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一般シンポジウム S58 マルチモーダルAIと機械学習が導く創薬・DDS・医療AIの次世代展開 オーガナイザー 有馬 英俊（第一薬大薬）、関嶋 政和（東京科大情理） 2026年3月29日 09:30 ～ 11:30 第18会場(第3学舎1号館 A棟 [2F] A202) 近年の創薬・ドラッグデリバリーシステム (DDS)・医療分野における研究では、化合物の化学構造、タンパク質の立体構造、オミクス情報（遺伝子や代謝などの網羅的な生体情報）、細胞応答、ウェアラブル機器から得られる時系列データなど、性質の異なる情報を横断して扱う局面が急増している。こうした多様なデータを同時に統合し、研究の意思決定に直結する知見へ変換する鍵が、マルチモーダルAIと機械学習である。本シンポジウムでは、標的探索から分子設計、DDS合理設計、ヘルスモニタリングまでを貫く「統合AI」の最前線を、具体的な研究事例として提示する。 関嶋政和 氏（東京科学大情理）は、タンパク質と化合物の結び付きに関する情報を手がかりに化合物を生成する生成AIモデルと、遺伝子情報や文献を読み解いて標的タンパク質候補を推定する言語モデル活用を紹介し、「標的同定」と「分子設計」を接続する道筋を示す。山西芳裕 氏（名大院情報）は、疾患関連のマルチオミクス、タンパク質立体構造、化合物情報を融合する基盤技術により、治療標的探索、分子設計、薬効・副作用予測を一体として扱う枠組みを提示する。有馬英俊 氏（第一薬大薬）は、シクロデキストリン超分子DDSを対象に、分子認識の物理化学的評価から細胞応答（遺伝子発現）予測までを統合し、データ駆動で設計指針を抽出するアプローチを示す。加納 学 氏（京大院情報）は、血糖値・心電図などの時系列生体データを対象に、将来値予測とデータ合成の技術を紹介し、AIによる個別化ヘルスモニタリングの実装可能性を議論する。このように本シンポジウムでは、異なる種類のデータをまとめて解析し、創薬の設計や医療の現場に生かす統合AIが、次世代の医薬品開発と個別化医療を加速する基盤技術となる可能性を示す。 #マルチモーダルAI #創薬 #個別化医療 58