国際シンポジウム

タイトル

ゲノム微生物学の新展開：AI技術による理解・予測・設計

開催日時

2027年3月17日 時刻：TBA

概要

長年にわたる微生物のゲノム解読、そして近年のメタゲノム情報の蓄積は多様な微生物の遺伝子機能の解明や生態・進化の理解のための礎となってきました。近年の大規模言語モデルや生成AIの発展を背景に、膨大なゲノム配列を学習したモデルから、未知の遺伝子機能や配列の性質を予測し、さらには新たな遺伝子やゲノム配列を設計する研究が急速に進展しています。では、こうした技術はゲノム微生物学に何をもたらすのでしょうか。また、AIによる予測や設計を、微生物についての新たな生物学的発見へとつなげるためには、何が必要なのでしょうか。

Expanding Genome Microbiology with Generative AI: Understand, Predict, and Design

Overview
Decades of microbial genome sequencing, together with the rapid growth of metagenomic data, have laid the foundation for understanding microbial gene function, ecology, and evolution. Recent advances in large language models and generative AI are now enabling models trained on vast genomic datasets to predict unknown gene functions and sequence properties, and even to design novel genes and genomes. What can these technologies bring to genome microbiology? And what is needed to translate AI-driven prediction and design into new biological discoveries about microbes? This symposium brings together leading researchers from Japan and abroad to showcase advances at the frontier of genomics and generative AI. Building on the knowledge and data accumulated through decades of microbial genomics, we hope to discuss the challenges and opportunities ahead and explore how generative AI can drive the next advances in the field.
Organizer
- Naoki Konno（Stanford University）
- Taku Oshima（Toyama Prefectural University）
- Satory Watanabe（Tokyo University of Agriculture）
- Shogo Ozaki（Kyushu University）
Talks by
- Brian Hie (Stanford University; https://profiles.stanford.edu/brian-hie)
- Andre Cornman (Tatta Bio; https://www.tatta.bio/about/#team)
- Koichi Higashi (Joint Support-Center for Data Science Research; https://researchmap.jp/khigashi)
- Manato Akiyama（Kitasato University; https://researchmap.jp/drakiyama )