現代の創薬における最大の課題は、科学的な厳密性を組織全体の規模とスピードに転換することです。FEP+ は予測能力において最高水準を誇りますが、その導入がサイロ化されている限り、その真の潜在能力は発揮されません。未開拓の潜在能力を引き出し、リソースの無駄を排除するためには、まず、真の「予測ファースト」型企業への転換を妨げている、プロジェクト全体にわたるボトルネックや分断化に対処する必要があります。

本セッションでは、FEP+ の導入におけるさまざまな段階と、各段階で成功を収めるために必要なアーキテクチャ上の支援について、熟練ユーザーによる体験談をご紹介します。特にAI/MLワークフローとの統合を通じた適切な導入が、探索のペースを根本的に変え、完全な化合物空間 マッピングやインシリコ多変数最適化（MPO）を可能にする仕組みを解説します。この戦略により、プロジェクトチーム全体が力を発揮できるようになり、予測的知見へのアクセスを広く共有し、ボトルネックを解消することで、より優れた医薬品をより迅速に設計できるようになります。

ぜひご参加いただき、FEP+ の組織への影響を最大化し、計算機支援創薬およびビジネス目標の潜在能力を最大限に引き出すための戦略を共に策定しましょう。

ウェビナーの見どころ

•  FEP+ の導入レベルに関する概要。初期利用から企業全体への完全な統合に至るまでの導入プロセスを解説します。
•  FEP+ をAI/MLワークフローに統合することで、化合物空間 の探索と最適化が飛躍的に加速される仕組みについての考察
•  Schrödinger社の治療薬開発における成功事例（グループ ）が示すように、FEP+ のスケールアップによりボトルネックが解消され、プロジェクトチーム全体がDMTAサイクルを加速できるようになる仕組みについて解説します。