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条件付き
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機械学習による抗体創薬、抗体ライブラリ、ファージディスプレイ技術
適用分野（この発表が対象とする用途）
抗体創薬、抗体医薬品の創出、難易度の高い抗原に対する抗体選抜
提供開始日2025年4月18日（共同研究を開始、実績）
会社が数字で示したこと
定量的な効果
機械学習の精度向上及び抗体選抜工程の効率化が期待されるが、数値は非開示
相手先と当社の関係
ペルセウスプロテオミクス4882
当社との関係
機械学習による抗体創薬に関する共同研究。当社は予測された抗体の親和性・安定性・生産性等の実験を行い、データを提供する。
相手先国立大学法人東京科学大学
情報理工学院の大上雅史先生の研究グループ。計算化学や機械学習による抗体配列の解析と選抜を担う。その他の所在地・代表者・資本金・設立年等は非開示
業績への影響
本件による今期業績への影響はございません。
会社は契約金額・提供価格には触れていません。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | 機械学習による抗体創薬、抗体ライブラリ、ファージディスプレイ技術 |
| 相手先 | 国立大学法人東京科学大学 |
| 相手先の概要 | 情報理工学院の大上雅史先生の研究グループ。計算化学や機械学習による抗体配列の解析と選抜を担う。その他の所在地・代表者・資本金・設立年等は非開示 |
| 当社との関係 | 機械学習による抗体創薬に関する共同研究。当社は予測された抗体の親和性・安定性・生産性等の実験を行い、データを提供する。 |
| 提供開始日 | 2025年4月18日（共同研究を開始、実績） |
| 適用分野 | 抗体創薬、抗体医薬品の創出、難易度の高い抗原に対する抗体選抜 |
| 定量的な効果 | 機械学習の精度向上及び抗体選抜工程の効率化が期待されるが、数値は非開示 |
| 業績への影響 | 本件による今期業績への影響はございません。 |
この書類が述べていない項目（10件）
契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模利用実績出典
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。計算科学を用いた解析技術と当社の抗体ライブラリを組み合わせ、目的の抗体を迅速に選び出すため。WetとDryそれぞれの強みを生かし、機械学習の精度向上と抗体選抜工程の効率化を目指す。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。