『ＡＩ・機械学習による安全性評価の効率化・迅速化 』

明治薬科大学

『機械学習を用いた合成ルートの探索』

摂南大学

1.はじめに
2.合成ルート探索に必要な要素技術
　2.1 逆合成解析における化学反応式の有向木表現
　2.2 逆合成解析における合成ルートの評価と選択

『機械学習に読み込ませるためのデータベースの構築』

(株)インシリコデータ

1.はじめに
2.機械学習とは
2.1 学習の種類（教師あり学習，教師なし学習，強化学習）
3.機械学習を利用目的としたデータベース
　3.1 機械学習用データベースの基本構成
　3.2 機械学習と多変量解析／パターン認識および人工知能
　3.3 データベースのサンプルについて
　3.4 データベースで化合物を扱う時の注意事項
4.ビッグデータ化のためのデータベース連携での留意事項

『免疫チェックポイント低分子阻害剤のインシリコ創薬の事例』

静岡県立大学

『医薬品開発に人工知能を導入するためのデータサイエンティストの教育・育成』

東京医科歯科大学

『抗体医薬品の凝集抑制のための処方探索』

(株)ユー・メディコ

1.はじめに
2.総合的アプローチ
3.物理化学的パラメータ
4.物理化学的パラメータを用いた実験値の予測
5.添加剤の使用状況

『タンパク質の発現、精製過程における会合凝集と対策』

Alliance Protein Laboratories，シスメックス(株)

1.はじめに
2.高濃度に伴う会合凝集
　2.1 凍結
　2.2 カラム
　2.3 限外ろ過
3.タンパク質変性に伴う会合凝集
　3.1 溶媒
　3.2 ウイルス不活化
　3.3 カラム担体上での変性
4.対策

『バイオ注射剤における異物、微粒子及び凝集体のGMP』

(合)ヒトミライフサイエンス研究所

1.はじめに
2.バイオ注射剤の不溶性微粒子について
3.異物検査法
　3.1 日本薬局方<6.06> 注射剤の不溶性異物検査法
　3.2 目視検査法
4.不溶性微粒子試験
　4.1 日局一般試験法：微粒子試験法
　4.2 タンパク質医薬品注射剤の不溶性微粒子試験法（案）について５）
5.凝集体について

『アンメットニーズ・インサイト情報を活用した戦略の構築と実行』

(株)アサヒ・シーアンドアイ

1.潜在アンメットニーズを見つけ出すのは難しい
2.得られたアンメットニーズ・インサイト情報の中で、どれが自社製品の最もビジネスチャンスとなり得るかをあぶりだす手法の紹介
3.構築した戦略を展開した効果を検証する手法の紹介
4.構築した戦略を実行の際の留意点；顧客における価値
5.最後に
　5.1 ランチェスターの理論
　5.2 アンソフのモデル
　5.3 ハブマーケティング

『「販売情報提供ガイドライン」が製薬企業の活動に与える影響』

ベーカー＆マッケンジー法律事務所

1.はじめに
2.本ガイドラインの概要
　(1)背景 (2)ガイドラインの構成
3.ガイドラインの基本的考え方
　(1)目的 (2)適用範囲 (3)販売情報提供活動の定義 (4)基本原則
4.コンプライアンスシステムの整備
　(1)経営陣の責務　(2)組織体制及び監督　 (3)資材レビュー　(4)モニタリング　(5)手順書・業務記録の作成・管理
5.未承認薬・適応外薬等に関する情報提供
6.結語

『医薬品・医療分野におけるゲル化・増粘剤の活用とその安定維持』

信州大学