東京科学大学 大上研究室 関連発表
ポスター発表
8月26日（水）
ポスター発表セッション 1
MS/MS-分子表現アライメントによる未知天然物の新規性評価
Novelty Assessment of Unknown Natural Products via MS/MS–Molecular Representation Alignment
1. 東京科学大学
二重特異性抗体のための共通軽鎖CDR-L3の計算設計
Computational Design of Common-Light-Chain CDR-L3 for Bispecific Antibodies
1. 東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 2. 株式会社ペルセウスプロテオミクス
PATROL: パレート最適性を考慮した強化学習による抗体CDR配列の多目的最適化
PATROL: Pareto-Aware Reinforcement Learning for Efficient Antibody CDR Optimization under Limited Oracle Calls
1. 東京科学大学 情報理工学院
8月27日（木）
ポスター発表セッション 2
化学的妥当性を考慮した拡散モデルに基づく環状ペプチド–タンパク質複合体構造予測
Chemically Constrained Diffusion-Based Prediction of Cyclic Peptide–Protein Complex Structures
1. 東京科学大学 情報理工学院 情報工学系
環状ペプチドの膜透過性予測に向けた溶媒中構造サンプリング手法の検討
Solvent-Dependent Conformational Sampling of Cyclic Peptides Toward Membrane Permeability Prediction
1. 東京科学大学 情報理工学院
抗体言語モデルによる抗原特異的参照配列データベースの構築：BCRレパトアから免疫状態を推定するQASAS法に向けて
Antibody Language Model-Based Construction of Antigen-Specific Reference Sequence Databases for QASAS-Based Immune State Estimation from BCR Repertoires
1. 東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 2. 神戸大学 大学院医学系研究科 医学部 3. 神戸大学病院 感染症内科
口頭発表
構造ベースリガンド生成のためのタンパク質-リガンド複合体立体構造のトークナイズ
Discrete Tokenization of Protein–Ligand Complex 3D Structures for Structure-Based Drug Design
東京科学大学 情報理工学院 情報工学系
共催ワークショップ
学術変革領域（A）天然物が織り成す化合物潜在空間が拓く生物活性分子デザイン
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A) Latent Chemical Space Based on Diverse Natural Products for Bio-active Molecular Design
オーガナイザー：鎌田 真由美（北里大学 未来工学部）、大上 雅史（東京科学大学 情報理工学院）
- 実験主体の有機化学者の情報科学との関わり方丹羽 節（九州大学大学院薬学研究院）
- AIを用いた医薬品候補化合物の特性予測と分子設計支援岩田 浩明（鳥取大学医学部）
- ゲノム情報から天然物生合成の潜在空間を探索する堤 隼馬（北里大学大村智記念研究所 / 北里大学大学院感染制御科学府）
https://www.jsbi.org/iibmp2026/program/joint-workshops/#latent-chemical-space
その課題、量子で解けるかも？ ― ライフサイエンス領域の挑戦テーマを探す
Quantum Can Solve It? ― Exploring Challenge Themes in Life Sciences
オーガナイザー：NEDO量子懸賞金事業事務局
- 開会挨拶
- キーノート①｜量子技術で解決できることが何で、できそうにないことは何か門脇 正史（産業技術総合研究所 G-QuAT 量子アプリケーションチーム）
- キーノート②｜ライフサイエンス領域において既存技術では解決できない課題は何か荻島 創一（東北大学 高等研究機構 未来型医療創成センター / 東北メディカル・メガバンク機構）
- グループ討議・全体共有
- 総評・Q&A
https://www.jsbi.org/iibmp2026/program/joint-workshops/#nedo-quantum
大会企画 SPReADセッション
SPReAD採択者に聞く ― AI for Science時代の研究と審査
オーガナイザー：大上 雅史（Science Tokyo）、大田 達郎（千葉大）、尾崎 遼（理研）、鎌田 真由美（北里大）
趣旨
文部科学省のAI for Science萌芽的挑戦研究創出事業「SPReAD」は、AIを活用した研究提案を対象とし、審査にAIインタビューや無作為抽出を導入するなど、従来の競争的研究費とは異なる新たな試みを取り入れている。
本企画では、まずJST 研究開発戦略センター（CRDS）の調査をもとに、AI for Scienceをめぐる国内外の政策・研究開発動向や、ロッタリーファンディング（抽選方式）を含む新たな研究ファンディング・審査手法について俯瞰する。続いて、文部科学省「AI for Science推進委員会」における検討も踏まえ、SPReAD創設の背景や制度設計に込められた考え方、新しい研究支援・審査手法への期待と課題を紹介する。
さらに、SPReADに実際に応募・採択された研究者から、応募、AIインタビュー、採択後の研究活動を通じて得られた経験や所感を共有する。これらの異なる視点を踏まえ、AI for Science時代に求められる研究支援のあり方、新しい研究テーマを発掘するためのファンディングの仕組み、さらには研究提案の審査プロセスそのものについて議論する。
13:15-13:20（5分）
趣旨説明
大上 雅史
13:20-13:40（20分）
AI for Scienceをめぐる国内外動向と新たな研究ファンディング
阪口 幸駿（科学技術振興機構 研究開発戦略センター フェロー）
13:40-14:00（20分）
SPReADの背景と制度設計 ― AI for Science推進の立場から
大上 雅史（東京科学大学／文部科学省 AI for Science推進委員会 委員）
14:00-14:40（40分）
パネルディスカッション
モデレーター：大田 達郎（千葉大学）
14:40-14:45（5分）
クローズ
大田 達郎
https://www.jsbi.org/iibmp2026/program/special/#spread-session
ランチョンセミナー
生成AIと量子インスパイアード計算が拓く次世代創薬
～化合物・抗体・ペプチド生成から、10億化合物級のバーチャルスクリーニングまで
Next-Generation Drug Discovery Enabled by Generative AI and Quantum-Inspired Computing: From Small Molecule, Antibody, and Peptide Generation to Billion-Compound Virtual Screening
要旨
創薬研究はいま、生成AIの急速な進展と、大規模組合せ最適化ハードウェアの実用化という二つの波を同時に受けている。本セミナーでは、アヘッド・バイオコンピューティング株式会社が、この二つの潮流が交わる地点で進めている取り組みを紹介する。前半は、低分子化合物、抗体、ペプチドを対象とした生成AIおよび生物配列言語モデルの現状を整理し、実際の創薬課題への適用がどこまで到達しており、何が未解決であるのかを議論する。後半では、10億化合物規模の超大規模ライブラリを対象としたバーチャルスクリーニングを大規模な組合せ最適化問題として捉え直し、量子インスパイアード最適化ソリューション「SQBM+」によって実現する構想を提示する。同日午後の量子計算関連共催ワークショップへの導入も兼ねる。12:00-12:05
開会挨拶
Opening Remarks
大上 雅史（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 代表取締役社長）
12:05-12:25
AI分子設計の現状と課題
Current Advances and Challenges in AI-Driven Molecular Design
大上 雅史（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 代表取締役社長／東京科学大学 情報理工学院 准教授）
12:25-12:45
量子アニーリングに基づく10億化合物級ライブラリのバーチャルスクリーニング構想
Toward Virtual Screening of Billion-Compound Libraries Based on Quantum Annealing
秋山 泰（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 代表取締役CTO／東京科学大学 情報理工学院 教授）
12:45-
総合質疑・閉会
General Discussion and Closing