AI × 実験データで変わる製剤開発：モデルから分子設計までを加速する新戦略
オンデマンドウェビナー
AIによる予測モデリングは、創薬・製剤開発領域で急速に進化しています。しかし、計算手法のみで全てを最適化できるとは限らず、その精度と適用可能性を確認するためには、依然として実験検証が不可欠です。
特に原薬（API）の固体特性評価は、薬剤設計の方向性や製剤化戦略に大きな影響を与える重要なプロセスであり、計算科学と実験データの統合的なアプローチが成功の鍵となります。
本ウェビナーでは、実際の事例を用いながら、AIベースの予測モデルと実験科学をどのように組み合わせることで、意思決定の質を高め、開発効率を向上させるかについてご紹介しました。
主なポイント
計算手法だけでは対応が難しい領域における課題とその解決策
AIによる予測モデルと実験検証を統合し、精度と再現性を確保する方法
原薬の固体特性評価における重要な考慮事項と製剤開発への影響
本セッションは、次世代の製剤開発に向けて、AIと実験科学をどのように戦略的に組み合わせるべきかを考えるうえで非常に有益な内容となっています。