパク質-リガンド複合体の X 線結晶構造を基にした 3 次元相互作用辞書の構築と分子設計への応用」

藤秀義 アステラス製薬株式会社

セッションの主旨

合理的分子設計が、新しい技術を加えて復権する時が来た。iPS 細胞技術、チップ技術で、7mm の“ミニ脳“を数十個も同時作成できるが、これら技術により物質特許を押さえる分子設計技術の重要性が再認識されるだろう。薬物
スクリーニングから多数のヒット化合物を得ても、前臨床試験が高コスト・低スループットのためリード展開する候補

を１－２化合物に絞り込まざるを得なかった。しかし、3D プリンターでチップ上に流路で連結された複数のミニ臓器を構築し、個体をモデル化することで、前臨床試験を安価・ハイスループットに代替可能となった。これは、多数のリード化合物をテストできることを意味する。１シード化合物からの合成展開を従来の１千から 100 化合物に抑えれば、
従来の 10 倍のリード化合物を量産できる。前臨床試験を通過して上市する確率は従来は１％だが、前臨床に送り込めるリードが 10 倍になれば、その確率は 10％になり、1 パイプラインの承認の確率が増大し、アッセイ系構築など
基礎研究の時間、コスト、人材の無駄が大幅に削減される。この技術革新により、分子設計が創薬ボトルネックとなり、研究の中心課題になるだろう。
————————————————————————————————————————————————————————————————————————① 分子設計のための合成容易性の予測-創薬支援ソフトウェア myPresto 新機能 - 福西快文(産業技術総合研究所)
シードの選択、分子の設計は、いまだ開発者の感性による部分が多く、周辺情報、歴史的な経緯などを総合的に考慮して行われる。次の問題は、デザイン化合物が合成できるか？という問題である。
化合物の合成経路予測は、1970 年代から研究され、船津先生の AIPHOS などの研究がある。しかし、合成経路データベ
ースには誤りもあり、時々刻々と入手可
能な化合物は変化する。有機合成反応
は数十万反応もデータベースに登録されているが、一人の有機合成化学者が生涯で手掛ける反応機構は平均 200 種
類、一人で合成経路を設計するときに思いつく反応は 70 種類と言われる。つまり、原理的な合成可否、という問題と、実際に容易に合成できるか、という問
題は別である。合成容易性予測は、近年実用レベルに達した。既に報告例が数例あるが、市販されている合成容易性予測ソフトは、SYLVIA と myPresto/MolDesk*の 2 つである。合成容易性予測の原理、性能について紹介する。
*Y. Fukunishi, et al. Prediction of synthetic accessibility based on commercially available compound databases. J. Chem. Inf. Model. 54, 32593267 (2014).

② 分子シミュレーションを活用した創薬支援 - 広川貴次(産業技術総合研究所)
バイオインフォマティクスやケモインフォマティクスを創薬支援に活用する際に重要なことは、必要な要素技術の選定と統合化、活用するタイミング、実験情報と照らし合わせた適切な解像度の設定ではないかと考えている。本発表
では、これまで創薬等支援プラットフォーム事業を通じて実施した創薬支援内容について、分子シミュレーション、特に分子動力学シミュレーションを活用した事例について紹介したい。
(参考文献)
Yamano K. et al., “Site-specific Interaction Mapping of Phosphorylated Ubiquitin to Uncover Parkin Activation”, J. Biol. Chem., in press.
Asamitsu K. et al., “Molecular dynamics simulation and experimental verification of the interaction between cyclin T1 and HIV-1 Tat proteins”,
PLoS One, 2015, 10(3), e0119451.
Satoh T. et al., “Mode of substrate recognition by the Josephin domain of ataxin-3, which has an endo-type deubiquitinase activity”, FEBS Lett.,
2014, 588, 4422-4430.
Doi T. et al., ” Total synthesis and characterization of thielocin B1 as a protein–protein interaction inhibitor of PAC3 homodimer”, Chemical
Science, 2014, 5, 1860-1868.

③ クラウドを利用した次世代創薬支援トータルソリューション-MolGate/MolSpace/MolDesk - スポンサー発表

今日の創薬における世界的競争に打ち勝つために必要な技術を網羅する３つのソリューション： 簡単・低価格の革新的な創薬オールインワンパッケージ「MolSpace」、CPUの 30 倍の速度で計算できる GPU をネットで簡単に利用する「MolGate」、最新インシリコ創薬技術をデスクトップ PC

推定計算時間（秒）500

クラウド、高速 GPU 演算、低価格・高性能 CADD 計算—

y = 0.9949x ‐ 5.2205
R² = 0.9924

400
300
200
100

で実現する「MolDesk」。
創薬計算での系のサイズと計算コストの推算、計算から化合物発注・実験までの手順とコスト見積もり法などを紹
介する。

0
0

100

200

300

400

実計算時間（秒）
1 万～8 万原子、1 コア～32 コア並列までの MD 計算時間推算④ FragmentX: 大規模なタンパク質-リガンド複合体の X 線結晶構造を基にした 3 次元相互作用辞書の構築と分子設計への応用 - 藤 秀義(アステラス製薬株式会社)
タンパク質の立体構造を基にした薬物設計は、標的となるタンパク質のポケットに結合する様々な化合物との複合体構造を解析し、タンパク質-リガンド間の相互作用を明らかにすることによって、短期間かつ効率的な創薬研究を可能とする。アステラス製薬では、当社独自のハイスループット化された X 線結晶構造解
析手法を用いて、これまで約１万個のタンパク質-リガンド複合体構造を解明してきた。複合体構造の中には、タンパク質-リガンド間の多種多様な相互作用情報が含まれており、年々増加する膨大な情報をいかにして分子設計に応用するかが重要な課題であった。本課題を解決するために、タンパク質-リガンド複合体構造中の 3 次元相互作用情報を網羅的に抽出し、相互作用辞書を構築するシステム Fragment X を開発した。新たな標的タンパク質に対して、相互作用辞書の情報をタンパ
ク質のポケットに当てはめることで分子設計を可能とする。

本発表では、Fragment X の概要と応用事例を紹介するとともに、今後の展望について述べたい。

世界で戦う
創薬ツールをこの手に・マウスクリック３回*までで分子計算
・マニュアル不要な簡単操作
・ボタン１つで、クラウドを利用・追加契約不要
・画面上から化合物発注・購買は、ソフトウェア契約に込み
本製品は、ソフトウェア購入以外に、試薬、役務、機器の付属品として購入することもできます。
注*：１操作当たり平均回数

お問い合わせ（総合窓口）:

molspace@level-five.jp
MolDesk 開発元

ｿﾌﾄｳｪｱ販売代理/化合物調達

サーバー・システム構築

株式会社情報数理バイオ

ディスカヴァリソース株式会社

株式会社レベルファイブ〒170-0013 東京都豊島区東池袋 421-1 アウルタワー6F
http://www.imsbio.co.jp/〒107-0062 東京都港区南青山 2-415 天翔南青山ビル S206
http://discoveresource.com/〒105-0022 東京都港区海岸 12-3 汐留芝離宮ビル 21 階
http://level-five.jp/

myPresto：経済産業省・NEDO 成果物を利用しています市民講座（江戸川区後援）

市民講座
地域医療のイノベーションと ICT（情報通信技術）－災害時にも対応できる医療情報を－
日時： 2015 年 10 月 29 日（木） 午後１時 30 分～５時
場所： タワーホール船堀 小ホール（東京都江戸川区船堀 4-1-1）
主催： 情報計算化学生物学会（CBI 学会）
共催： NPO 法人 地方再興・個別化医療支援
後援： 江戸川区
趣旨：
阪神・淡路大震災や東日本大震災では、多くの医療機関での診断記録が喪失し、服用中の薬剤や治療経過、検査値などのデータが失われてしまいました。このために、避難所等における患者への医療対応が困難になったという事実があります。そのような苦い経験を踏まえて、「患者自身のデータは自ら守る」と「診療記録の電子保存」および「クラウド ICT
ネットワークの活用」というコンセプトのもとに、個人向け健康情報管理サービスシステ
ムが一部の地域では既に開始されています。
今回の市民講座「地域医療のイノベーションと ICT（情報通信技術）」を開催することにより、個人向け健康情報管理の重要性について市民の理解を深めることを切に願います。
講演者：
石川智久 NPO 法人地方再興・個別化医療支援理事長「妻の癌闘病から学んだこと：個別化医療の重要性」
北岡有喜 国立病院機構・京都医療センター医療情報部 部長「個人向け健康医療福祉介護生涯履歴管理 (PHR) サービス 『ポケットカルテ』- これまでの取組と今後の展開について - 」
岡崎光洋 一般社団法人スマートヘルスケア協会 代表理事「“あなたをよく知る手帳” お薬手帳の効用、電子化でもっと活用！」
塚原祐輔 株式会社理研ジェネシス 代表取締役社長「遺伝子検査・体質に基づく医療と健康管理」

妻の癌闘病から学んだこと：個別化医療の重要性
What I learned from my wife’s fighting against cancer:
The importance of personalized medicine
石川 智久
Toshihisa Ishikawa
特定非営利活動法人 地方再興・個別化医療支援
NGO Personalized Medicine & Healthcare

2014 年 7 月に私の妻が卵巣癌の末期ステージ 4 と診断されて、神奈川県立癌センターに入院した。担当医師から、末期ステージ 4 の患者の 5 年間生存率は 5～10％と言われた。
もはや外科手術ができず、抗癌剤治療を始めることになった。通常のパクタキセルとカル
ボプラチンという TC 療法に加えて、血管新生阻害抗体薬アバスチンも投与された。しかしながら、アバスチンの副作用のために、消化管に穿孔があいて、腹膜炎を起こして危篤状態になった。腹腔に漏れ出た腸内細菌の増殖をとめるために、抗生物質の投与を開始した。
細菌は薬に対して耐性を獲得するので、次々と異なる抗生剤を投与しなくてはならず、多種類の抗生剤を投与することを 4 カ月以上繰り返した。そうして危篤状態からやっと脱することができた。そのとき、妻が「私の症例を個別化医療の発展に使って！」と言った。
これが私にとって忘れられない言葉となって、脳裏に焼きついている。その後、摂食・飲水も禁止された中で合計 4 回抗癌剤投与を受けた。そして癌と戦うべくリハビリにも懸命に取り組んだが、12 月 7 日午前 11 時心肺停止になった。医師と看護師の迅速な処置の甲斐があって、あくる 8 日には妻の意識が回復した。しかし 10 日の未明 3 時頃ついに心拍が停止して、私の腕の中で旅立った。彼女の死後に病理解剖したら、原発性卵巣癌（末期 stage4）で、腹水、胸水、腹膜播種、胸膜播種。胃・腸・肝臓等の内臓は癒着して塊になっていて、切り離すのが困難なくらいだった。炎症性の横隔膜肥大に加えて、癌細胞は心臓を包む膜にも播種していた。胃と下行結腸に３つの穴（穿孔直径 1～3 cm）を確認した。医師から「こんな状態で、車椅子に乗るリハビリをしていたとは信じられない」と言っていた。
妻の生命力と精神力が凄かったことをあらためて感じた。癌と立ち向かい希望を捨ててはいけない。家族だけで悩んではいけない。悩みを分かち合い、セカンド・オピニオンを聞くことが大事。薬は副作用があり、感受性に個人差がある。その個人差を我々はもっとよく理解して、個別化医療に生かさなくてはならない。
日本社会においては歴史的に類を見ない少子高齢化が進行して、2025 年には全人口の35%以上を 65 歳以上の高齢者が占めることになると推測されている。関東や関西などの大都市圏には地方の若者が吸引されることにより、地方において高齢化がますます加速されている。その結果、先祖代々受け継がれてきた耕作地の多くが農家の高齢化のために放棄されている現状がある。さらに高齢者においては、脳血管疾患、虚血性心疾患、癌、糖尿病、骨粗鬆症などの生活習慣病の患者数が増加しており、地方における経済力と健全な生
活基盤の低下は深刻な課題である。今こそ、地方の疲弊を防ぐために、地方の再興と高齢者医療の向上をめざした包括的な取り組みをスタートすることは焦眉の急である。
高齢者は数種類の薬を飲むので、薬に副作用リスクをなくすことが必要である。例えば、脳梗塞や心筋梗塞の患者には動脈にステントを入れる場合がある。その際、ワルファリンなどの抗血液凝固剤を投入することになるが、その投与量は遺伝子多型の違いで変えなくてはいけない。アメリカの FDA（食品医薬品局）では投与する場合、遺伝子診断をするというガイドラインができているが、日本ではまだできていない。副作用に関係する遺伝子
をタイプ分けすることが必要だ。私はその遺伝子情報を IC カードに入れ、クラウドコンピューティング・システムを活用して、地震・津波などの災害による避難所においても利用できるようにしたい。
人の遺伝子は 100％同じではない。例えば酒に強い人と弱い人は遺伝子の違いによる。アセトアルデヒドを分解する酵素活性を持たない人は、体内のアルデヒド濃度が上がって吐き気がしたり二日酔いになる。また、耳垢には乾燥型と湿潤型があり、人種で違いがある。
アフリカ人や欧米人は湿潤型が多いのに対しアジア人では乾燥型が多い。日本において縄文人は湿潤型だったが、弥生人は乾燥型だった。人の遺伝子の多様性は、15 万年前から始まった人類の大陸間移動に起因するのである。このように人類の遺伝子の SNP（一塩基多型）には民族差および個人差があるので、薬の副作用に関係する遺伝子の SNP を検出して、速やかに医療に応用することを特定非営利活動(NPO)法人「地方再興・個別化医療支援」は目指している。
2014 年 3 月末、私は理化学研究所を辞めて、当該 NPO 法人を設立した。人間的絆が残っている人口数万人～10 万人程度の小規模の地方をモデルとして、耕作放棄地を活用した
農業と食品加工事業、ならびに国際交流・観光事業等に基づいて資金基盤を構築して、情報コミュニケーション技術（ICT）を活用した個別化医療ネットワークを実現する計画である。そして地域の人々とのネットワークを強化して NPO 法人の理念とミッションを共有することによって、賛同する会員を増やし、地域の人材育成にも貢献しながら社会活動の拡大を図る計画である。
石川智久（監訳）ファーマコゲノミクス：21 世紀の創薬と個の医療 テクノミクス 2002

個人向け健康･医療･福祉･介護生涯履歴管理（PHR）サービス「ポケットカルテ」-これまでの取組と今後の展開についてPHR service “Pocket Karte”;
Its Past, Present and Future
北岡 有喜
Yuki KITAOKA, M.D. & Ph.D.
独立行政法人国立病院機構 京都医療センター
National Hospital Organization Kyoto Medical Center

保険医療分野における ICT 利活用は、1990 年代後半から導入が活発となったオーダーエン ト リ ー シ ス テ ム や 電 子 カ ル テ シ ス テ ム な ど の 病 院 情 報 シ ス テ ム （HIS ： Hospital
Information System）により、急速に進みつつある。
HIS の導入により期待されるアウトカムには、①診療予約制導入による待ち時間の短縮、②重複検査・投薬の回避による経済的・肉体的苦痛の軽減、③クリティカルパスなどの応用による定額支払い制導入＝診療費の明朗化、④EBM（Evidence-based Medicine：根拠に基づいた医療）による良質な医療の提供、⑤システムによる医療過誤の防止、などがあげられているが、いずれも医療機関におけるデータマネジメントと様々なデータの二次利活用が主眼で、直接、受療者が利便性を感じることは稀であり、「患者中心の医療」というキーフレーズが真しやかに診療現場で使われる一方、HIS やその接続体としての地域医療連携システムなど保険医療分野における ICT 利活用は、まだまだ「患者中心」には程遠いのが現状である。
1995 年 1 月 17 日、著者らは阪神・淡路大震災を経験した。その復興の中で、医療機関の壊滅や火災による紙カルテの消失や焼失を経験し、「自らのデータは自ら守る」ことの重要性と、大規模災害時などにそれを支えるためのセーフティネットの必要性を痛感した経験から、「患者中心」を実現すべく構築したものが個人向け健康・医療・福祉情報履歴管理
サービス「ポケットカルテ」である。「ポケットカルテ」はクラウド型サービス故に、携帯電話や PHS あるいはインターネットに接続可能な PC があれば全国何処でも無料で利用可
能であり、2013 年 10 月からは J:com「インタラクティブ TV」上でも「ポケットカルテ」の閲覧が可能となり、東日本大震災被災地区の方々にも有効利活用いただいている。
本講演では、クラウド型 PHR（Personal Health Records）あるいは PLR（PersonalLife-log Records）サービス「ポケットカルテ」の概要を紹介する。各利用者の健康･医療･
福祉･介護にかかる履歴を全てかつ時系列に登録できることが「ポケットカルテ」の特徴で、母子手帳記録を起点として、現在に至るまでの Life-log （生活史）が記録されている。また、各利用者とメールアドレスを介しての連絡経路が維持されており、登録データの二次利用や様々な医療介入にかかるリコメンデーションを利用者本人に迅速かつ容易に伝え、意思確認可能なため、臨床現場における症例データベースとしての応用が期待されている。
本講演では、 「ポケットカルテ」の今後の展開について、ご参集の皆様とディスカッショ
ンしたいと考えている。

“あなたをよく知る手帳”お薬手帳の効用、電子化でもっと活用！
By electronic, services of medicine notebook evolves!
岡﨑 光洋
Mitsuhiro Okazaki
一般社団法人スマートヘルスケア協会
Smart HealthCare Association

皆さんは、“お薬手帳”を普段持ち歩いていますか？お薬手帳は、いざというとき、今飲んでいる薬やアレルギーや普段の生活で注意しなくてはいけないことを、明瞭に書かれている、もっとも“あなたをよく知っている”手帳です。インターネットを検索すると、様々なサ
イトでお薬手帳が紹介されています。多くは、病院で発行される処方せんにもとづいて、薬と一緒に薬局で渡される「調剤された医療用の薬」に関する情報が書かれた小さなノートのことを紹介されていると思います。もちろん、このノートもお薬手帳であり、薬局からのメッセージが書かれています。しかしお薬手帳は、病院や薬局で書いてもらい、自宅で管理するノートではありません。普段、薬を飲んだときや体調の変化を、自ら書き留めておくことが大切です。また、お薬手帳は持ち運ばなければ意味がありません。体調が不良なときに、「いかがしました？」と声をかけられたとき、すぐに答えられない場合でも、お薬手帳を見せられれば一目瞭然です。
数年前に、個人の医療や健康に関わる情報を電子的に蓄積し、効果的に健康管理を実現
できる環境を実現するための「どこでも MY 病院」構想が示されました。お薬手帳の情報が診療の際に役立つ情報源となっている背景や震災におけるその有用性が示されたことなどから、「どこでも MY 病院」構想における具体的なサービスの対象として、お薬手帳の電子化が検討されてきました。現在では、日本薬剤師会や薬局を運営する会社が、使いやす
いお薬手帳アプリを作成し、スマートフォンで利用できるようになっています。スマートフォンで利用できると、紙の手帳で管理するよりも、持ち運び忘れる心配や何冊にもなった手帳を持ち運ぶよりもかさばらないなどの利点があります。また、アプリよりも紙の方が使いやすい面もあろうと思います。
今回の私は、お薬手帳の本来の機能を是非知っていただくと共に、お薬手帳をスマートフォンやインターネット上で管理す
ると、どんなメリットがあるのか、お伝えしたいと思います。お薬手帳を起点に、今非常に話題になっている“地域包括ケア”
においても、そこに書かれた情報の真価が発揮されます。
お薬手帳、使い方や活用方法を知って、普段の生活に活かせる手帳、情報ツールにしませんか？

遺伝子検査・体質に基づく医療と健康管理
Personalized healthcare based on genomics
塚原 祐輔
Yusuke TSukahara, Ph. D.
株式会社理研ジェネシス
Riken Genesis Co., Ltd.

地球上に生命が誕生してから 38 億年が経ち、細胞分裂しながら果てしなく生き続けていく単細胞生物や、数えきれないほど多くの細胞が集まってそれでも一つのまとまった生命体として生きる多細胞生物など、実に多様な生命が地球上に満ちています。日の光も届かない海底火山の噴火口で熱水からエネルギーをもらって生きる植物もいれば北極の氷がなければ生きていけないシロクマもいます。これら地球上すべての生命体、そして 1000 年前のすべての生命体、100 万年前のすべての生命体、10 億年前のすべての生命体、それら地
球と歴史をともにしてきた生命体すべてが 38 億年前の最初の生命体から複製されつづけてきた DNA を受け継いでいます。DNA とはアデニン、チミン、シトシン、グアニンと呼ばれる 4 種類の塩基と呼ばれる分子が一列に並んだ鎖二本が互いに絡み合ってねじれた縄ばしごのような不思議な姿をしています。この二本鎖がほどけて一本ずつになり、その一本一本がそれぞれ二本鎖になることで DNA は複製され数が二倍に増えます。生命体はこうして DNA を正確に複製しながら、しかしときどき塩基の並びを間違えてその結果このように多種多様な生命がうまれてきました。私たち人間もこの数限りない多様な生命体の一つです。そして私たち一人一人も互いに少しずつ違う多様な個体です。もしもこの多様性が生じなかったなら、地球上には例えば人間しかおらずその人間も全員が同じ顔と姿、同じ性格になってしまうでしょう。私は DNA の正確な複製とときどきの間違いによってもたらされた生命の多様性に心から感謝します。DNA の多様性を正確に判定しそれを基にして一人一人に最適な医療をもたらすオーダーメイド医療の実現が近づいています。本日はこのオーダーメイド医療についてお話します。

共催シンポジウム

分子ロボティクスシンポジウム－折り紙工学および群知能との接点を探る－
新学術領域研究「分子ロボティクス」では、知能と感覚を備えたアメーバ型ロボットおよびスライム型ロボットの研究を推進しています。分子ロボットにおいては DNA および DNA オリガミが構造分子および情報分子として重要な役割をはたしています。また、分子ロボット単体の大きさは非常に小さく、その機能は限られています。このようなことを前提にして、本シンポジウムでは DNA オリガミをさらに発展させるためにはどうしたらよいか、分子ロボットに知的な振る舞いをさせるにはどうしたらよいか、という観点から、折り紙工学および群知能との接点を探ります。
■開催場所
■開催期間
■主催
■共催
■参加費
■世話人

タワーホール船堀小ホール（東京都江戸川区）
2015 年 10 月 27 日（火）～28 日（水） 午後 2:00-5:30
新学術領域研究「分子ロボティクス」
CBI 学会
無料（CBI 学会大会への登録なしで分子ロボティクスシンポジウム には参加可能）
小長谷明彦（東京工業大学）【プログラム】◆10 月 27 日（火）2:00-3:30＊村田

折り紙工学と分子ロボティクス

智（東北大学）：「DNA オリガミ～構造 DNA ナノテクノロジーの最前線」

現在、化学合成した DNA 分子を素材としていろいろなナノ構造物をつくる「構造 DNA ナノテクノロジー」と呼ばれる分野が急速に発展しています。中でも DNA オリガミという手法は強力で、DNA の塩基配列を工夫することで、さまざまな形や大きさをもつ構造物だけでなく、可動部分をもつような構造をつくることも可能になってきました。ここでは，構造 DNA ナノテクの最新動向について、わかりやすく解説します。
＊萩原一郎（明治大学）：「折紙工学の現状と課題」
日本から多数の優秀な折紙作家が輩出し、Origami は国際語となっている。米国では、Origami の産業化に期待が集まり、近年大きな研究予算が充てられており、米国の折紙工学研究者数は日本の研究者数よりはるかに多い状況である。しかし、新しい折紙の創成という点では、依然として我が国の貢献が際立つ。本講演では、折紙から誕生した折紙式プリンターや折紙ロボットを含め折紙工学の国内外の動向と展望を述べる。
3:30-4:00 休憩 4:00-5:30 一般公募講演セッション (詳細別途)◆10 月 28 日（水）2:00-3:30 分子ロボットにおける「知能」とは？パート１＊萩谷昌己（東京大学）：「分子ロボットあるいは learnion と computon による知能モデルの提案」
新学術領域研究「分子ロボティクス」では、分子ロボットの知能が組み合わせ回路から、順序回路（状態機械）を経て、学習適応システムへと発展する構想が描かれている。本講演では、分子ロボットの群（swarm）が、電子回路を含む計算機械（computon, 計算子と呼ぶ）同士を結ぶメディアとして働くモデルを提案する。個々の分子ロボット（learnion, 学習子と呼ぶ）は、その伝達する信号によって互いに協調しながら状態遷移を行い、その結果を物質構造として定着させる。分子ロボットの群は computon
にとって環境知能を構成する。

＊ Olaf Witkowski(Univ. of Tokyo): 「 Signal-Driven Swarm Intelligence andEvolutionary Robotics」
Colonies of bacteria, swarms of insects and flocks of birds all exhibit a swarming behavior based on
local interaction and individual decision making. Identifying the minimal features leading to theemergence of such behavior is fundamental to our understanding of collective behavior.
Decentralized swarm control is crucial in fields of application where control is costly, such as space
exploration or nanorobotics.
I will introduce a minimalist model of swarming based uniquely on agents exchanging basic signals
between each other. The agents evolve a swarming behavior through an asynchronous evolutionary
algorithm, surprisingly allowing them to reach goal areas which they are unable to detect directly.
This minimalist approach paves the way for future research on the emergence of signal-basedswarming as an efficient collective strategy for uninformed search. In the long run, the hope is toimplement swarms of decentralized robots capable to reach higher levels of problem solving.
＊郡司ペギオ幸夫（早稲田大学）：「群れにおける内部予期」
動物の群れは、局所的に定義される近傍内の規則だけで群れの挙動が出現する点および相転移現象の出現という点で当初注目された。しかし画像解析技術の進展後、局所的規則や近傍概念自体が揺らぎ始めている。筆者は、その原因を、非同期な相互作用を同期がとれていると仮定することに求めている。このとき相互作用には、自発的ゆらぎと予期が内在することになる。ここでは、
ミナミコメツキガニのデータを通してこれらを解読する。
3:30-4:00 休憩
4:00-5:30 分子ロボットにおける「知能」とは？

パート２＊木賀大介（東京工業大学）：「生命の起源と初期進化における、情報と「知能」の出現」
生命の起源にかかわる研究者のなかで、生命の起源とはある一点を表すのではなく、一連のイベントの総体として起源を認識するべきだ、という認識がおおむね共有されている。また、演者が同意する、一言で表せる生命の本質は、「自分が壊れる前に自分とだいたい同じものをつくる」ということになる。この意味で、生命の起源は情報伝搬・増幅の起源ともいえる一方、「だいたい」という曖昧さが示す通り、生命を適宜することも難しい。合成生物学による「生命もどき」の創出は、この曖昧さを具現化することで定義・起源の問題に切り込んでいる。分子ロボットに実装される「知能」も、同様の問題提起を行っているか、についても議論を進めたい。
＊中島秀之（公立はこだて未来大学）：「知能と環境」
AI 研究の歴史を概観すると、個体知能から集団知能へ、孤立知能から環境に埋め込まれた知能へという方向性がうかがえる。環境と相互作用しながら集団で動く知能という観点は分子ロボティクスにとって自然かつ必須の方向であると考える。しかしながら、何を環境と考え、どのような相互作用を行うかということは自明ではない。環世界、状況依存性、オートポイエシスなどの概念を踏まえ、知能の本質に迫りたい。
＊小長谷明彦（東京工業大学）（モデレータ）および講演者：総合討論「分子ロボットにおける「知能」とは？」シンポジウム講演者をパネリストに招いて、分子ロボットの「知能」について議論します。

フォーカストセッション
FS-01～FS-13

FS-01

日時： 2015 年 10 月 27 日 14:00-15:30
場所： 研修室

第 2 分野（インシリコ創薬）口頭発表
Selected Oral Presentations from 2nd Category (in silico drug discovery)
開催趣旨：
CBI 学会年会では、招待講演以外は基本的にポスター発表となっていますが、特に人だかりができているようなポスターでは時間的空間的制約から、なかなか発表者と話ができないという事態も起こっています。そこで発表者の許可が得られたポスターの中から、比較的若手の著者で特に興味深いと考えられるものを選択し、口頭発表して頂くことにしました。大勢の方に発表内容
をご理解頂き、また議論して頂くために、広めの部屋を選択しております。当分野にご興味のある方は是非ご参加ください。
モデレーター：

広川 貴次 Takatsugu Hirokawa

高岡 雄司 Yuji Takaoka

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial
Science and Technology

ダッソー・システムズ・バイオビア株式会社
Dassault Systèmes BIOVIA

多田 幸雄 Yukio Tada

福澤 薫 Kaori Fukuzawa

東京工業大学Tokyo Institute of Technology

日本大学松戸歯学部
Nihon University

1. 化合物・タンパク質間インターラクトーム情報とオミックスデータに基づくドラッグ
リポジショニング
Target-based Drug Repositioning Using Large-scale Chemical-protein Interactome Data
澤田 隆介

Ryusuke Sawada

九州大学生体防御医学研究所

Medical Institute of Bioregulation, Kyushu University

本研究では、薬物に関するケミカル情報や薬理作用情報、インターラクトーム情報、疾患に関するフェノタイプ情報などのオミックスデータを融合解析し、ドラッグリポジショニングを行うためのインシリコ手法を開発した。薬物の潜在的な標的タンパク質をオフターゲットを含めて大規模予測し、それを介して薬物を疾患に結びつける点が特長である。実際に日欧米の全ての既存薬に適用し、様々な疾患に対する既存薬の新規効能を大規模予測した。

2. GPCR と脂質リガンドの結合モデルに基づくリガンドの構造展開
Ligand-Guided Approach to Validate Computational Hydrophobic Binding Pocket Modelsof Lipid GPCRs
佐山 美紗

Misa Sayama

東京大学大学院薬学系研究科

Graduate School of Pharmaceutical Sciences, The University of Tokyo

近年デオーファナイズされた、脂質をリガンドとする GPCR に関して、その合成アゴニストとの結合モデルの構築、構造活性相関の考察、モデルに基づくアゴニストの構造展開を行った。
その結果を報告し、脂質リガンドの GPCR への結合様式に関して考察する。

3. インフルエンザウイルス HA 亜型間交差反応性抗体の抗原認識機構の計算科学解析
Computational analysis of a conformational epitope of a broadly neutralizing antibody
in influenza A virus hemagglutinin
五十嵐 学

Manabu Igarashi

北海道大学人獣共通感染リサーチセンター

Hokkaido University Research Center for Zoonosis Control

インフルエンザウイルスの粒子表面にある糖蛋白質ヘマグルチニン（HA）は、抗原性の違い
により 16 種類の亜型に分類される。我々はこれまで、複数の HA 亜型のウイルスに対して中和活性を示すモノクローナル抗体 S139/1 の作出に成功した。このような亜型間交差反応を示す抗体は抗体医薬として、またそのエピトープはワクチン抗原や薬剤等の医薬品設計の標的として応用できる可能性がある。本研究では、計算科学手法を用いて S139/1 の分子認識機構
を詳細に解析した。

FS-02

日時： 2015 年 10 月 27 日 14:00-15:30
場所： 407

第 3 回計算毒性学研究会：dry と wet の毒性研究インターフェイス
Interface between dry and wet studies on toxicity
開催趣旨：
計算毒性学研究会が昨年発足し、いよいよ２年目に入った。計算毒性学研究会の大きな目的の一つは、毒性学における wet study と dry study のフュージョンであると考えている。そこで、本研究会は、この場を提供するインターフェイスとなればと思いを巡らせ、このフォーカストセ
ッションを企画した。
“計算”毒性学と名を打っているが、先ずは wet study の研究者に積極的に参加して頂き、そして dry study の研究者の方々がそれに呼応するように様々な反応をして頂くことにより、計算毒性学なる領域（あるいは本研究会）が大いに発展して行くと期待している。
本セッションでは、そのような趣旨を感じて頂ける会となれば幸いである。
モデレーター：

水間 俊
Takashi Mizuma
湯田浩太郎
Kotaro Yuta

松山大学
Matsuyama University
インシリコデータ
In Silico Data, Ltd.

１. 薬物毒性研究における dry と wet のインターフェイスとしてInterface between dry and wet studies on toxicity
水間 俊

Takashi Mizuma

松山大学薬学部

Matsuyama University

２. 規制当局における Computational Toxicology の現状
Current Status of Computational Toxicology in the Regulatory Agency
苗代一郎
Ichiro Naeshiro
医薬品医療機器総合機構 Pharmaceuticals and Medical Devices Agency

ICH（日米 EU 医薬品規制調和国際会議）の M7 ガイドライン（潜在的発がんリスクの制限を目的とした、医薬品中の DNA 反応性（変異原性）不純物の評価および管理）で不純物の変異原性を構造活性相関（QSAR）により評価することが決まり、コンピュータを用いた QSAR 解析があらためて注目されるようになった。本評価方法を中心に規制当局における Computational
Toxicology の現状について紹介したい。

３. インビトロ・インシリコ融合型の毒性予測システムの開発
Development of an in vitro/in silico combined method for toxicity prediction
吉成浩一

Koichi Yoshinari

静岡県立大学薬学部 衛生毒性学分野

University of Shizuoka

反復投与毒性は、化学物質の安全性評価に重要な指標であるが、機序の複雑さから動物実験
代替法の開発は進んでいない。私達は、構造活性相関等のインシリコ手法にインビトロ試験で得られる生物学的反応性の情報を追加することで、毒性予測の向上が可能ではないかと考え研究を進めている。本発表では、化学物質センサーとして機能し、リガンド選択性が低い
タンパク質群である核内受容体型転写因子を利用した試みを紹介する。

４. 構造方程式モデリングを用いた有害性推論手法の開発
Applications of Structural Equation Modeling to Chemical Toxicity Prediction
竹下潤一

国立研究開発法人産業技術総合研究所 安全科学研究部門

AIST

私達は、既存インビボ試験データやインビトロ試験データから、報告のない物質やエンドポ
イントの有害性を予測する推論手法の開発を行っている。特に、化学物質のリスク評価や審査等において重要な位置づけとなっている反復投与毒性に着目し、既存情報を最大限に活かすための統計学的解析手法の研究を行っている。本発表では、従来の統計学的手法を包括する手法である構造方程式モデリングを利用した取り組みを紹介する。

５. 計算毒性学研究の潮流：EUROTOX2015 参加発表報告
Participation report of the EUROTOX2015 (13-16 September 2015 Porto, Portugal)
湯田浩太郎

株式会社 インシリコデータ

In Silico Data, Ltd.

EUROTOX2015 が 2015 年 9 月にポルトガルのポルトで開催された。この EUROTOX2015 での計算
毒性学関連発表の現状について報告する。

FS-03

日時： 2015 年 10 月 27 日 16:00-17:45
場所： 研修室

第 10 回 FMO 研究会「異分野に広がる FMO 法の活用」
Applications of FMO method to multidiscipline research field
開催趣旨：
日本発の理論手法であるフラグメント分子軌道(FMO）法の普及に伴って、FMO 法が生命科学の幅広いタンパク質の理論的な解析に有効であることが判ってきている。第 10 回となる今回の FMO研究会では、実験的手法やインフォマティクス手法との融合によって開ける、FMO 法の新たな研究領域への展開について議論したい。
本セッションでは、３名の先生方にご登壇いただき、それぞれのご専門分野における FMO 法の有効活用について、実例や今後の展望を交えながらご紹介いただく。多くの皆様のご参加と活発な議論をお待ちします。
モデレーター：

福澤 薫

Kaori Fukuzawa

日本大学松戸歯学部

古明地 勇人School of Dentistry at Matsudo, Nihon University

Yuto Komeiji

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

1. GPCR 構造解析と創薬における FMO 活用の提案
鶴田 宏樹

Hiroki Tsuruta

神戸大学連携創造本部
Center for Collaborative Research and Technology Development (CREATE), Kobe University

抗 GPCR 抗体を用いた GPCR 構造解析と FMO 計算法などを組み合わせた構造ベース創薬の実効性や課題、産学官連携でのソリューション創出についての議論を展開したい。

2. 電子状態インフォマティックスによる生体分子機能解析
杉本 学

Manabu Sugimoto

熊本大学大学院自然科学研究

Kumamoto University

電子状態計算で得られる数値データから様々な情報を獲得するための手法を紹介し、実際の応用を通じてその有用性と問題点、将来展望について議論したい。

3. 耐熱性 β-フルクトフラノシダーゼの開発
嶋根 康弘

Noriaki Hashimoto

国立研究開発法人海洋研究開発機構

Japan Agency for Marine-earth Science and Technology

機能性オリゴ糖の一種、ラクトスクロースの合成を触媒する β-フルクトフラノシダーゼの耐熱化を目的として、ランダム変異法等による機能改変と FMO 法による安定性の評価を試みた。

FS-04

日時： 2015 年 10 月 27 日 16:00-17:30
場所： 40１

ゲノムコホートが拓くゲノム・オミックス医療
Genome Cohort Study Toward Genome Omics Medicine
開催趣旨：
本フォーカストセッションはバイオインフォマティクスの医学応用のフォーカストセッショ
ンである。
米国ではオバマ大統領が 2015 年 1 月 20 日に一般教書演説にて精密医療(Precision Medicine)のプログラムを発表するなか、わが国においては内閣官房 健康・医療戦略室のゲノム医療実現推進協議会が 7 月 15 日に中間とりまとめ(案)を発表するなど、国内外でゲノム・オミックス医療の実現に向けた動きが急である。これまで本フォーカストセッションでは、第 1 回は 「バイオインフォマティクスと医療情報学」、第 2 回は「ゲノム電子カルテ」について取り上げ、非常に活発で有意義な議論を行うことができた。第 3 回ではゲノムコホートに焦点を当て、国内外のゲノムコホートの動向や、ゲノムコホートによるゲノム・オミックス医療などを中心に、現状の課題と将来展望などについて広くご討論いただき、会場の方々とブレーンストーミングを行う場を提供したい。
モデレーター：

荻島 創一

Soichi Ogishima

東北大学 東北メディカル・メガバンク機構
Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University

1. タイトル
Title
田中博

(TBA)
Hiroshi Tanaka

東北大学東北メディカル・メガバンク機構

要旨

2. タイトル
Title
氏名

(TBA)

Name

所属機関

(交渉中)

Affiliation

要旨

3. タイトル
Title
氏名

Name

所属機関

要旨

(TBA)
(交渉中)

Affiliation

Tohoku Medical Megabank Organization, Tohoku University

FS-05

日時： 2015 年 10 月 27 日 16:00-17:30
場所： 407

計算毒性学関連研究、Tox21 DATA Challenge 2014 参加入賞報告およびシステム実施例
開催趣旨：
計算毒性学(Computational Toxicology)が急速に重要性を増し、同時に知名度も増大しつつある。このような環境の中で、実用システムを用いた安全性研究や、その適用事例も急速に蓄積されつつある。
また、最新の研究実施や国際学会への参加、チャレンジコンテストでの部門優勝等様々な形で若い研究者の方々による実績が見られるようになってきた。
本フォーカストセッションでは、実用システムによる研究や適用、最新の計算毒性学での研究報告や、世界へのチャレンジ、といった最新の話題についてご発表いただく。計算毒性学は様々な研究分野に深く関係する。計算毒性学になじみの無い方々も参加し、現在の研究や業務の一助にしていただきたい。

モデレーター：

湯田浩太郎（インシリコデータ）、曽根秀子（国立環境研究所）、狩野敦（菱化システム）

1. In-silico off-target pharmacology profiling for minimizing safety-related attrition rates
Josep Prous Jr., jprous@prousresearch.com,
Prous Institute for Biomedical Research, Rambla Catalunya 135, 08008 Barcelona, Spain

When considering new small molecule therapeutic intervention opportunities, it is essential
not only to identify beneficial mechanisms of action but also those which can be linked toundesired off-target activities leading to potential safety issues.
In fact, major pharmaceutical companies have tried to build a consensus and determine the targets
which should be screened to avoid unwanted and costly surprises during the regulatory preclinical
toxicology and clinical development stages.
Additionally, it is likely that regulatory policies will evolve from the obligation to submit
a limited number of safety endpoints to a request for a wider collection of secondary pharmacology
data.
This can be tremendously costly considering the experimental screening of thousands of drugcandidates. In this regard, the use of predictive technologies can be of special benefit in orderto minimize the need for experimental validation and focus on molecules which are likely to be
devoid of potential safety issues.
With this scenario in mind, Prous Institute for Biomedical Research has developed an innovative
in-silico solution to accelerate drug discovery and minimize potential liabilities.
In particular, the technology allows the characterization of over 850 different molecularmechanisms of action simultaneously for a given molecule, including over 200 linked to safetyissues.
Further details on the methodology, including model construction, validation studies andinterpretability in the field of off-target safety pharmacology will be provided during the talk.

2. 環境分野の毒性予測研究の海外動向と生態毒性予測研究の紹介
International movements of prediction studies in environmental chemistry and an individual
case study of eco-toxicity predictions
古濱 彩子

Ayako Furuhama

国立環境研究所環境リスク研究センター National Institute for Environmental Studies
2015 年 6 月にギリシアで開催された CMTPI-2015 の話題を通じ、国際的な（環境）毒性予測研究の動向を示す。CMTPI-2015 では、毒性学・薬理学への新しいコンピュータ手法の開発と利用法に関する議論がなされたが、本発表では化学物質の PBT(難分解性・生体蓄積性・毒性)指標化に関する最近の研究展
開等について取り上げる予定である。また、著者が発表した芳香族アミンとフェノール類の定量的構造-活性相関(QSAARs)による生態毒性予測研究も紹介する。

3. 米国毒性予測コンペティション“Tox21 DATA Challenge 2014”参加報告
Current computational approaches to predict toxic compounds in the Tox21 Data Challenge
2014, a crowdsourcing competition organized by NIH
植沢 芳広

Yoshihiro Uesawa

明治薬科大学臨床薬剤学研究室 Meiji Pharmaceutical University
米国では NIH、EPA、FDA の参画する毒性研究、Tox21 が進行中である。その到達目標の一つに化合物構造に基づく毒性予測が掲げられている。NIH は予測モデルを“CrowdSource”する目的で毒性予測コン
ペティション、Tox21 DATA Challenge 2014 を開催した。演者は本コンペにおいて、エストロゲン受容体活性化合物を最高精度で予測することに成功した。本講演では、コンペティションから見た毒性予測の現状を紹介したい。

FS-06

日時： 2015 年 10 月 28 日 14:00-15:30
場所： 401

第 3 回 オミックス解析における実務者意見交換会
The Third Working Group Meeting on Omics-based Analysis
開催趣旨：
ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボロームをはじめとするオミックス解析
は、次世代シークエンシングの普及と相まって、分子生物学のみならず医学・薬学・農学などの分野に発展をもたらしている。近年では、オミックス情報に対して環境因子や疾患に関する情報などの付帯データを組み合わせ、ビッグデータによる知識発見のための試みも世界中で進められている。
さて、第 1 回ではアカデミアの研究者から、第 2 回では企業の視点から、オミックス解析への期待と現実についてのお話しをいただき、会場から多くのコメントをいただくとともに、有意義なディスカッションを行うことができた。今年度では遺伝情報の産出と利活用のプロセスに焦点を当て、最新のシーケンシング解析技術や、次世代シーケンシングを用いた診療・診断への取り組み(クリニカル・シーケンシング)などを中心に、現状の課題と将来展望などについて広くご討
論いただき、会場の方々とブレーンストーミングを行う場を提供したい。
モデレーター：

茂櫛 薫 Kaoru Mogushi
順天堂大学大学院医学研究科 ゲノム・再生医療センター
Center for Genomic and Regenerative Medicine, Juntendo University

神田 将和 Masakazu Kohda
埼玉医科大学ゲノム医学研究センター トランスレーショナルリサーチ
Division of Translational Research, Research Center for Genomic Medicine, Saitama Medical
University

1. 臨床情報とゲノム情報の接続について
Connecting clinical information and genomic information
山田 智之

Tomoyuki Yamada

Genomedia 株式会社

Genomedia Inc.

DNA マイクロアレイや高速シークエンサーによる遺伝情報解析技術の発展によって、個人のゲノム情報を解析したうえで個人の個性にかなった医療を適用する個別化医療が現実のものとなり、今後さらなる発展が見込まれている。弊社では、これからの個別化医療の一端を担うべく、臨床情報とゲノム情報をはじめとするオミックス情報を接続する Genomedia® Frontの開発を進めている。
本発表においては、Genomedia® Front の機能紹介とともに、開発の実務において見出された臨床情報やゲノム情報の取扱い等における課題について意見交換をさせて頂きたい。

2. 未診断疾患研究における臨床情報の標準化・共有の重要性
Genomic Approaches to Undiagnosed Diseases: The Need for Standardized Phenotypic
Description and Data Sharing
小崎 健次郎Kenjiro Kosaki

慶應義塾大学医学部臨床遺伝学センター

Center for Medical Genetics, Keio University「未診断疾患」と呼ばれる既知の疾患概念には当てはまらない患者に対する研究が注目されている。多系統疾患である、家族発症である等の理由によって、単一遺伝子病が想起される疾患群が未診断疾患に含まれる。患者・家族に対する網羅的ゲノム解析を通じて、原因遺伝子を特定し、新たな疾患概念の樹立を目指す。類似した表現型を有する非同一家系の 2 名以上の患者について、同一遺伝子内に病的変異が同定されると新規の疾患概念が成立する。そこで、患者間の表現型データとゲノムデータを系統的に比較するための枠組みが必要となる。
表現型の記載法として Human Phenotype Ontology が、データ共有法として MatchmakerExchange が提唱されている。臨床情報の標準化と情報共有の重要性を強調したい。

FS-07

日時： 2015 年 10 月 28 日 14:00-15:30
場所： 406

製薬企業の創薬分子設計戦略とビッグデータの利用
Strategic applications of “Big data” mining to drug design in pharmaceutical companies
開催趣旨：
近年、ビッグデータの活用が医療分野の大きなトピックとなっており、米国では、オバマ大統
領が Precision Medicine Initiative を展開することを発表し、個別化医療のみならず、医療と臨床の現場からのアイディアを得て創薬につながるサイクル全体を包括する概念に広がりつつある。一方、創薬研究、特に低分子のヒット探索からリード最適化までの過程においても、公共データの増大と社内データの充実により、従来の個人の経験と勘に頼る分子設計から、様々なレベルの信頼性を持つ情報を引き出しつつ、上手に設計に活用する動きが見られる。
このセッションでは、規模や方向性の違う製薬企業で、ビッグデータを創薬分子設計にどのよ
うに使うべきか、それに貢献するためにアカデミアがどのような研究をしていくべきか議論する。
3-4 人に、数枚程度話題提供してもらい、議論をメインに行う。可能であれば、その場でアンケートに手をあげてもらい、集計して今後のこの分野の研究についての提言のような形にできればと考えている。
モデレーター：

本間 光貴

Teruki Honma

理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター
Center for Life Science Technologies, RIKEN

1. 大規模構造活性相関データベースを活用した医薬分子設計：マルチソースデータを如何に活用するか？
Drug Design with Gigantic SAR Databases: How do we apply multi-source data?
石原 司

Tsukasa Ishihara

アステラス製薬株式会社

Astellas Pharma Inc.

近年における公共大規模 SAR データベースの充実は、機械学習による QSAR モデル構築や MMP
解析など、低分子創薬研究におけるヒット探索やリード最適化のみならず化合物ライブラリ
設計など多岐にわたる実践応用を実現せしめている。
本会では、マルチソースな構造活性相関データベースを、より信頼性あるいは精度高く利用する方法について議論を深めたい。

2. 公共データを活用した ADME 予測モデルの構築
Construction of ADME prediction models using public data
佐々木 俊太Shunta Sasaki

帝人ファーマ株式会社

Teijin pharma

リード最適化段階での薬理活性と ADME 特性両立の困難さから、Hit 探索、HtoL 段階から ADME
問題に取り組むことが重要である。膜透過性や溶解度予測に関しては既存ソフトウェアが存在するが、化合物シリーズによっては予測が外れることがあり、ケミストにとって利用し難い現状がある。予測精度が低くなる原因の一つに予測に利用している化合物のケミカルスペ
ースと予測対象である自社化合物のケミカルスペースが異なること、二つ目に施設、測定条
件など評価法が異なるため評価値としての扱いが難しい点が考えられる。本セッションでは
in-house の ADME data を使った膜透過性予測モデル及び、public な ADME data を融合した場
合の膜透過性予測モデル構築の取り組みについて発表を行う。

3. Matched Molecular Pair (MMP)解析と活用場面について
MMP analysis and its applications
橋本 憲明

Noriaki Hashimoto

杏林製薬株式会社

Kyorin Pharmaceutical Co., Ltd.

最近、MMP 解析は文献や学会等で多数報告があり、簡便に化合物データからペアデータを取り出すことができるようになった。メディシナルケミストのドラッグデザインに役立ててもらえるような利用場面、活用法について議論したい。

FS-08

日時： 2015 年 10 月 28 日 16:00-17:30
場所： 401

in silico によるポリファーマコロジー創薬
In silico polypharmacology in drug discovery and development
開催趣旨：
従来の in silico 創薬では、標的蛋白質の立体構造をベースとした Structure Based Drug
Design (SBDD)とリガンドベースの Ligand Based Drug Design (LBDD)により、主に単一の蛋白質に対して選択的に作用して機能を制御する化合物の獲得を目指してきた。これに対し、複数の蛋白質との相互作用によりこれらを同時に制御するポリファーマコロジーの重要性が指摘されている。ポリファーマコロジーでは、化合物と複数の蛋白質の膨大な相互作用についての解析が必要とされるため、ChEMBL, PubChem 等の公共データベースを利用することで in silico からの強力なアプローチが可能だと考えられる。本セッションでは、今後も益々発展していくと考えられるポリファーマコロジーについて、話題提供と議論を行っていく予定である。
モデレーター：

水口 賢司

Kenji Mizuguchi

医薬基盤研究所

関嶋 政和
東京工業大学

National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition

Masakazu Sekijima
Tokyo Institute of Technology

1. 計算システム生物学によるポリファーマコロジーへのアプローチと新たな合理的創薬
パラダイム
Computational and systems approaches to polypharmacology and a rational
drug discovery paradigm
水口 賢司

Kenji Mizuguchi

医薬基盤・健康・栄養研究所

National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition

これまでの創薬の初期研究は、フェノタイプスクリーニングとターゲットスクリーニング、
そしてそれぞれを補助するインシリコ手法としてリガンドベース医薬品設計（ligand-based
drug design; LBDD）と構造ベース医薬品設計（structure-based drug design; SBDD）を中
心的な枠組みとしてきた。しかし、ゲノム科学とハイスループット技術の進展に伴い、薬効・毒性に関係する多様で大量の実験データの利用が可能となり、従来型の枠組みは変革を迫られている。本講演では、この状況を概観し、単に LBDD と SBDD の組み合わせを越えた計算シ
ステム生物学的アプローチを提唱することで、インシリコによるポリファーマコロジーへの取り組み、さらには新たな創薬パラダイム構築へ向けた話題提起としたい。

2. データマイニングとしての多重標的相互作用解析
Multi-target interaction analysis as data mining
瀧川 一学

Ichigaku Takigawa

北海道大学

Hokkaido University

医薬品化合物の臨床有効性や安全性は個々の標的に対する作用のみではなく、生体内に存在する多数のタンパク質に対する横断的な活性プロファイルによって規定される。近年増加する臨床試験の後期ステージでの Attrition の主要因が不十分な臨床有効性および不十分な臨
床安全性(毒性)であることを背景にこうした認識が高まり、特定の標的にできるだけ強い選択性を持つ化合物を設計してきた従来型の方針は転換を迫られてきた。特に、治療薬が強く望まれているがんや中枢神経系の疾患など複雑な多因子性疾患の治療においてはこの多重標的性が鍵となると考えられている。ただし、ただ多数の標的に作用するだけでは毒性や副作用を生じるだけであるし、単一の標的のみへの作用では効率が不十分に成り得る。有効な医薬品設計のためには適切な選択的標的セットへの活性プロファイルの理解と特定の多重選択性を発現させるための分子特徴の理解が重要となる。そのため、生物活性を発現する化合物と生体内タンパク質の網羅的な多対多の相互作用データと個々の分子特徴データの統合的解析に基づき、多重標的性のプロファイリングや予測のためのデータマイニング手法が研究されるようになった。この一例として、我々のグループで行った大規模な低分子化合物とタン
パク質の一次情報に基づく網羅的な多重標的相互作用プロファイリングに関する研究事例を紹介する。

3. ポリファーマコロジー的アプローチに基づく機械学習を用いた薬剤副作用予測
Adverse effect prediction by random forests model using polypharmacological profile ofa small compound佐藤 朋広

Tomohiro Sato

理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター

RIKEN, Center of Life Science Technologies

1990 年代以降、薬剤-タンパク質間相互作用を単一の標的タンパク質にとどまらずプロテオーム全体に対して網羅的に解析するポリファーマコロジーのコンセプトが注目を集め、複数
標的薬の作用機序の理解、ドラッグリポジショニングなど複数の分野に応用されている。本
講演では、オフ‐ターゲット相互作用に起因する薬剤副作用に着目し、機械学習を用いて低分子化合物-タンパク質間相互作用を網羅的に予測することでポリファーマコロジーに基づいて薬剤副作用の予測を行う新規手法、及び、構築された副作用予測モデルを解析すること
で逆に副作用の原因となるタンパク質を予測する試みについて紹介する。本講演が、実際の創薬におけるポリファーマコロジーの応用可能性や、それに向けて今後どのようなデータ必要となるかなどについての議論の一助となることを期待している。

FS-09

日時： 2015 年 10 月 28 日 16:00-17:30
場所： 406

創薬オープンイノベーションにおける Big Data プラットフォーム
Big Data Processing and Analyzing Platform for Open Innovation in Drug Discovery
開催趣旨：
Bill & Melinda Gates 財団の MM4TB や NIH Blueprint などのように国境を越えたオープンイ
ノベーションのプロジェクトが進行しており、多くの成果を上げています。こうしたプロジェク
トに参加している研究チームは各々の施設で研究業務を遂行するため、データをどのようにプロ
ジェクトメンバーに対して共有し、活用していくのかが課題の１つとなります。言い換えれば効果的なデータの活用がプロジェクトの進行を左右する要因になり得ます。今回こうした課題を解決するための手段としてクラウドベースのプラットフォーム（CDD Vault）について紹介し、創薬オープンイノベーションにおけるビッグデータ処理や解析に求められるプラットフォームについて討論できることを期待しています。多くの方々のご参加をお待ちしております。
モデレーター：

本間 光貴

Teruki Honma

国立研究開発法人理化学研究所

岡崎 泰典

RIKEN Center for Life Science Technologies

Yasunori Okazaki

株式会社菱化システム

Ryoka Systems Inc.

■ Collaborative Drug Discovery in the Age of Big Data
Dr. Barry A. Bunin
Collaborative Drug Discovery

Whereas the main focus in Big Data has been its vast size, the main value that canbe obtained from it depends on the tools and processes that allow for effective miningof such data. Big Data mining is the capability of extracting useful information thathas been historically impossible with the existing technologies. The information
management needs of the pharmaceutical industry has been pushing for new ways of mining
large and complex databases, as well as for new technologies to identify useful trends
and information that can be extracted.
CDD Vault® is one of the new platforms that provides a hosted database solution for
secure management and sharing of chemical and biological data. It lets you organize
chemical structures and biological study data, and collaborate with internal orexternal partners through a web interface. CDD Public is an open database that canbe mined through CDD Vault and is freely accessible to scientists at no charge.
Importantly, it contains negative data which makes it valuable for those involved in
predictive model development. Simultaneous analysis of private and public data in a
multi-site multi-disciplinary secure environment makes the collaborative CDD Vault
platform uniquely valuable.
In this presentation, we will provide several examples where CDD Vault has beenutilized as the central platform for multi-national collaborations including NIH
Blueprint (11 organizations), Bill & Melinda Gates foundations (BMGF) Tuberculosis (TB)
collaborations (14 organizations including 7 big pharma), and More Medications for
Tuberculosis (MM4TB) (25 organizations including 2 big pharma). The search, analysis,
and data visualization capabilities of CDD Vault will be discussed.

FS-10

日時： 2015 年 10 月 29 日 13:30-15:00
場所： 研修室

アクセラレータを用いた生命科学計算
Computer simulation of biological science using accelerator
開催趣旨：
これまで、スパコンをはじめとする計算機の演算性能の向上は、複数のプロセッサーを相互に繋げ、その数を増やすことによって実現されてきた。しかし今後、さらに 10 倍、100 倍の性能向上を考えると、消費電力やスペースの面から、単純に汎用 CPU の数を増やすだけでは限界に達することが予想される。そこで注目されるのが、アクセラレータである。本セッションでは、アクセラレータを利用して生命科学に関連する研究を進めている二人の先生方に、最近の研究に関してご講演していただき、現状の問題点や将来展望に関して議論する。
モデレーター：

石川 岳志 Takeshi Ishikawa
長崎大学 Nagasaki University

1. GPGPU 化 OpenFMO プログラムの開発
梅田 宏明

Hiroaki Umeda

筑波大学 University of Tsukuba

大規模分子軌道計算向けアルゴリズムである FMO 法について、その実装の一つである OpenFMO
プログラムを GPGPU 化して、性能を評価した。GPGPU 化は Fock 行列計算部分と 4 中心フラグ
メント間クーロン相互作用計算部分について実装され、2,000 原子程度の分子の FMO 計算では、CPU 単体での性能の 3.8 倍の性能が得られている。発表では Fock 行列計算の GPGPU 化手法を中心に、大規模 FMO 計算の性能評価例等も報告する。

2. タンパク質全原子モデルのミリ秒シミュレーションにむけて
森本 元太郎Gentaro Morimoto

理化学研究所

RIKEN

単体タンパク質の全原子モデルは、周辺の水分子を考慮すると 10 万粒子程度になる。この規模の系の古典分子動力学計算は、GPU のようなアクセラレータ、あるいは汎用スパコンによる超並列計算でも、一日あたり 200 ナノ秒ほどのシミュレーションが限界である。それは演
算器を増やしても通信の遅延は一定であり、通信時間のほうが支配的になってくるからである。現在開発中の分子動力学専用計算機 MDGRAPE-4 では、粒子間相互作用の計算を加速するためのパイプライン、汎用プロセッサコア、ネットワークインターフェースを統合した SoC（System on Chip）を 512 個、三次元的に接続して通信遅延を小さくすることで、一日あた
り 10 マイクロ秒のシミュレーションを可能にすることを目指している。

FS-11

日時： 2015 年 10 月 29 日 13:30-16:45
場所： 401

先端的計測技術
Advanced Measurement and Analysis
開催趣旨：
近年、抗体医薬品、核酸医薬品などのバイオ医薬品の開発が盛んである。生体高分子をベースにしたこれらの医薬品はより複雑な分子作用機序や分子動態を示すので、開発においては、その計測が鍵となる。本フォーカストセッションでは、気鋭の研究者に御発表いただく。前半は高感度・高精度な生体計測に関して、後半は培養細胞を利用した人工人体代謝系の計測に関して広く御討論いただきたい。
モデレーター：石田 誠一

Seiichi Ishida

国立医薬品食品衛生研究所

National Institute of Health Sciences

多田隈 尚史 Hisashi Tadakuma
京都大学 物質-細胞統合システム拠点(iCeMS)

iCeMS, Kyoto University

1. マイクロチップを利用した膜輸送体の超高感度活性計測システム
Novel micro-system for highly sensitive analysis of membrane transporters
渡邉 力也

Rikiya Watanabe

東京大学大学院工学系研究科応用化学専攻/JST さきがけ
Department of Applied Chemistry, The University of Tokyo/PREST, JST

膜輸送体は薬剤標的として近年注目される膜たんぱく質である。膜輸送体を標的とした創薬では、輸送活性の計測は必須ではあるが、従来、感度の問題から、大半の膜輸送体の活性計測は不可能であった。この問題点を解決すべく、近年、私たちは生体膜マイクロチップを新規開発し、膜輸送体のための超高感度活性計測技術を確立した。本講演では、最新の生体膜
マイクロチップの開発状況などを紹介するとともに、膜輸送体の高感度活性計測システムの将来展望を提示したいと考えている。

2. 合成 mRNA により miRNA 活性プロファイルに従って生細胞を精密に分画する
High-resolution live cell identification by in vitro-synthesized miRNA-responsive mRNAs
遠藤 慧

Kei Endo

東京大学大学院新領域創成科学研究科メディカル情報生命専攻
Department of Computational Biology and Medical Sciences, The University of Tokyo

生きた細胞の同定や定義は主に細胞表面の抗原情報に依存しており、これまで生細胞の分画に細胞内部の生理活性を反映させることは困難だった。我々は最近、細胞内のマイクロ RNA
活性を検出するレポーターmRNA を試験管内で合成し、培養細胞に直接導入することによって、細胞内部の情報に基づいて細胞を生きたまま分画する方法を確立した。本方法を概説するとともに、さらに発展的な応用技術を議論したい。

3. 非染色顕微鏡画像を用いたリアルタイムフェノタイプスクリーニングの可能性
Potential of Real-time Phenotype-based Screening using Microscopic Non-labeled
Images加藤 竜司

Ryuji KATO

名古屋大学大学院創薬科学研究科

Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Nagoya University

創薬開発において、Cell-based Assay は培養技術と幹細胞科学の進歩により再び重要性を増してきている。細胞を評価する方法には様々な方法が存在するが、「完全に非破壊」かつ「定量的」にこれを行う手法はまだ少ない。我々のグループは、顕微鏡画像から得られる細胞の形の情報を用いて、非破壊かつリアルタイムに細胞品質を定量的に評価する手法を開発してきており、これを応用したフェノタイプスクリーニングの可能性について講演する。

4. 完全非増幅一細胞シーケンサーの開発
The paradigm shift in oral absorption Development of the amplification-free single-cellsequencing system
小口 祐伴

Yusuke Oguchi

東京大学大学院理学系研究科生物科学専攻
Department of Biological Sciences Graduate School of Science, The University of Tokyo

近年、一細胞単位に網羅・定量性の高い遺伝子発現解析(シーケンス技術)が強く求められている。従来法で一細胞 から抽出される微量サンプルを解析する場合、PCR によるサンプルの増幅が不可欠となるが、これでは増幅に偏りが生じ、本来の遺伝子発現パターンを維持したまま解析することは難しい。そこで本研究はサンプルを非増幅に計測できるシーケンス技術の開発を目指している。本発表ではこれまでの開発状況について報告する。

5. 有機トランジスタを用いた超軽量・超薄膜生体センサ
Ultraflexible and imperceptible bio-sensors integrated by organic transistor circuits
荒木 徹平

Teppei Araki

大阪大学産業科学研究所

The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

これまでの生体センサは、シリコン半導体や皿電極などの硬い電子材料で作製されており、
生体信号取得に特化している。しかし、皮膚や臓器は柔らかく、従来の電子デバイスでは生体の動きに追従しづらい。そこで、違和感がなく、装着感に優れた生体センサとして、柔ら
かい有機トランジスタを厚さ 1.2μm の極薄フィルム上に形成し、超軽量・超薄膜の生体センサの開発を行った。講演では、伸縮性をも兼ね備えるデバイス開発にも触れる。

6. 化学物質/医薬品アッセイにおける Organs-On-A-Chip の位置付け
Organs-On-A-Chip as a promising assay technology for chemical and drug
金森 敏幸

Toshiyuki Kanamori

産業技術総合研究所創薬基盤研究部門

Biotechnology Research Institute for Drug Discovery, National
Institute of Advanced Science and Technology

幹細胞の研究の発展に伴い、ヒト細胞はこれまで以上に化学物質や医薬品のアッセイに用いられるようになっている。ヒト細胞を用いたアッセイに求められるのは、ヒト in vivo との高い相関であるが、従来の培養技術により細胞に臓器／組織特異的な機能を発現させるには限界がある。さらに、in vitro で臓器間相互作用を再現できれば、評価内容が格段と高度化できる。こうした要請から、世界中で Organs-On-A-Chip への関心が高まっている。本講演では、この分野の研究開発の現状を紹介する。

7. 生理学的培養組織モデル，Body/Organ on-a-Chip，定量的 in vitro-in vivo 外挿
Physiologically-relevant cultured cell-based tissue models, body/organ on-a-chip andquantitative in vitro-in vivo extrapolation
酒井 康行

Yasuyuki Sakai

東京大学生産技術研究所・統合バイオメディカルシステム国際研究センター
International Research Center on Integrative Biomedical Systems (CIBiS), Institute of Industrial Science,
University of Tokyo

ヒト細胞の生理学的培養組織モデルにて化学物質の代謝や輸送に関する生物学的な情報を取得、マルチスケール数理シミュレーション等を用いて定量的 in vivo 外挿に結びつけるという統合的方法論は理想ではあるが、実際にはそれぞれの要素技術と統合化において実に様々な課題がある。本講演では、それらを概説すると共に、今後の解決への道を探りたい。

FS-12

日時： 2015 年 10 月 29 日 15:30-17:00
場所： 研修室

粗視化シミュレーションの創薬への応用
Application of coarse-grained simulations to drug discovery
開催趣旨：
本年 2 月、「粗視化による生体分子系のシミュレーション」というタイトルで CBI 研究講演会を開催したところ、多くの方にご参加いただき、この分野への興味の高さを確認する事ができました。そこでより議論を深めるべく、本大会においても表題のフォーカスト・セッションを企画
いたしました。粗視化モデルを用いたシミュレーションの現状を確認するとともに、創薬への応用を議論したいと考えておりますので、生体系のシミュレーションに携わっておられる方は是非ご参加ください。
モデレーター：高岡 雄司

Yuji Takaoka

ダッソー・システムズ・バイオビア株式会社 ライフサイエンスリサーチ部
Life Science Research, Dassault Systèmes BIOVIA

1. 生体分子粗視化シミュレータ CafeMol と DNA/タンパク質複合体のシミュレーション
Biomolecular coarse grained simulater CafeMol and simulation of protein/DNA complex
検崎 博生

Hiroo Kenzaki

理化学研究所情報基盤センター

ACCC RIKEN

我々は生体分子粗視化シミュレータ CafeMol を開発し、web で公開している。CafeMol は、タンパク質や核酸の粗視化モデルを取り扱うソフトウェアで、タンパク質をアミノ酸 1 つのビーズとして扱う粗視化モデルを用い、タンパク質のフォールディングや大きな構造変化を取り扱うことができる。また、核酸についても、タンパク質と同程度のレベルの粗視化モデル
を用い、タンパク質と核酸の複合体のシミュレーションを簡単に出来ることが特色となっている。ここでは、粗視化モデルと CafeMol の使い方などを簡単に説明し、次に、応用例としてヌクレオソームやクロマチンのシミュレーションについて紹介を行う。

2. 粗視化分子動力学シミュレーションで探るタンパク質・リガンド結合過程
Protein–ligand binding processes studied by coarse-grained molecular dynamics simulation
寺田 透

Tohru Terada

東京大学大学院農学生命科学研究科
Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo

タンパク質と低分子化合物（リガンド）の相互作用に関する研究は、複合体構造の決定や予測が中心であり、リガンド結合過程に関する知見は十分に得られていない。リガンド結合過程の時間スケールは、一般にミリ秒のオーダーであるため、通常の全原子分子動力学法を用
いてこの過程を再現することは困難である。そこで我々は、粗視化分子動力学法を用いてリガンドのタンパク質への結合過程を明らかにする研究に取り組んでいる。本研究では、粗視化モデルとして MARTINI を用いた。リガンドは、タンパク質の周囲にランダム配置し、初速やリガンドの初期配置を変えながら数 μs のシミュレーションを 50～100 回繰り返した。ト
ラジェクトリの統計的な解析の結果、結合・解離速度定数および解離定数は実験データを良く再現すること、リガンドはタンパク質表面上の特定の経路に沿って移動しリガンド結合ポケットに入る傾向があることなどが明らかとなった。

FS-13

日時： 2015 年 10 月 29 日 15:30-17:00
場所： 406

個別化医療と医療情報
Individualized medicine and medical informatics
開催趣旨：
ゲノム薬理学（PGx: pharmacogenomics）およびバイオマーカー研究の進展により治療の最適化が図られることから、製薬企業は PGx を用いた医薬品あるいはコンパニオン診断薬の開発により個別化医療の実現を目指しています。個別化医療の進展は創薬から上市、さらに医療の現場に至る様々な段階において変化をもたらすことが予想される。本セッションでは情報計算化学生物学の枠にとらわれず、ひろく臨床分野も含めた「個別化医療」をキーワードとして企業の研究者、開発担当者、最終的な臨床アウトカムに接するアカデミアから取り組みを紹介していただき、個別化医療の促進を目指すためのディスカッションを行う。
モデレーター：

中村 光浩

Mitsuhiro Nakamura

岐阜薬科大学医薬品情報学研究室
Laboratory of Drug Informatics, Gifu Pharmaceutical University

1. 製薬企業における個別化医療の取り組み
Current activity of personalized medicine in pharmaceutical industry
劉 世玉

Liou Shyh-Yuh

小野薬品工業(株) トランスレーショナルメディションセンター

Ono Pharmaceutical Co., Ltd.

医薬品開発の効率向上に PGx は貢献している。一方、PGx 情報をもとにしたバイオマーカー
情報を、医療現場で薬物療法の意思決定に活用するためには、バイオマーカーの情報を添付
文書に盛り込むことすなわち薬剤と体外診断薬の同時開発が望まれる。これらの現状を踏ま
えて製薬企業のバイオマーカー戦略の現状と課題について解説する。

2. 個別化医療を目指した大規模前向きコホートと健常人バイオバンク
A biobank for personalized medicine based on prospective cohort studies with healthy
volunteers on a large scale
高井 貴子

Takako Takai

東北メディカルバンク・メガバンク機構 医療情報 ICT 部門 Tohoku Medical Megabank Organization

東北メディカル・メガバンク計画は、15 万人の健常人ボランティアの生体試料を格納するバ
イオバンクと、10 年に亘る前向きコホート調査により、個別化医療の研究基盤を開発する。
遺伝情報の回付を明記した包括同意による参加登録は、個別化医療に留まらず個別化予防への可能性も拓くものである。

3. 個別化医療と Modeling & Simulation
Modeling & simulation for personalized medicine
鈴木 昭之

Akiyuki Suzuki

ファイザー株式会社

Pfizer Japan Inc.

医薬品開発の様々な過程で定量的意思決定の重要性が強調され、Modeling & Simulation（M&S）
が注目されている。M&S は開発段階の意思決定だけでなく、変動要因の探索など個別化医療へ重要な役割を果たしている。個別化医療と Modeling & Simulation の現状と将来について述べたいと思う。

4. ビッグデータと個別化医療の実際
Big data for personalized medicine
中村 光浩

Mitsuhiro Nakamura

岐阜薬科大学医薬品情報学研究室

Gifu Pharmaceutical University

医療現場では個別化医療を目指す動きが顕著である。今回や臨床薬剤師の立場から PMDA が公開している大規模有害事象副作用データベース(JADER)などの事例を交えた実例を紹介する。

チュートリアルチュートリアル「安全性（毒性）評価支援システム」勉強会
ＣＢＩ学会 計算毒性学研究会主催
開催趣旨：現在、化合物に関係する殆ど総ての分野で「安全性（毒性）評価」の重要性が高まっている。創薬における毒性や副作用、一般化合物における REACH 等で代表される化合物規制、環境分野における環境毒性、実験動物に代わるバーチャル実験としての適用。このように様々な研究分野で、安全性評価の重要性が増大している。
「安全性（毒性）評価」自体は、安全性（毒性）の特徴から、実データ主義が取られていたが、時代の進展とともにインシリコによる化合物安全性評価を積極的に採用するという流れが定着しつつある。これに従い、現実的に「安全性（毒性）評価支援システム」を利用する事が必要となりつつある。
現在、比較的多数の「安全性（毒性）評価支援システム」が大学、研究機関、ソフト関連企業
等で開発されている。日本でも、最新の「安全性（毒性）評価支援システム」が販売／展開されている。これらのシステムを充分に活用し、その力を充分に発揮できるようにするにはシステムの内容を充分に理解する事が必要であるが、そのような事を学ぶ機会が殆ど無い。
今回は、日本で販売されている多くの商用システムの方々や企業のご協力を得て、日本で展開されている殆どの「安全性（毒性）評価支援システム」のご講演をいただけることになった。様々なシステムを一堂に会して、勉強できる貴重な機会を生かし、安全性評価のなんたるかを学んでほしい。
日時：2015 年 10 月 26 日（月）12：45-17：00
場所：タワーホール船堀 4F 研修室

12:45-13:00 挨拶および安全性評価システムの概要：湯田浩太郎
13:00-13:30 ADMEWORKS:
株式会社富士通九州システムズ、古賀裕美
13:30-14:00 Derek Nexus：
CTC ライフサイエンス株式会社
14:00-14:30 Leadscope：
CTC ライフサイエンス株式会社
14:30-15:00 CASE：構造活性相関による毒性予測ソフトウェア CASE Ultra
インフォコム株式会社
15:00-15:20 休憩
15:20-15:50 Percepta：より効率的な意思決定のためのインシリコ物性・ADME・毒性予測を備えた自社ポータルサイトの構築
富士通株式会社、古田一匡
15:50-16:30 SYMMETRY：創薬研究・医薬品開発のための包括的支援システム
株式会社菱化システム、狩野敦
16:30-17:00 討論および名刺交換会
要旨：
SYMMETRY:
Prous Institute 社製 SYMMETRY は、医薬品開発過程における意思決定を包括的に支援するシステムです。SYMMETRY は、低分子化合物の作用機序、治療の適応症、毒性、副作用、ADMEなどの予測モデルを提供します。グローバル作用機序予測モデルでは本来の標的であるオン・タ
ーゲットに加えてオフ・ターゲットの予測も可能であり、探索段階での潜在的な安全性評価や市販後の副作用評価等にも活用することができます。SYMMETRY の安全性予測機能とその応用事例について紹介します。
CASE Ultra:
米国 MultiCASE 社の CASE Ultra は化合物の 2 次元構造情報から各種毒性を予測することで医薬品候補化合物のスクリーニングを強力に支援します。各種予測には化合物の Biophore(毒性を有する部分構造)をベースとした独自の構造活性相関モデルを使います。また米国 FDA(CDER)との共同開発による製品であり、FDA の毒性データを利用することが可能です。ICHM7 中で必要とされているコンピュータによる毒性評価の用途としてもご利用いただけます。

FMO 計 算 実 習
創薬研究に役立つ FMO 計算法の紹介とFMO 計算支援ソフト"FU"と GAMESS を用いた計算実習
日時：2014 年 10 月 26 日（月）13:30-17:30
場所：
タワーホール船堀 ４０１
募集人数： ３０名
講師：
北浦和夫（神戸大学）、Dmitri G.Fedorov（産総研）

プログラム（予定）１

講義 （13:30～15:10）
FMO 法の説明
創薬で役立つ機能（部分構造最適化、溶媒モデル等）の説明
GAMESS-FMO の説明

２

実習 （15:20～17:00）
FMO 計算支援ソフトウェア「ＦＵ」の機能と使い方
モデル系を用いた様々なＦＭＯ計算の実習
タンパク質-リガンド複合体モデルの計算と結果のグラフ化

３

質疑応答 （17:00～17:30）

概要と事前準備
計算実習は、参加者各自が持参するノートパソコン（64bit
メモリ 2GB 以上）で行います。

Windows パソコン、・ 事前に GAMESS のバイナリプログラム（64 ビット版）をダウンロードして正
しく 動作することを確認しておいて下さい。
GAMESS は下 記 Web サイトで申し込むと、e-mail でパスワードが送られてきて、その後にダウンロードできます。
http://www.msg.ameslab.gov/gamess/・ TINKER（力場プログラム）の Windows 用のバイナリプログラム（64 ビット版）
を、http://dasher.wustl.edu /ffe/からダウンロードし、正しく動作することを確認しておいて下さい。
・ FU の公開版を、MateriApps (http://ma.cms-initiative.jp/ja)で “fu”を検索し、ダウンロードして下さい。
ダウンロードファイルを展開すると fu-23Dec2013 フォルダーができます。ここに、実行 形式プログラムや説明書など一式が収められています。説明書類に目を通しておいて下さい。
（注意：全てのプログラムのフォルダーは、C:ドライブ直下に置いて下さい）

参加費：有料（CBI 学会 2015 年大会への参加登録が必要です。
）
連絡先：CBI 学会 2015 年大会事務局

ランチョンセミナー
LS-01～LS-05

LS-01
エルゼビア・ジャパン株式会社(Elsevier Japan KK)
LS-02
サターラ合同会社 (Certara G.K.)
LS-03
株式会社菱化システム (Ryoka Systems Inc.)
LS-04
パトコア株式会社 (Patcore, Inc.)
LS-05
株式会社ワールドフュージョン
(World Fusion Co., LTD.)

研修室
Training Rm

10/27 12:00-13:30
401
研修室
Training Rm

10/28 11:30-13:00
401
10/29 12:00-13:30

401

Elsevier 社ライフサイエンスソリューションのご紹介

Cell、Lancet を初めとして出版社としてのイメージが強いエルゼビアですが、近年は創薬研究をサポートするライフサイエンス製品およびサービスを提供しており、数多くの企業
および大学官公庁でご利用いただいております。
本ランチョンセミナーでは、エルゼビアが提供しているライフサイエンス製品の概要紹介
ほか、PathwayStudio、Reaxys/Reaxys Medicinal Chemistry、Embase のケーススタディも紹介予定です。

■Pathway Studio（パスウェイスタジオ）
自然言語処理アルゴリズム（MedScan）を使用し、PubMed アブストラクトおよびライフ
サイエンス分野 1,600 タイトルの full-text から、分子間相互作用情報を抽出したデータベースを有するパスウェイツールです。対応データは、Mammal、Plant の他に、薬剤情報、疾患情報もオプション追加も可能です。

■Reaxys（リアクシス）
化学反応情報と実測物性値を収録した世界最大級の反応・化合物データベースです。有機
化学から無機化学、有機金属、錯体化学まで幅広くカバーし、化学者のワークフローに合わせた効率的な検 索性 を提供します。 約 1 6 , 0 0 0 誌の定 期刊行物および 特許から情報を収録しています（収録反応数約 3,950 万件、収録化合物数約 2,610 万件、実測物性値 5 億件以上）。

■Reaxys Medicinal Chemistry（リアクシス・メディシナルケミストリー）
約 32 万点の出版物・特許を情報源とした、創薬化学向けデータベースです。化合物とそれに関連したアッセイや生物活性データを中心に約 600 万件の化合物、3,000 万件の生物活性データ、11,000 件以上のターゲットの情報を収録しています。ヒートマップ機能
により、異なるソースや分析情報から得られた生物活性データの比較結果を可視化し、新薬候補とターゲット分子の関係性を効率的かつ網羅的に閲覧することも可能です。

■PharmaPendium（ファーマペンディウム）
米国 FDA および欧州 EMA の医薬品承認文書を全文検索可能な形で収録したデータベースです（FDA:1992 年～、EMA：1995 年～）。マニュアルインデキシングにより、毒性・副作用の事例がまとめられているため、特定の毒性・副作用の先例を薬剤横断的に閲覧可能です。また、オプションとして FDA 文書は最初の承認薬まで遡って情報検索が可能なClassic Collection、薬物動態データを素早く入手可能な Pharmacokinetics Module、薬剤と代謝酵素・トランスポーターとの相互作用データのための Metabolizing Enzymes andTransporters Module もご提供可能です。

■Embase（エンベース）
薬学・医学を分野向け論文検索ツールです。EMBASE（1974 年以降）と MEDLINE（1951 年以降）を同時に検索し、網羅的かつ信頼性の高い検索結果を提供いたします（重複されたデータは事前削除済）。全てのレコードに付与されたインデックスシステム
により､信頼性の高いハイパフォーマンスな検索を可能にし、学会抄録レコード、被引用
情報へのリンク、Triple Linking 等の情報も収録しています。

■Elsevier Text Mining（エルゼビア テキストマイニング）
Elsevier Text Mining は、フルテキストを対象にして taxonomy、用語共起、自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）を使い論文情報を検索する製品です。これらの機能を利用することでこれまで非常に困難であった標的分子のシーズとなる情報の検索や新規薬効（Drug repositioning) および毒性情報の調査の時間を大幅に短縮します。

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お問い合せ先：〒106-0044 東京都港区東麻布 1-9-15 東麻布一丁目ビル 4 階エルゼビア・ジャパン株式会社
E-mail: jp.corporate@elsevier.com
日本語ホームページ: http://www.elsevier.com/jp
本社ホームページ: http://www.elsevier.com＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

合成化学を考慮した最先端 CADD ソフトウェアソリューション

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Muse Invent は、トライポス社（現サターラ社）が開発した Muse をベースに合成化学の概念を統合させた、全く新しい最先端の CADD ソフトウェアソリュ－ションです。Muse Invent は、
以下のような特徴的な機能を持っています。
• 合成可能な医薬品化合物候補の同定に加えて、必要となる合成経路を予測します。
• 複数の設計基準を満たす新規化合物のデザインを、支援します。
• リード化合物構造の形状やフォーマコフォアの特徴を踏まえて、新規化合物を設計します。
• 並列計算や、リモートおよびグリッド環境における計算機能によって、複数の設計基準のスコアリング
を短時間で完了させます。

革新的なアイディアの創出

研究開発への貢献と競争優位性の実現

既存のデータベースに依存しない新規化合 物のデザイン

多基準医薬品設計に合成化学のコンセプトを組み合わせるを可能にするだけでなく、「仮 想」の 合成化 学によって、ことにより、最適化が求められる全てのパラメーターに関す

実験室における合成経路を予測します。

既存の技術の活用と投資利益率の向上る知見を提供します。

オープンアーキテクチャ構造の活用により、既に導入されてソフトウェアの操作性の高さいる CADD ソフトウェアを Muse Invent と組み合わせるこ

操作が直感的かつ平易であるため、創薬化学部門全体にとができます。その結果、これまでに蓄積されてきた知見

利益をもたらします。その結果、革新的なアイディアの創出と新たな技術とを統合し、投資利益率を最大化することがを促進し、プロジェクトの問題点の克服に貢献します。

できます。

情報計算化学生物学会 2015 年大会 ランチョンセミナー

サターラ社の創薬ソリューションのご紹介
日時：2015 年 10 月 27 日 12:00 - 13:30

会場：

タワーホール船堀 4 階 401 号室

講演者： 小川 隆則（サターラ合同会社

シニア アプリケーション サイエンティスト）

サターラ社は、米国ニュージャージー州プリンストンに本社を置き、バイオシミュレーションの科学技術を通して医薬品研究開発の発展に貢献する、世界的企業です。当社は、創薬から臨床開発の後期までの全ての領域をカバーするソリューションを提供しておりますが、特に創薬分野では、「Muse Invent」や「Sybyl®-X」を始めとするシミュレーション解析ソフトウェア
だけでなく、複数の創薬関連データベースの包括的管理を可能にするインフォマティクス系
ソリューション「D360TM」等、最先端の科学技術を応用した製品やサービスを提供しております。
本ランチョンセミナーでは、それらの創薬ソリューションについて、デモンストレーションを交えながらご紹介させて頂きます。

サターラ社（Certara®）について
サターラ社は、最先端の科学技術による医薬品開発および医薬品安全性のコンサルタント会社として医薬品業界を牽引し、世界中の数千社におよぶ医薬品企業から信頼を集めています。2007 年以降、サターラ社は、創薬研究向け
ソフトウェアを開発するトライポス社（Tripos）の買収を皮切りに、戦略的な企業統合を繰り返すことで成長してきました。
現在では、創薬研究の早期段階から臨床開発まで、医薬品の製品化過程全体に及ぶ広範な科学コンサルティング
サービスおよびソフトウェアソリューションを一社で提供する、業界で最も包括的なソリューションプロバイダです。
サターラ社の詳細については、www.certara.com / www.certara.co.jp をご参照ください。

サターラ合同会社〒 105-0001 東京都港区虎ノ門 4-2-12 虎ノ門 4 丁目 MT ビル 2 号館 9F
Tel: 050-3786-9898 / Fax: 050-3156-2152 / Email: japan.sales@certara.com

創薬研究情報共有クラウドシステム

CDD Vault のご紹介
情報計算化学生物学会 2015 年大会 ランチョンセミナー
日時：2015 年 10 月 28 日(水) 11:30－13:00
会場：タワーホール船堀４階研修室

岡崎 泰典
株式会社菱化システム 科学技術システム事業部 データサイエンス部

Dr. Barry A. Bunin
CEO and Board Director, Collaborative Drug Discovery, Inc.
近年、製薬企業、バイオベンチャー、公的研究機関、大学など複数の研究機関からなる共同研究プロジェクトが立ち上げられるようになってきています。こうしたプロジェクトに参加している研究チームは各々の施設で研究業務を遂行するため、データをどのようにプロジェクトメンバーに対して共有し、活用していくのかが課題の１つとなっています。言い換えれば効果的なデータの活用がプロジェクトの進行を左右する要因になり得ます。
またこうした複数の研究機関から構成されるプロジェクトに限らず、社外のグループと共同研究を行っているケースは数多く見受けられ、やはりデータの共有が同様に課題になっています。
一方で一般業務においてデータの管理・共有にクラウドストレージやクラウドサービスが活用されるようになっており、欧米を中心に R&D 分野での利用も浸透してきています。
Collaborative Drug Discovery 社の CDD Vault は創薬分野における共同研究のデータを扱うために設計されたクラウドサービスで、構造情報を含む化合物データをはじめ、アッセイプロトコルの管理、アッセイ結果の可視化など医薬品候補化合物に対する評価に必要とされる機能が Web ブラウザーのみで利用できます。クラウドサ
ービスであるため、IT 管理者を置く必要が無く、固定資産となるサーバーハードウェアを必要としません。また必要な期間だけの利用ができますので、プロジェクトの遂行期間に合わせてお使いいただけます。
今回は CDD Vault が提供する機能を、デモンストレーションを交えながら紹介致します。併せて、活用事例やセキュリティについても紹介致します。

研究データの管理および解析各分野の研究者による共同研究の効果を高められる “場” の提供により、有効な化合物の発見を促進します。

化合物
ChemAxon 社のエンジンにより、構造検索や各種記述子の算出が可能です。
▸

SMILES、InChi、MOL、IUPAC 名をサポート▸

SDF、CSV ファイルからの化合物情報登録▸

Web ブラウザー内で動作する構造描画ツール▸

構造情報からの Lipinski ルール、logP、pKa などの記述子を算出▸部分構造検索、類似構造検索、R-グループ検索

バイオアッセイ
直観的なウィザードにより、データ量やファイル形式に応じたデータインポートをサポートします。計算式を組み込んだ任意のプロトコルを設定できます。
▸

SAR 解析やヒートマップなど様々なデータマイニングを、プラ

活性評価、PK/PD、ADME、毒性試験など幅広いプ
ロトコルに対応▸

データマイニング
グインや外部アプリケーションを利用することなく行えます。
▸

EC50/IC50、EC90、MIC の算出▸ HTS プレートの QC、ヒートマップ、Z/Z’ファクター、Z ス
コア計算

パブリックデータと組み合わせた評価
自分たちのデータと CDD Vault 内で利用できる各種パブリ

SAR テーブルやヒートマップなど目的に応じた評価法の利用▸

ROC 曲線によるスクリーニングモデルの評価▸

サーバーサイド処理による高速な演算

セキュリティ
CDD 社で専用のデータセンターを保有、運用することにより、ックデータを組み合わせた、データマイニングやスクリーニングモデ

お客様の大切なデータを強固に管理します。2004 年以来の

ルの評価を行えます。

システムの稼働率は 99.98％であり、高い安定性を維持しています。

スクリーニングデータ▸

IP アドレスによる制限▸

パスワードによる個別認証

▸

二段階認証

ータを利用できます。

▸

HTTPS により暗号化された安全な Web 通信▸

データやファイルは暗号化されて保存

化合物情報

▸

リモートサーバーに暗号化されたバックアップを毎日保ChEMBL (GPCR、Malaria、Kinase)や FDA
repurposed drug、NIH MLSMR、GlaxoSmithKline 社
TCAMs に代表される、数百のパブリックソースの HTS/LTS デ構造式や生物活性データ、毒性情報、論文の参照情報が存付随した 200 万以上の化合物情報を利用できます。

Collaborative Drug Discovery 社 日本代理店

株式会社菱化システム 科学技術システム事業部〒131-0045 東京都墨田区押上 1－1－2 東京スカイツリーイーストタワー
TEL：03-6830-9724（直）FAX：03-5610-1161（直）E-mail：support@rsi.co.jp
URL：http://www.rsi.co.jp/䡃㻯㻻㻭㻿 ᪥ᮏ⥲௦⌮ᗑComputational Oral Absorption Simulation⤒ཱྀ྾཰ண䛾䝤䝺䞊䜽䝇䝹䞊
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Secretions
Intestinal membrane ⮫ᗋヨ㦂䛾つᶍ䛾⦰ᑠ䞉▷⦰

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CBI 学会 2015 年大会＜ランチョンセミナー＞

日時：10 月 29 日 12：00-13：30
会場：タワーホール船堀 401（ 4 階）Knowledge に よ る 疾 患 標 的 探 索 と 既 存 薬 の 再 検 証
株式会社ワールドフュージョン
川原 弘三
緑川
淳

創 薬 研 究 をしていく上 で、効 率 化 を求 められていく一 方 で、新 しい創 薬 ターゲットの減 少 国 内 臨 床 試
験の空洞化など様々の要因により、医薬品開発は厳しさを増し、国際的にも FDA の新薬承認数の減少 がおきている。とはいえ、既 存 薬 の新 効 能 での承 認 は徐 々に増 加 するなど、Drug Repositioning
や Phenotypic assay など 旧来の手段、既存薬剤と 新 しい技術の融合により、薬剤開発の幅が広がっている。 また、遺伝子解析が進んだことで疾患関連遺伝子、SNP など創薬に直結する多くの情報が非常に早いスピードで得られるようになってきた。一億 を超えた CAS Number の登録にみられるよう加 速 して増 え続 ける化合 物 数 と 積み重 なる化合 物 と標的 とのアッセイ・活 性 情報 に加 え、化 合物か
ら薬 になる段 階 で重 要 な 特 許 情 報 、臨 床 開 発 状況 も徐 々にアクセスしやすくなってきた。しかしながら、特許情報から ターゲットや活性値の取得 、 開発状況から欲 しい情報だけを取得することは 容易ではない。
知識データベースは 増え続ける情報を解析 し蓄積したものであり、Drug Repositioning や On/Off
Target の予測など 創薬における様々な課題を整理して提示することが可能である。また、着目する疾患領域から、希少疾患のリストアップや、疾患の臨床開発状況、既知の文献情報、関連遺伝子 、タン
パク質、SNP、遺伝子発現情報、関連 タンパク質のアッセイ情報やその活性化合物と活性値などを短時間で示すことや、アミノ酸変異を伴う SNP の影響を知るために、PDB が既知の場合、リガンド周囲に影響する場合の構造情報を確認することも可能だ。 日常的に標的遺伝子やタンパク質から取り組ん
でいる 創薬研究者には遺伝子やタンパク質から 活性化合物やアッセイ情報同様に関連疾患および希少疾患を提示し、ターゲットの推測を支援する。 さらに 次世代シーケンサーを用いた解析結果から創薬標的を探すための優先順位付手法など、実験データから有望なターゲットを、実験値を考慮しながら選択していくことが可能である。創薬の場面に即した利用例 を実際の動作とともに紹介する。

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CBI 学会 2016 年大会「in silico 創薬の将来－生体分子シミュレーション、構造生物学、

ビッグデータの連携からアカデミア創薬へ」
開催のご案内
日時：2016 年 10 月 25 日(火)－27 日(木)会場：タワーホール船堀（東京と江戸川区船堀 4-1-1）

開催趣旨：
ヒトゲノムの解析と、疾患原因タンパク質の構造解析が可能となって以来、計算化学及び計算生物学を活用した創薬プロセスの劇的な効率化、いわゆる in silico 創薬は、創薬に携わる研究者にとって大きな夢でありつづけています。
1990 年代から 2000 年代を通して、
構造生物学によるタンパク質構造解析技術の進歩と様々な計算手法の開発があり、いくつかのターゲットにおいて大きな貢献がありましたが、多くの標的で安定して in silico 創薬に成功するまでには至っていません。しかし 2010 年代に入り、大規模 MD 計算や FMO 法などにより精密な生体分子シミュレーションが実用的になったこと、従来は困難であった
膜タンパク質の構造解析が可能になったこと、及び重層的かつ大規模な医療や医薬候補化
合物の基礎データいわゆるビッグデータの収集と解析が可能となったことにより、in silico
創薬の実用性は次の段階の入り口に立っています。
一方、製薬産業では、有望な低分子創薬ターゲットが枯渇し、タンパク質間相互作用などの従来型の化合物ライブラリーではヒットが得られない創薬ターゲットや、抗体、核酸、細胞医療などの新しい医薬や医療技術へのニーズが高まっており、多くの学問領域を巻き込んだオープンイノベーションが欠かせなくなっています。このような状況の中、2015 年には、日本医療研究開発機構（AMED）が設立され、創薬イノベーションをオールジャパ
ンで推進する体制が整いつつあります。
以上の背景を踏まえ、2016 年の CBI 学会は、昨年に引き続き、創薬のオープンイノベー
ションと関連する学問分野に焦点を当てて開催します。特に生体分子シミュレーション、
構造生物学、ビッグデータについての多くのセッションを準備して、in silico 創薬がどの程度実用的になったのか、また次の時代に活躍するための課題について議論したいと考えています。様々な学問分野の研究者が、最新の状況や今後のニーズを共有し議論を深め、今後の創薬研究へのヒントを得るとともに、社会に必要とされる新しい境界領域の学問を創造する場になれば幸いです。
アカミデア、製薬企業でオープンイノベーションによる創薬を推進している方々、あるいは興味をお持ちの方の積極的な参加をお願いいたします。

CBI 学会 2016 年大会 大会長

後藤 俊男（理化学研究所）

CBI 学会 2016 年大会 実行委員長

本間 光貴（理化学研究所）

CBI 学会 2015 年大会
2015 年 10 月 26 日発行

Chem-Bio Informatics Society Annual Meeting 2015

編集責任：堀内 正 片倉晋一
制作責任：小長谷明彦
制作： 小澤陽子 小宮山直美 塚田優子 湯川真澄
町田規子 塩塚真理 高橋まき 高橋めぐみ
発行：CBI 学会 2015 年大会事務局〒226-8502
神奈川県横浜市緑区長津田町 4259
東京工業大学大学院総合理工学研究科
小長谷研究室内

Editor in chief :October 26, 2015
Tadashi Horiuchi, Shinichi Katakura

Production Director : Akihiko Konagaya
Production Staff :Yoko Ozawa, Naomi Komiyama, Yuko Tsukada
Masumi Yukawa, Noriko Machida, Mari Shiozuka
Maki Takahashi, Megumi Takahashi
Published by :Chem-Bio Informatics Society (CBI) Annual Meeting 2015

TEL/FAX: 045-924-5654

E-mail : cbi2015@cbi-society.org
URL: http://cbi-society.org/taikai/taikai15/
Copyright© 2015 CBI Society All rights reserved.
ISBN : 978-4-9903708-8-6