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本号の特集：第1土曜特集　AI×ビッグデータが実現する創薬DX
企画：奥野恭史（京都大学大学院医学研究科ビッグデータ医科学分野）

・AI技術の発展と社会実装が加速度的に進み，創薬分野においても，膨大なデータから疾患関連経路や病態関連遺伝子を抽出し，創薬標的をデータ駆動的に推定するなど，AI技術を応用した創薬プロセスに関する研究が急速に発展している．
・さまざまなデータの統合的活用が求められる一方で，データの偏りや不足，アクセス制限など，運用には依然として多くの課題が存在する．
・本特集では，AIを活用した創薬の現在地と今後の進むべき道筋を示すべく，臨床ビッグデータや分子ネットワークに基づく創薬標的推定から大規模言語モデルを実装した臨床試験まで取り上げ，さらには創薬計算技術など創薬のためのAIツールについても幅広く解説する．

目次
はじめに
疾患発症予防とAI――個別化介入に向けた現在地と展望
AI創薬とデータベース
ゲノム医療からAI，そして創薬へ
臨床データ起点の創薬標的探索――AIによるデータ駆動型アプローチ
シングルセルオミクスを用いた創薬標的推定――深層生成モデルによる細胞動態解析から創薬標的同定へ
分子ネットワークに基づく創薬標的推定
創薬DX実現に向けた低分子創薬AIの進展と展望
中分子創薬AIの動向と展望
核酸医薬のためのアンチセンス核酸のデータベースと活性予測技術
抗体創薬AI
トランスレーショナルリサーチを加速化する数理モデル解析およびそれを支援するin silico技術の進展
臨床開発におけるAI技術の活用――被験者リクルート効率化を中心に
創薬計算技術　創薬のための分子深層学習ツールと基盤モデル
創薬計算技術　タンパク質言語モデルと生成AI
創薬計算技術　AlphaFoldとcryoTWIN
創薬計算技術　分子シミュレーション
創薬計算技術　分子生成AIとシミュレーションの連携
AIとシミュレーション技術に基づく創薬DXプラットフォームの開発