The Nomura Institute of Glycosciece Blog

10月20日の日曜日に第38回 自然科学研究機構シンポジウム　「 量子はめぐる – 量子科学技術で創造する未来 – 」がライブでYouTube配信されていたのですが、残念ながら見逃しました。福岡市科学館のパブリックビューイング会場でも見られたそうです。内容については次のリンクをご覧ください。
https://www.nins.jp/event/cat75/nins_sympo/38.html

このシンポジュウムの全講演動画が5日ほど前に公開されたので紹介しておきます。
こちらの再生リストに全動画が掲載されています。
https://youtube.com/playlist?list=PLlElftzatsjj3einFAMCRvmeFrxkFHnOf&si=fFD1aAYqlYbn6heu

この再生リストのシンポジュウムの紹介を一部引用します。
『　本シンポジウムでは、まずはじめに「よくわからない量子の世界」について学びなおします。ここで量子の世界を正しく理解した上で、量子を応用した革新的な研究や、量子コンピュータをはじめとした技術開発の最前線を皆さまに紹介します。最先端科学技術は、研究者らの努力と気の遠くなるような学びの上に成り立っているので、講演の中には、一度聴いただけでは理解できないような難しい話もあるかもしれません。その時は今一度このアーカイブ動画を見直してみてください。』
まず最初の二本の動画を見るのがおすすめです。最初の話題提供は、量子コンピュータの社会への浸透について歴史をたどりながらの紹介で興味をかきたててくれます。

第38回自然科学研究機構シンポジウム「話題提供」
中田　敦（なかだ　あつし）氏
株式会社日経BP　日経クロステック　副編集長
https://youtu.be/2cGEU7wrZNg?si=2QLqL1KYNNu_UjY0

次の「マテリアルサイエンスにおける量子力学」の動画が量子力学と量子化学、量子コンピュータへの秀逸な入門講義になっています。これはわかりやすい動画です。
自然科学研究機構　分子科学研究所　教授の山本　浩史（やまもと　ひろし）先生による講義です。
「マテリアルサイエンスにおける量子力学」
https://youtu.be/4QvYvQi2yg0?si=PAcny5OydkqubdPC

量子力学の歴史からはじまって、粒子性と波動性の解説、波の回折や干渉の説明も詳しくてよくわかります。トンネル効果の説明やEPRパラドックス、量子計算や量子コンピュータなど、現代の量子力学の応用を理解することができる最高の講義ではないでしょうか。是非ご覧ください。

NIHでコンピュータ創薬のワークショップが開催されて、すべての講演を視聴することができます。AI/機械学習を利用した創薬に興味のある初心者からエキスパートまでを対象とした実践的なワークショップです。

In silico Drug Discovery Workshop
hosted by the NCATS Assay Guidance Manual Program
Wednesday, October 23, 2024 – Thursday, October 24, 2024 ~ Virtual (All times are in ET)
Wed, Oct 23, 2024, 11:00 AM EDT – Thu, Oct 24, 2024, 5:15 PM EDT

このワークショップのプログラムの画像版と、講演動画へのリンク、内容の説明が以下のサイトにあります。
https://site.corsizio.com/event/6628253bbb1a2115c082af51
pdf版のプログラムはこちらからダウンロードできます。
https://raw.githubusercontent.com/ncats/agm-event-images/main/In%20silico%20Drug%20Discovery%20Workshop_Agenda.pdf

動画のリンクはこちらです。
１日目の動画リンク
https://videocast.nih.gov/watch=55158

2日目の動画リンク
https://videocast.nih.gov/watch=55159

例によって、どちらの動画もダウンロードできます。
プログラムを以下にコピペしておきますので興味がある講演を見るとよいでしょう。字幕もダウンロードできます。

AGENDA: Day 1
11:00 AM Introductory Comments
Joni Rutter, National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS), National Institutes of Health (NIH)
Kimberly Sciarretta, Biomedical Advanced Research and Development Authority (BARDA)
11:20 AM Overview of Workshop Objectives
Sarine Markossian and Alexey Zakharov, NCATS, NIH
11:30 AM Keynote: Computer-Aided Drug Discovery Then and Now
Martha S. Head (Marti), Amgen Inc.
12:15 PM Lunch
12:45 PM Session 1: Data sourcing for in silico drug discovery
Chair: Sarine Markossian, NCATS
12:45 PM 15 Years of ChEMBL: Challenges & Opportunities
Barbara Zdrazil, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)
1:15 PM Protein Data Bank: From Two Epidemics to the Global Pandemic to mRNA Vaccines and
Paxlovid
Stephen K. Burley, Rutgers
1:45 PM Break
2:00 PM Session 2: In silico methodologies used in drug discovery
Chair: Alexander Tropsha, University of North Carolina Chapel Hill
2:00 PM Cartography-Guided Exploration of (Ultra)Large Chemical Spaces
Alexandre Varnek, The University of Strasbourg
2:30 PM De novo Design
Gisbert Schneider, ETH Zürich
3:00 PM Synthesis-Aware Library Design and Optimal Experimental Design
Connor W. Coley, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
3:30 PM Physics-Based Modeling in Drug Discovery
John D. Chodera, Memorial Sloan-Kettering Cancer Center
4:00 PM Break
4:15 PM Session 3: Applications of in silico methodologies in drug discovery
Chair: Shyam Rele, BARDA
4:15 PM Applying Artificial Intelligence in a Small Drug Discovery Company
Sean Ekins, Collaborations Pharmaceuticals, Inc.
4:45 PM From Concept to Clinic: Discovery of a non-CDN STING Agonist Using QM, MD, and ML
Woody Sherman, Psivant Therapeutics
5:15 PM Summary of Day 1 and Adjourn

AGENDA: Day 2
11:00 AM Session 3: Applications of in silico methodologies in drug discovery (continued)
Chair: Shyam Rele, BARDA
11:00 AM Industrializing Early Drug Discovery at Scale
Marissa Saunders, Recursion Pharmaceuticals
11:30 AM End-to-End Drug Discovery and Development Using Generative AI and Robotics
Alex Zhavoronkov, Insilico Medicine
12:00 PM Lunch
12:30 PM Session 4: Emerging trends in in silico drug discovery
Chair: Alexey Zakharov, NCATS
12:30 PM Understanding the Chameleonicity and Permeability of PROTACs Using Molecular
Dynamics Simulations, Markov Models, and Deep Learning
Bryn Taylor, Johnson & Johnson Innovative Medicine
1:00 PM Data Generation in Support of Computational Drug Discovery
Cheryl H Arrowsmith, University of Toronto
1:30 PM Human-AI-Robot Collaboration to Accelerate Materials and Molecular Discovery
Milad Abolhasani, North Carolina State University
2:00 PM Design of New Protein Functions Using Deep Learning
David Baker, University of Washington
2:30 PM Break
3:00 PM Panel Discussion: Bridging the gaps in translation
Chair and moderator: Rommie Amaro, University of California San Diego (UCSD)
Panelists: Pat Walters, Relay Therapeutics; Russ B Altman, Stanford University; Joel Karpiak, GSK; Martha S. Head
(Marti), Amgen Inc.
3:00 PM Introduction to the Session and Challenges Ahead
Rommie Amaro, UCSD
3:20 PM Benchmarking Machine Learning Models in Drug Discovery – You’re Probably Doing It
Wrong
Pat Walters, Relay Therapeutics
3:40 PM Large Language Model Evaluation of Regulatory Submissions
Russ B Altman, Stanford University
4:00 PM Team Environment for Better Translation
Joel Karpiak, GSK
4:20 PM Discussion and Q&A
5:00 PM Closing Session: Summary of Discussions and Perspectives on the Challenges Ahead
Alexey Zakharov, NCATS; Alexander Tropsha, UNC Chapel Hill; Rommie Amaro, USCD
5:15 PM Closing Statement and Adjourn

Harry Burke博士はヘルスインフォーマティックスの専門家です。ずいぶん前からニューラルネットワークを癌の診断に利用する研究をはじめていたこの分野の先駆者の一人だそうです。

YouTubeにも教授の短い講演動画がでていました。

USU Chat: Harry Burke on Artificial Intelligence
https://youtu.be/laYr1iaqVFA?si=5U9l_YbbNjqQcoF8

この動画では、HintonがAIの危険性を主張しているノーベル物理学賞をとったことから始めてAIが本当に危険かという問題を議論しています。アシモフのロボット三原則とかの話、懐かしい話題です。人間とAIはどこが違うかというのを詳しくスライドを使いながら議論しています。AIは医者にとってかわれるか、今後医学とどのようにかかわっていくかという話が最後のほうにでてきます。これに興味をもったら彼の最新のNIHでの講演動画をご覧になることをお薦めします。
Generative Artificial Intelligence and the Future of Medicine
Harry Burke, MD
Professor of Medicine
Uniformed Services University of the Health Science
https://videocast.nih.gov/watch=55089

このNIHの動画では、生成AIの基本的用語解説、LLMの動作原理などを詳しく説明して、このLLMが今後医学でどのように使われていくかというAI後の医学の未来について議論しています。英語はやさしいですので、必見の動画だと思いました。是非ダウンロードするか、字幕を表示してご覧になることをお薦めします。