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生成AIを活用した
医薬品特許戦略の新たな視点(タイミングと特許調査)
~生成AIを活用した登録特許の事例分析~

<どのような特許を取得すべきか(審査基準)>
<どのような発明に特許が付与されるのか(審査事例)>

受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】
▼生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するために特許の取得と活用が必要不可欠
▼AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要
▼生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析

 
~登録クレーム/必要な実験データ開示/発明効果の主張・立証/最適な特許明細書・クレーム~
 
■どのような特許を取得すべきか(審査基準)
 ・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(実施例)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
 ・特許審査への対応について

■どのような発明に特許が付与されるのか(審査事例)
 ・癌レベル算出装置(進歩性)
 ・認知症レベル推定装置(進歩性)
 ・糖度推定システム(記載要件)
 ・体重推定システム(記載要件)
 ・被験物質のアレルギー発症率の予測方法(記載要件)
【Live配信受講者特典のご案内】
Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。
 
 
<関連書籍のご案内>※講師:加藤先生ご執筆※
【全面改訂版】
    医薬品LCM延長戦略事例・判例のウラ側と見落としがちな権利化の穴
 』

  【バイオ医薬品】【BD創薬/データベース/AI創薬】【LCM/DR薬価戦略】に言及!

 ■B5判上製本  /  総頁:758頁
日時 【Live配信受講(アーカイブ付)】 2024年10月28日(月)  13:00~16:30
【アーカイブ配信受講】 2024年11月12日(火)  まで受付(配信期間:11/12 ~11/25)
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体45,000円+税4,500円
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【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額の24,750円
※1名受講:37,400円 ( S&T会員受講料 35,640円 ) 
※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】   
  1名申込みの場合:受講料( 定価:37,400円/E-Mail案内登録価格 35,640円 )

  定価:本体34,000円+税3,400円
  E-Mail案内登録価格:本体32,400円+税3,240円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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特典
当日ご参加いただいたLive配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
聞き逃しや振り返り学習に活用ください。

(アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照)
配布資料PDFテキスト(印刷可・編集不可)
 ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
  なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります
オンライン配信■ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)
■アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
備考※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

セミナー講師

青山特許事務所 顧問弁理士 加藤
【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、生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した医薬品開発への期待が高まっています。例えば、ドラッグリポジショニング、バーチャルスクリーニングを利用した基礎研究や、バーチャル治験、臨床試験予測などの臨床応用などが注目されています。
生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するためには、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、生成AIを活用した特許戦略ついて検討することにより、研究成果を事業活動に最大限に活かすことができます。ただし、AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要です。
本講演では、このような視点から、生成AIを活用した医薬品開発における特許戦略の新たな視点について説明し、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◆
・生成AIを活用した医薬品開発の特許動向(国内・外国)を習得し、研究開発や特許実務に活かすことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発に関する特許実務を習得し、質の高い最適な特許出願と権利化を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品特許の活用方法を習得し、特許活用を視野に入れて研究開発や特許実務を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の最新事例を分析し、このような知見に基づいて研究戦略や特許戦略の策定を行うことができる。

セミナー講演内容

1.生成AIを活用した医薬品開発の現状と課題
 (1) 生成AIによる創薬研究の現状
 (2) 最近の動向と課題
  ・ChatGPT-4、Apple GPT、Google Bard/Gemini、AlphaFold2など

2.生成AIを活用した医薬品開発の特許動向
 (1) 生成AIを活用した基礎研究の特許動向
  ・ドラッグリポジショニング(DR)、Virtual Screening、インシリコ創薬など
 (2) 生成AIを活用した応用研究の特許動向
  ・バーチャル治験、臨床試験予測、前臨床試験予測、Virtual Experimentsなど
 (3) 創薬・診断技術に利用されるAI技術の特許動向
  ・二次元マッピング、パスウェイマップ、重複差分解析、多面的解析など
 
3.生成AIを活用した医薬品開発の特許出願戦略

 (1) 特許出願のタイミング
  ・新規な標的物質、医薬用途、DDS等の特許出願戦略
 (2) 研究開発に必要な特許調査
  ・生成AIと創薬の融合領域の特許調査と留意点
 (3) 製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
  ・医工連携、産学官連携など

4.AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項
 (1) プライバシーの保護への対応
 (2) 生成AIに関する専門人材の確保
 (3) データの収集と活用の基盤整備
 (4) 情報フォーマットの標準化

5.どのような特許を取得すべきか(審査基準)
 (1) 特許を受けるための要件
 (2) どの程度の進歩性が要求されるのか
 (3) どの程度の開示(実施例)が要求されるのか
 (4) 広くて強い特許とはどのような特許か
 (5) 特許審査への対応について
  ・拒絶理由への対応方法、拒絶査定を回避する方法など

6.どのような発明に特許が付与されるのか(審査事例)
 (1) 癌レベル算出装置(進歩性)
 (2) 認知症レベル推定装置(進歩性)
 (3) 糖度推定システム(記載要件)
 (4) 体重推定システム(記載要件)
 (5) 被験物質のアレルギー発症率の予測方法(記載要件)

7.生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析
 (1) 登録クレームの最近の傾向
 (2) 日米欧の登録クレームの比較
 (3) 必要な実験データの開示の程度
 (4) 発明の効果の主張・立証の方法
 (5) 最適な特許明細書・クレームの提案

 □質疑応答□