CTO中山が日本薬学会年会にて発表

株式会社ジェクスヴァル
2026年3月25日

CTO中山裕介が日本薬学会第146年会にて発表

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、日本薬学会第146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「Graph Neural Networkを活用したデータドリブン創薬：LLMによる希少疾患適応探索 」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]
当社は、Graph Neural Network（GNN）と大規模言語モデル（LLM）を統合した、データドリブンな希少疾患適応探索手法について発表します。本研究では、Graph Attention Autoencoder（GATE）¹⁾による知識グラフ解析に加え、Model Context Protocol（MCP）やRetrieval-Augmented Generation（RAG）を用いてLLMを外部データベースや特許情報に接続。標的疾患との適合性および実現可能性をAIエージェント主導で多面的に評価する新システムを構築しました。この多層解析により、既存薬の新たな希少疾患への適応候補を特定し、創薬プロセスの迅速化と精度向上への貢献を目指します。

■登壇情報詳細■

イベント名	日本薬学会第146年会 ファーマシンフォニーが奏でる未来　〜やってみぃひん？薬学イノベーション！〜
開催日時	2026年3月26日（木）～ 29日（日）
会場	関西大学 千里山キャンパス
ポスター発表	日時　　2026年3月29日（日） 9:30 〜 11:30 場所　　第60会場 (4101　第4学舎4号館 [1F]) (2) 演題（29-60-am-15） Graph Neural Networkを活用したデータドリブン創薬：LLMによる希少疾患適応探索
発表者	中山裕介,  辻真吾（東京大学先端科学研究センター）,  山本紅司（独立研究者）,  細見光一（近畿大学薬学部）
URL	日本薬学会第146年会　https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/pharm146 ポスター発表　https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/pharm146/presentation/46012-16-04

 

■参考情報■

1) Graph Attention Autoencoder（GATE）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。

[日本薬学会について]
日本薬学会（The Pharmaceutical Society of Japan）は、140年以上の歴史を持つ学術組織であり、基礎から臨床、創薬科学まで広範な領域をカバーする国内有数の学術集会を主催しています。近年は、AI創薬やリアルワールドデータ活用といった次世代技術が広く取り上げられ、産官学連携のプラットフォームとして、高度な医療ニーズに応えるイノベーションを創出する重要な場となっています。

[ジェクスヴァルについて]
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。

 

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