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そーせい インベスターR&D DAY開催決定!超先回り攻略情報!

こんばんは。shiroshiroです。

そーせいのIRから「インベスターR&D DAY開催のご案内」がリリースされました。

IRがポンポン出てくれますと、ネタに困らずに済んで助かります。R&D DAYは相当久しぶりじゃないでしょうか。近年では記憶にありません。

2019.07.19 お知らせ
「インベスターR&D Day」開催のご案内
https://ssl4.eir-parts.net/doc/4565/announcement/51362/00.pdf

開催は9月12日(木) 9:30-12:30の3時間みっちりコースになりました。筆者もみっちり聞いていきたいと思います。

なお、「超先回り攻略情報!」と大風呂敷を引きましたが、筆者が調べたことをなぞるように書いていくだけですので、ご理解ください。

見出し
・R&D DAYとは
・クライオの重鎮登場
・プロが聞きたくなる講演!?

R&D DAYとは

そーせいR&D DAYというのは、一言でいえば、「そーせいの研究内容について、その最新状況を説明する講演」になります。

ここ最近では開催されておらず、間違えてなければ、直近は2015年6月24日となり約4年ぶりです。

2015.06.30 IR資料
R&D Day 資料
https://ssl4.eir-parts.net/doc/4565/ir_material_for_fiscal_ym8/56265/00.pdf(6.2MB)

前回の内容は、2015年2月にHeptares社を買収して以降、パイプライン構成が劇的に変わった背景があることから、その当時のM1やA2Aというのがいかなるものかを説明したものになります。

こちらが当時のタイムスケジュールです。

2時間の説明会ですが、ずいぶんと盛り込んだ内容です。重みのあるタイトルが20分刻みで続々と押し寄せてきます。

そして、実際の中身についても、これまでの説明会資料のような1枚で済ます浅い内容ではありません。各テーマ、1歩も2歩も踏み込んだ内容になっています。

難しい内容だからといって寝ないでくださいね。ちんぷんかんぷんにならないよう、当ブログでしっかりと予習をしてから出席しましょう。(宣伝)

クライオの重鎮登場

その講演内容について。「1.ご挨拶」のあといきなり意外な内容が来ています。

基調講演として、東京医科歯科大学特別栄誉教授の藤吉 好則(ふじよし よしのり)教授をお招きするそうです。

ずいぶんさらっと書いていますが、この方は普通の方ではありません。

京都大学(理学博士)→京都大学名誉教授→名古屋大学細胞生理学研究センター客員教授を務め、19年4月から現職を務められている極低温電子顕微鏡(クライオ電顕)開発の草分け的存在です。

第一人者として、アクアポリン、アセチルコリン受容体の構造と機能の解明など多くの功績を残し、ノーベル賞もあるかと言われた大物なのですが、何の説明もなく書いてます。恐ろしい会社ですね、そーせいは。

テーマについては、
「2.極低温電子顕微鏡による構造解析に基づくドラッグレスキュー戦略」

"ドラッグレスキュー戦略"とは、"強い副作用や不十分な薬効により開発中止となった候補物質を、構造解析などによって副作用の少ない新薬として再利用すること。”という意味ですが、この言葉の命名者も藤吉氏です。StaR®テクノロジーともがっちりかみ合う内容になっています。

 

続いて、
「3.Sosei Heptares 新ケンブリッジ研究施設の一日」

ですが、これは新設されたグランタパークの研究施設の内容ですね。

講演者の鈴木理愛博士は、18年3月の株主通信に載っていた方で、トランスレーショナル・サイエンス(橋渡し研究:基礎研究から見出した種(シーズ)を、臨床開発・実用化まで幅広くつないでいく医学研究領域)のプロです。

4番目は「4.StaR®技術の力」と題してStacey Southall博士が登壇します。

筆者のツイッターのほうですと、今年の四月にELRIG2019で講演した方ですね。これまでと重複した内容なのか、新しいものが出るのか予想がつかないですので、当日期待しましょう。

 

プロが聞きたくなる講演!?

5番目は「5.AIと機械学習」ということで、Chris de Graaf博士が登壇するのですが、わたしはここが一番楽しみです。

すみません。M1の行方も無論気になるのですが、オタクなので許してください。

Chris de Graaf氏は、筆者のツイッターで何度登場したかわからない超重要人物です。↓の方です。イケメン。

AI・機械学習と言えば、コンピュータに考えさせるというわけですが、その考えさせる元とはなんでしょうか?

無の中でいきなりPCに考えさせることも一応可能です。しかし、元となる「教師データ(teaching data)」があればその効率は飛躍的に高まります。

そして、そーせいには他の企業にはない優秀な教師データが存在します。何でしょうか?

StaR®テクノロジーでできた大量の結晶構造データです。化合物の親和性を測るうえで、またとないデータになるはずです。

AI・機械学習との関連性は非常に高く、Graaf博士から直接どのような講演が聞けるのか非常に楽しみです。

他の企業も聞きたがる内容ではないかと。一歩踏み込んだ内容に期待したいです。

AIというと、このスライド1枚程度なため、ここからの深掘りに期待。

 

そして最後は、「6.パイプライン研究開発の進捗について」です。

トリを務めるのはチーフR&DオフィサーのMalcolm Weir博士になります。

これから2か月後、M1の行方も気になる中でのパイプライン進捗報告。

いったい何が飛び出るか非常に気になります。素晴らしい報告になることを望むばかりです。

 

以上がプログラムの概要になります。

本来ならやらなくてもいいはずの中、あえて開催するそーせい側の意図はどういったものなのでしょうか。

筆者自身が書いている中で緊張してきました。心を整えて待つばかりです。

 

おわり

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