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iPS細胞研究支援

プレゼント番号:988719

1口

1,500merry

寄付支援

iPS細胞研究者たちの「人を救いたい」という熱い想いが続くよう、みんなで応援したい。

京都大学iPS細胞研究所ではiPS細胞を開発した山中伸弥所長・教授のもとに多くの研究者たちが集まり、一日も早く患者さんのもとへ新しい薬や治療法を届けようとiPS細胞を総合的に研究しています。「iPS細胞によって患者さんを救いたい」という揺るぎないビジョンを持ち続け、その実現に向かって黙々とハードワークを重ねる研究者たち。その想いを応援することは、きっと未来の医療の発展につながるはずです。残念ながら日本では、こうした研究者に対するバックアップが海外に比べて遅れているのが実情です。みなさまからメリーポイントとして寄せられた基金は、公的資金ではカバーしにくい研究者・研究支援者の雇用や知財の確保などに大切に使わせていただきます。

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寄付先:京都大学iPS細胞研究所
●優秀な研究者・研究支援者の継続的雇用、iPS細胞研究に打ち込める環境づくり、革新的な研究などに助成するための研究費、iPS細胞技術の特許を取得、維持するための費用などに活用されます。
※このプログラムはカタログ有効期限をこえて継続して支援していきます。

  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援|記者に説明する(左から)伊藤研究生、江藤教授
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援|研究用の白衣を着て子ども向けワークショップを行うサイエンスコミュニケーター
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援|活動報告:サイエンスコミュニケーターによる体験イベント
  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援

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お申し込みについて


●お手持ちのメリーポイント額が不足している場合、お引き換えはできません。お申し込みいただいた場合も、無効とさせていただきます。⇒ポイント額の確認方法
●基金は現在「有効mr総額」でお知らせしているメリー額に応じて交換ください。翌月分で発行予定のメリーポイントを含めてのお引替えはできません。

お客さまの声

がらむ さま

山中伸弥先生をはじめ研究生のみなさんの活動は我々の未来をつなぐ大切な研究だと信じています。知人がALS患者で闘っています。

石井娘々さま

引き続き「栄養改善」と「医療活動」支援をしていきたいと思っています。 数年続けていますが、少しでもお役に立ちますように。と願っています。

かっぱどん さま

iPS細胞研究をメリーで支援します。

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基金活動報告

DETAIL

  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援|いつもiPS細胞研究所の研究活動にご理解を賜りまして、ありがとうございます。数多くの方々のご厚志に支えられてiPS細胞研究を続けられますことに、心より感謝申し上げます。iPS細胞研究のように現象を理解するための基礎研究から製品開発に結び付く応用研究まで着実に発展させていくためには、20年、30年もの時間が必要です。賜りましたご寄付は、今は治すことができない病気や障害に苦しむ患者さんへiPS細胞技術による新しい医療を届けるために、大切に活用させていただきます。今後もiPS細胞研究にご支援・ご理解を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。

    いつもiPS細胞研究所の研究活動にご理解を賜りまして、ありがとうございます。数多くの方々のご厚志に支えられてiPS細胞研究を続けられますことに、心より感謝申し上げます。iPS細胞研究のように現象を理解するための基礎研究から製品開発に結び付く応用研究まで着実に発展させていくためには、20年、30年もの時間が必要です。賜りましたご寄付は、今は治すことができない病気や障害に苦しむ患者さんへiPS細胞技術による新しい医療を届けるために、大切に活用させていただきます。今後もiPS細胞研究にご支援・ご理解を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。

  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援

  • フェリシモメリー|iPS細胞研究支援|AI創薬の新たなアルゴリズムの開発これまで、難病治療のために多くの化合物が開発されてきましたが、まだ治療法のない病気が多くあり、早期の治療薬開発が望まれています。しかし、数百万個もの化合物を評価するには非常に多くの時間と費用がかかるため、容易に実施することができませんでした。この課題を解決するため、機械学習を創薬へ利用する方法の開発が進められています。京都大学iPS細胞研究所は武田薬品工業株式会社や理化学研究所など複数の組織とともに、化合物スクリーニング(選別)によって治療薬として有効な化合物を予測する機械学習のアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムのモデルを用いて、筋萎縮性側索硬化症(ALS)に対する有効な化合物の抽出にも成功しています。本研究で開発されたアルゴリズムのモデルは、今後の人工知能を用いたAI創薬に貢献することが期待されます。

    AI創薬の新たなアルゴリズムの開発これまで、難病治療のために多くの化合物が開発されてきましたが、まだ治療法のない病気が多くあり、早期の治療薬開発が望まれています。しかし、数百万個もの化合物を評価するには非常に多くの時間と費用がかかるため、容易に実施することができませんでした。この課題を解決するため、機械学習を創薬へ利用する方法の開発が進められています。京都大学iPS細胞研究所は武田薬品工業株式会社や理化学研究所など複数の組織とともに、化合物スクリーニング(選別)によって治療薬として有効な化合物を予測する機械学習のアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムのモデルを用いて、筋萎縮性側索硬化症(ALS)に対する有効な化合物の抽出にも成功しています。本研究で開発されたアルゴリズムのモデルは、今後の人工知能を用いたAI創薬に貢献することが期待されます。

 

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