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【プレスリリース】 FRONTEO、米国進出を本格化 ライフサイエンスとテクノロジーに強みを持つ米Q Partnersと戦略的パートナー契約を締結 prtimes.jp/main/html/rd/p… #AI創薬 #KIBIT #QPartners
「2158 FRONTEO」 AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory(DDAIF」において、自社開発の特化型AI「KIBIT(キビット)」を用いた新技術を開発し、日本国内特許を取得したと18日に発表しており・・・ 続きはコチラ ales-ia.com/free/contents5… #FRONTEO #KIBIT #DrugDiscoveryAIFactory
【プレスリリース】 創薬標的となる候補遺伝子を抽出する新技術について特許を取得 AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」における高精度な創薬標的分子・バイオマーカー・適応症探索等に活用 prtimes.jp/main/html/rd/p… Drug Discovery AI Factory lifescience.fronteo.com/products/drug-… #AI創薬 #KIBIT
【メディア掲載】 産経新聞(6月16日付 東京朝刊)に「【JAPAN Forward 日本を発信】分断の中にも希望はある ー AI Tool‘KIBIT’:A Game Changer in New Drug Development(日本製AI「KIBIT」は創薬のゲームチェンジャーとなるか?)」が掲載されました。 sankei.com/article/202506… #AI創薬 #KIBIT
【メディア掲載】 JAPAN Forwardで『トランプ大統領の薬価引き下げ命令に翻弄される製薬業界 日本製AI「KIBIT」はゲームチェンジャーとなるか?』が掲載されました。 日本語版 japan-forward.com/ja/ai-tool-kib… 英語版 japan-forward.com/ai-tool-kibit-… #AI創薬 #KIBIT
未知の発見は“ひらめき”から生まれるので既知情報から探すことはできません。そのため、KIBITは、未知のつながりをもマップで提示し、シミュレーションでそのメカニズムを導くヒントを提示します。 xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/… #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI #論文検索I #日経クロステック
未知の関連性の発見は、どんなに高速に大量に検索しても、そもそも未報告なので検索結果はゼロです。 xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/… #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI #論文検索I #日経クロステック
一般的な生成AIは“結果を自然な表現で提示すること”に、KIBITは“人にひらめきを促すこと”に重点を置いています。 xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/… #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI #論文検索I #日経クロステック
FRONTEOの論文探索AIは、これまで情報探索・参考文献として活用されてきた学術論文が、未報告の関連性を発見するソースとして生まれ変わる技術です。 ▽日経クロステックの記事 xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/… #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI #論文検索I #日経クロステック
日本企業【FRONTEO】のAIツール「KIBIT」が、新薬開発で革新的な成果! 膨大なデータから有望な化合物を発見し、 研究コストや開発期間を大幅短縮。 医療現場や製薬業界にAIの波が本格到来! 日本発イノベーションの勢いが止まらない!! #AIニュース #新薬開発 #KIBIT pic.x.com/7u2vxYEsVn
ここにFRONTEOは、ブレークスルーを起こしました。 FRONTEOのAI「KIBIT」は、未知の因果関係を発見し、まだ治療薬のない疾患に対する薬をお届けするための設計図を構築する、仮説生成AIなのです。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
RWDからは病気とその病気に関連していると思われる遺伝子やタンパク質の変化、それに伴う周辺情報は確認できますが、その因果関係やメカニズム(つながり)は一般的にはわかりません。それを紐解いていくには、論文からの情報が欠かせないのです。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
病気の原因やメカニズムは、RWD(リアルワールドデータ:医療データの総称)の解析からだけでは実はわかりません。遺伝子やタンパク質の相互作用を研究した論文を解析することで、意味のある仮説が見えてきます。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
医薬品開発にイノベーションを起こせるのが「仮説の生成」です。 仮説の生成とは、標的分子と疾患との関連性を予測した疾患メカニズムを作成することで、これはいわば医薬品開発の設計図です。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
ターゲット、つまり医薬品が標的とする分子(タンパク質・遺伝子)を見つけるには、なぜその分子がターゲットの可能性が高いと言えるのかを裏付けるための「仮説」が必要です。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
医薬品開発の最初のステップは薬の成分、つまり化合物だと思われがちですが、実はそうではありません。化合物の標的分子=ターゲットを見つけることが第一歩で、ターゲットが適切かどうかが薬の成功確率を大きく左右します。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
制度の整備も重要ですが、一方で薬の開発は技術的コストが大きく、利益を出すべき製薬企業には大きな負担です。しかも成功率は低く、かかる時間も費用も莫大で、開発の成功確率アップとコスト改善には「イノベーション」が不可欠です。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
医薬品といえば、国民に薬を届けるという観点からドラッグロスが話題です。海外の薬が日本では未承認といったケースなどを含めて、制度の改善や薬価制度の見直しを求める議論が盛んです。 #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI
\ウェビナー情報/ 【5/15開催ハイブリッドセミナー】 更年期障害と脂質プロファイルの関係を論文探索AIから考える lp.fronteo.com/BP-WBN-2025051… #AI #KIBIT #AI創薬 #ライフサイエンスAI #セミナー #更年期障害 #論文探索AI pic.x.com/efEr6hsgLO