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World File Search System自噬会
在AI自噬的注意事项上
生成的人工智能（AI）技术和大型模型正在跨各种领域（例如图像，文本，语音和音乐）产生现实的输出。创建这些高级生成模型需要大量资源，尤其是大型和高质量的数据集。为了最大程度地减少培训费用，许多算法开发人员将模型本身创建的数据用作具有成本效益的培训解决方案。但是，并非所有的合成数据都有效地改善了模型的影响，因此需要在使用真实数据与合成数据的情况下保持战略平衡以优化结果。当前，实际和合成数据的先前控制的集成变得无法控制。在线合成数据的广泛和不受监管的传播导致数据集的污染
令和5年度第1回讲演会人工知能（Artificial Intelligence） ...
自 2010 年代以来，人工智能主要在识别领域取得进展，例如面部和语音识别，但最近，生成图像和语言的生成人工智能也取得了快速进展。生成式人工智能有望改变我们生活的许多方面，包括工业、政府、教育和娱乐。在这里我们考虑如何处理这种生成性人工智能。
针对疾病的自噬：已建立和新策略
抽象的大型噬菌/自噬是一种进化保守的途径，负责清除胞质聚集蛋白，细胞器受损或入侵的微生物。功能失调的自噬导致货物的病理积累，这与一系列人类疾病有关，包括神经退行性疾病，传染性和自身免疫性疾病以及各种形式的癌症。在动物模型中的累积工作，遗传工具的应用和药物活性化合物，提出了自噬调节中疾病中的潜在治疗价值，例如亨廷顿，沙门氏菌感染或胰腺癌。正在探索自噬激活与抑制策略，而自噬在病理生理学中的作用并行研究。然而，自噬调节剂的临床前和临床发展的进展受到选择性药理学剂和生物标志物的缺乏，从而揭示了其对各种形式的自噬和细胞反应的精确影响。在这里，我们总结了自噬相关药物发现中已建立的新策略，并指出了建立更有效发现自噬选择性药物基因剂的途径。有了这些知识，对自动phagy的治疗性开发的现代概念可能会变得更加合理。缩写：ALS：肌萎缩性侧硬化； AMPK：AMP激活的蛋白激酶； ATG：自动phagy相关基因； Autac：靶向自噬的嵌合体；中枢神经系统：中枢神经系统； CQ：Chlor Oquine; GABARAP：Aγ-氨基丁酸A型受体相关蛋白； HCQ：羟氯喹； Lytac：溶酶体靶向嵌合体； MAP1LC3/LC3：微管相关蛋白1轻型链3; MTOR：雷帕霉素激酶的机械靶标； NDD：神经退行性疾病； PDAC：胰腺导管腺癌； PE：磷脂酰乙醇胺； PIK3C3/VPS34：磷脂酰肌醇3-激酶催化亚基3型； PTDINS3K：III类磷脂酰肌醇3-激酶； PTDINS3P：3-磷酸磷脂酰肌醇； protac：靶向蛋白水解嵌合体； SARS-COV-2：严重的急性呼吸综合征冠状病毒2； SQSTM1/p62：隔离1； ULK1：UNC-51喜欢自噬激活激酶1。
定向进化环肽以抑制自噬
成熟的自噬体随后与溶酶体融合，将其内容物降解为单体，以供下游的合成代谢和分解代谢。基础自噬通过清除多余或受损的蛋白质和细胞器来维持细胞稳态，而自噬通量上调是细胞对营养缺乏和细胞毒性药物暴露的一种适应性反应。近年来，越来越明显的是，自噬上调在癌症的发展及其对治疗的反应中起着重要作用。6,7 许多类型的肿瘤——包括卵巢癌、8 胰腺癌、9 乳腺癌 10 和结肠癌 11——依赖于自噬的持续激活来维持在肿瘤微环境血管稀少、缺氧和营养缺乏的条件下的生长。化疗 12 和放疗 13 后自噬的激活已被确定为获得治疗耐药性的主要促成因素。 14
日本人工智能学会会长野田伊崎和日本机器人学会会长浅田稔的对话
1998年于东京大学研究生院文化研究科取得语言情报科学博士学位。哲学博士（学术）。现为电气通信大学信息科学与工程研究生院和人工智能高级研究中心的教授。自 2020 年起，他一直担任该大学副校长。日本学术会议准会员。 该协会前任理事。 Kansei AI Inc. 董事兼首席运营官智慧城市研究所执行顾问内阁办公室数学、数据科学和人工智能教育计划认证体系审查委员会成员。其著作《坂本真木教授教授的人工智能相关知识几乎全部教给你的书》（Ohmsha，2017年）被收录于2020年4月采用的日本教科书（学校图书馆）中。
2024年4月期 通期決算説明会
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