ビッグデータ医科学

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。



 

研究業績

  1. Nakaoku, T., Kohno T., Araki M., Niho, S., Chauhan, R., Knowles, P.P., Tsuchihara, K., Matsumoto, S., Shimada, Y., Mimaki, S., Ishii, G., Ichikawa, H., Nagatoishi, S., Tsumoto, K., Okuno, Y., Yoh, K., McDonald, N.Q., Goto, K. “A secondary RET mutation in the activation loop conferring resistance to vandetanib” Nature Communications, 9: 625, 2018. doi: 10.1038/s41467-018-02994-7
  2. Uneno, Y., Taneishi, K., Kanai, M., Okamoto, K., Yamamoto, Y., Yoshioka, A., Hiramoto, S., Nozaki, A., Nishikawa, Y., Yamaguchi, D., Tomono, T., Nakatsui, M., Baba, M., Morita, T., Mataumoto, S., Kuroda, T., Okuno, Y., Muto, M. “Development and validation of a set of six adaptable prognosis prediction (SAP) models based on time-series real-world big data analysis for patients with cancer receiving chemotherapy: A multicenter case crossover study” PLoS ONE, 12(8), 2017. e0183291. doi: 10.1371/journal.pone.0183291
  3. Uchibori, K., Inase, N., Araki, M., Kamada, M., Sato, S., Okuno, Y., Fujita, N., Katayama, R. “Brigatinib combined with anti-EGFR antibody overcomes osimertinib resistance in EGFR-mutated non-small-cell lung cancer” Nature Communications, 8:14768, 2017. doi: 10.1038/ncomms14768
  4. Hamanaka, M., Taneishi, K., Iwata, H., Ye, J., Pei, J., Hou, J., Okuno, Y. “CGBVS-DNN: Prediction of Compound-protein Interactions Based on Deep Learning” Molecular Informatics, 36:1600045, 2017. doi: 10.1002/minf.201600045
  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. doi: 10.1038/msb.2011.5

研究室

教授:奥野 恭史
准教授:鎌田 真由美
特定准教授:玉田 嘉紀、中津井 雅彦、荒木 望嗣、岡本里香
特定助教:岩田 浩明、小島 諒介、寺山 慧、内野 詠一郎、佐藤 憲明
TEL/FAX: 075-751-4881
URL: http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp