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【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー

AI技術を利用した
医薬品開発における特許戦略の新たな動向
- 最近1年間の動向を含む最新事情 -

~AI技術を利用した医薬品特許動向の把握と特許を視野に入れた研究開発戦略~

本セミナー講師が執筆!2019年2月20日(水)発刊書籍
医薬品の特許戦略に関する最新情報が満載!!
 
★頁数:700 ペ ー ジ 超え!AIによるDRアプローチについても言及!
総合的な観点から各社事例を読み解く、医薬品ライフサイクル戦略の決定版!!

製品開発・事業開発・ライセンス部門でLCM・DR戦略に携わる従事者のみならず、
特に、創薬・製剤・薬物動態・分析・薬理などの研究者が「主役」となって
LCM・DRを提案するアイデアやヒント・事例が満載!
- どのようなAI関連発明に特許が付与されるのか - 
- 事例研究(最近、登録されたAI創薬の特許事例の分析)-

【ここがポイント】
> 特許を受けるための要件
> どの程度の進歩性が要求されるのか
> どの程度の開示が要求されるのか
> 広くて強い特許とはどのような特許か
 (有効成分、医薬用途、DDS製剤などのクレームの傾向と課題)
> 特許審査への対応について
 (拒絶理由への対応方法、面接審査の活用方法、拒絶査定を回避するコツなど)
日時 2019年3月27日(水)  13:00~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  6F 中会議室
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
43,200円 ( S&T会員受講料 41,040円 ) S&T会員登録について
定価:本体40,000円+税3,200円
会員:本体38,000円+税3,040円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額の21,600円)】
  ※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
  ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
  ※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
  ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
  ※他の割引は併用できません。
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
備考資料付

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

セミナー講師

青山特許事務所 顧問弁理士 加藤 浩​ 氏
【経済産業省特許庁(特許審査官)に入庁後、特許庁審判部(審判官)を経て現職】

【主なご専門/業務】知的財産法/大学教授、弁理士

【講師紹介】
 

セミナー趣旨

近年、第四次産業革命が推進される中、AI技術を利用した医薬品研究への期待が高まっています。とくに、ゲノム・オミックス、ドラッグ・リポジショニング、ビッグデータ創薬などは、今後の医薬品研究のテーマとして注目されています。このようなAI技術を利用した医薬品研究には、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、AI技術の特徴に配慮して的確に特許を取得する特許戦略は、今後の研究活動や事業活動にとって有効です。

このような状況の下、特許庁は、平成30年4月、AI関連発明に関する審査基準を改訂し、AI関連発明について、特許を受けるための要件などの特許審査の考え方を公表しています。また、特許庁は、平成31年1月、AI関連発明の審査事例を公開しており、その中にはAI創薬に関連する事例も含まれています。
本講演では、このような視点から、AI技術を利用した医薬品開発における特許戦略の新たな動向について説明し、今後の課題と対応策について解説します。

◆講習会のねらい◆
AI技術を利用した医薬品開発の特許動向を把握し、特許を視野に入れた研究開発戦略を理解することがねらいです。また、AI創薬において、どのような特許を取得すべきかを理解し、最近の特許事例について把握することがねらいです。

セミナー講演内容

1.AI技術を利用した医薬品開発の特許の動向
  1.1 特許出願の最近の傾向(新たな創薬技術を中心に)
  1.2 AI技術を利用した医薬品特許の動向
   (ゲノム・オミックス、ドラッグ・リポジショニング、リード化合物の最適化など)
  1.3 IoT技術を利用した医薬品特許の動向
   (ビッグデータ創薬、クリニカル・イノベーション・ネットワーク(CII)、地域医療連携ネットワーク(EHR)、
    Personal Health Record(PHR)などの利用)
  1.4 特許マップによる分析(国籍別分析、企業別分析、技術要素別分析など)

2.特許を視野に入れた研究開発戦略(AI創薬を中心に)
  2.1 特許出願のタイミング
   (新規な有効成分、医薬用途の最適化、DDS製剤などの特許出願戦略)
  2.2 研究開発に必要な特許調査
   (AI技術やIoT技術と医薬品の融合領域の留意点、特許調査の手法とコツ)
  2.3 研究開発戦略と特許戦略の一体化
   (研究部門と知財部門の協力体制、研究者と知財担当者の連携の在り方など)
  2.4 今後の研究開発戦略と特許戦略の方向性

3.どのような特許を取得すべきか(平成30年4月、AI関連発明に関する改訂審査基準)
  3.1 特許を受けるための要件(AI関連発明の改訂審査基準/平成30年4月)
  3.2 どの程度の進歩性が要求されるのか(AI関連発明の改訂審査基準/平成30年4月)
  3.3 どの程度の開示が要求されるのか(AI関連発明の改訂審査基準/平成30年4月)
  3.4 広くて強い特許とはどのような特許か
   (有効成分、医薬用途、DDS製剤などのクレームの傾向と課題)
  3.5 特許審査への対応について
   (拒絶理由への対応方法、面接審査の活用方法、拒絶査定を回避するコツなど)

4.どのようなAI関連発明に特許が付与されるのか(平成31年1月、AI関連発明の審査事例)
  4.1 糖度推定システム(記載要件/平成31年1月、AI関連発明の審査事例)
  4.2 体重推定システム(記載要件/平成31年1月、AI関連発明の審査事例)
  4.3 被験物質のアレルギー発症率の予測方法(記載要件/平成31年1月、AI関連発明の審査事例)
  4.4 癌レベル算出装置(進歩性/平成31年1月、AI関連発明の審査事例)
  4.5 認知症レベル推定装置(進歩性/平成31年1月、AI関連発明の審査事例)

5.事例研究(最近、登録されたAI創薬の特許事例の分析)
  5.1 ゲノム・オミックス/個別化医療、クリニカル・シーケンシング
  5.2 ドラッグ・リポジショニング、ハイスループットスクリーニング
  5.3 リード化合物の最適化/遺伝子発現プロファイル
  5.4 ビッグデータ創薬、マテリアル・インフォマティクス
  5.5 タンパク質相互作用、候補化合物の探索、副作用情報の予測
  5.6 薬物抗体複合体(ADC)の予想モデル、DDSパターンの予測
  5.7 事例を踏まえた最適な明細書・クレームの提案

  □質疑応答・名刺交換□