臨床システム腫瘍学

教授 奥野 恭史
Yasushi Okuno, Ph.D., Professor btn

近年、実験科学、理論科学とならぶ新たな潮流として、第三の科学である「シミュレーション科学」と第四の科学である「データ科学(data centric science)」が、世界的な注目をあびています。当研究室では、京大病院の実臨床データを用いた医療ビッグデータ解析・医療シミュレーションや、スーパーコンピュータ「京」を用いた創薬シミュレーション・ビッグデータ創薬の新たな方法論開発に取り組み、医療応用と創薬応用を目的としたシミュレーション科学とデータ科学の開拓を目指しています。

研究・教育について

医療ビッグデータ解析・医療シミュレーション:
京大病院キャンサーバイオバンクプロジェクトにおいて収集されるがん患者の経時的臨床情報と生体試料に含まれる様々な生物学的情報を統合的に解析する新たな方法論を開発することで、データ主導型個別化医療と予測医療の実現を目指しています。具体的には、がん患者個人の病態変化・治療効果・副作用の予測、患者個人に最適な治療戦略の合理的推定、および新たなバイオマーカー・創薬ターゲットの探索等を行っています。

創薬シミュレーション・ビッグデータ創薬:
近年、製薬業界では、開発費を抑えながら効率的に新薬を開発することが重要課題の一つであり、計算機による創薬「インシリコ創薬」に大きな期待が寄せられています。とりわけ、世界最速レベルのスーパーコンピュータ「京」の利用が可能となり、創薬分野における計算科学・情報科学が開花期を迎えようとしています。当研究室は、製薬企業、IT企業、アカデミアの連携で産学コンソーシアムを設立し、スーパーコンピュータ「京」を用いた世界最先端の創薬計算技術の開発を行っています。

臨床システム腫瘍学

研究業績

1.Brown, J.B., Nakatsui M., Okuno Y. “Constructing a Foundational Platform Driven by Japan’s K Supercomputer for Next-Generation Drug Design” Molecular Informatics, in press, 2014.
2.Katayama, R., Friboulet, L., Koike, S., Lockerman, E.L., Khan, T.M., Gainorl, J.F., Iafrate, A.J., Takeuchi, K., Taiji, M., Okuno, Y., Fujita, N., Engelman, J.A., Shaw, A.T.,” Two Novel ALK Mutations Mediate Acquired Resistance to the Next-Generation ALK Inhibitor Alectinib” Clinical Cancer Research., in press, 2014.
3.Yamaguchi, Y., Suzuki, T., Mizoro, Y., Kori, H., Okada, K., Chen, Y., Fustin, J.M., Yamazaki, F., Mizuguchi, N., Zhang, J., Dong, X., Tsujimoto, G., Okuno, Y., Doi, M., Okamura, H., “Mice genetically deficient in vasopressin V1a and V1b receptors are resistant to jet lag” Science, 342(6154), 85-90, 2013.
4.Brown, J.B., Okuno, Y.* “Systems biology and systems chemistry: new directions for drug discovery” Chemistry & Biology, 19(1), 23-28, 2012.
5.Yabuuchi, H., Niijima, S., Takematsu, H., Ida, T., Hirokawa, T., Hara, T., Ogawa, T., Minowa, Y., Tsujimoto, G., Okuno, Y.* “Analysis of multiple compound-protein interactions reveals novel bioactive molecules” Molecular Systems Biology, 7, 472, 2011

研究室

教授:奥野 恭史
特定助教:中津井 雅彦
TEL/FAX: 075-751-4881
URL: http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp