CTOの中山がCBI学会2025年大会にて発表

株式会社ジェクスヴァル
2025年10月17日

CTOの中山が情報計算化学生物学会(CBI学会)2025年大会にて発表

株式会社ジェクスヴァル(本社:神奈川県藤沢市、代表取締役:加藤珠蘭、以下「ジェクスヴァル」)は、2025年日本バイオインフォマティクス学会年会において、チーフテクノロジーオフィサー(CTO)である中山裕介博士が「AI-Enhanced Data-Driven Drug Repurposing Platform: Graph Attention Autoencoder1) with Multi-Layered Multimodal Approach for Accelerated COVID-19 Therapeutic Discovery」(AIを活用したドラッグリパーパシングプラットフォーム:グラフアテンションオートエンコーダー1)と多層的マルチモーダルアプローチによるCOVID-19治療薬の迅速探索)と題した発表を行うことをお知らせいたします。

[イベント概要]
本発表は口頭発表として選定され、新規医薬品候補物質や、既存医薬品の新たな用途を発見する「ドラッグリパーパシング」において、グラフニューラルネットワーク2)とファーマコインフォマティクス技術を統合した当社独自のAIプラットフォームを紹介します。複数のデータソースを統合的に解析することで、従来手法では見逃されていた治療薬候補の発見を加速させる手法を提示いたします。

イベント情報詳細

イベント名

CBI学会2025年大会
コンバージェンスが生み出す未来のライフサイエンス
〜融合する化学・生物学・情報科学〜

開催日時

2025年10月27日(月) ~ 30日(木)

会場

タワーホール船堀(東京都江戸川区船堀4-1-1)

口頭発表

  • 日時
    2025年10月30日(木) 10:00~11:30
  • 場所
    タワーホール船堀 研究室4階
  • 演題(O06-02)
    AI-Enhanced Data-Driven Drug Repurposing Platform:
    Graph Attention Autoencoder1)  with Multi-Layered Multimodal Approach for Accelerated COVID-19 Therapeutic Discovery
    (AIを活用したドラッグリパーパシングプラットフォーム:グラフアテンションオートエンコーダー1)と多層的マルチモーダルアプローチによるCOVID-19治療薬の迅速探索)

URL

CBI学会2025年大会
https://cbi-society.org/taikai/taikai25/index.html

口頭発表一覧
https://cbi-society.org/taikai/taikai25/abstracts/Orallist_2025.pdf

 

[CBI学会について]
CBI学会(Chem-Bio Informatics Society)は、1981年の設立以来40年以上の実績を誇る、化学・生物学・情報計算学の融合領域を牽引する学術組織です。
同学会年次大会は、計算化学、バイオインフォマティクス、AI創薬、ケモインフォマティクスなど最新の研究に従事する専門家が一堂に会する場として、アカデミアと産業界双方から高い注目を集めています。化学・生物学・情報科学のコンバージェンスをテーマに、最先端の研究成果や技術動向が発表されるとともに、産学官の多様な参加者が議論を深める場となっています。近年では、AI・機械学習技術の医薬品開発への応用が主要テーマとなっており、製薬企業やバイオテクノロジー企業による産学連携プロジェクトの発表も増加しています。基礎研究の成果を社会実装につなげる議論が活発に行われ、次世代のライフサイエンスイノベーションを形成する重要なプラットフォームとなっています。

[ジェクスヴァル概要]
ジェクスヴァルは、「Treatment Reaches the Unreached〜お薬を必要とするすべての人に〜」 という理念のもと、独自のAI駆動型ファーマコインフォマティクス技術からの価値創出を通じて、希少疾患などのアンメットメディカルニーズ(未充足の医療ニーズ)に対する革新的な医薬品の創出と開発に取り組んでいます。

■参考情報■

1) , 2) Graph Attention Autoencoder(GATE)、グラフニューラルネットワーク(GNN)について
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な「つながり」のパターンを学習するAI技術です。とりわけGraph Attention Network (GAT)は、SNSにおけるリコメンデーションや、物流における配送ルートの最適化など身近なサービスで広く活用されています。なかでも当社が採用するGraph Attention Autoencoder(GATE)は、これまでライフサイエンス分野では、タンパク質の構造の予測などに限定的な応用にとどまっていた最先端技術です。当社はこのGATE技術を創薬プロセス全体に革新的に適用することで、新たな治療薬候補の発見を可能にしています。

 

本件に関するお問い合わせ: info@gexval.com
コーポレートオフィスヘッド 杉﨑敦史