研究・教育について

医療ビッグデータ解析・医療AI ：
臨床や健診等の医療データやゲノム等の分子生物学的データなど、多種多様なビッグデータを統合的に解析する新たな方法論を開発することで、データ駆動型医療・ヘルスケアの開拓を目指しています。具体的には、AIおよびシミュレーション技術を用い、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。

シミュレーション創薬・AI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「富岳」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、AIそしてスーパーコンピュータ「富岳」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. Nakamura K, Kojima R, Uchino E, Ono K, Yanagita M, Murashita K, Itoh K, Nakaji S, Okuno Y “Health improvement framework for actionable treatment planning using a surrogate Bayesian model” Nat Commun 12, 3088 (2021).
2. Araki M, Matsumoto S, Bekker G.J, Isaka Y, Sagae Y, Kamiya N, Okuno Y “Exploring ligand binding pathways on proteins using hypersound-accelerated molecular dynamics” Nature Communications volume 12, Article number: 2793 (2021)
3. Matsumoto S, Ishida S, Araki M, Kato T, Terayama K, Okuno Y ” Extraction of protein dynamics information from cryo-EM maps using deep learning ” Nature Machine Intelligence, 3, 153–160 (2021).
4. Mizuta H, Okada K, Araki M, Adachi J, Takemoto A, Kutkowska J, Maruyama K, Yanagitani N, Oh-hara T, Watanabe K, Tamai K, Friboulet L, Katayama K, Ma B, Sasakura Y, Sagae Y, Kukimoto-Niino M, Shirouzu M, Takagi S, Simizu S, Nishio M, Okuno Y, Fujita N & Katayama R. “Gilteritinib overcomes lorlatinib resistance in ALK-rearranged cancer” Nature Communications, 12, 1261 (2021)
5. Saito Y, Koya J, Araki M, Kogure Y, Shingaki S, Tabata M, McClure M, Yoshifuji K, Matsumoto S, Isaka Y, Tanaka H, Kanai T, Miyano S, Shiraishi Y, Okuno Y, Kataoka K.,”Landscape and function of multiple mutations within individual oncogenes.”, Nature, 582, pg 95–99(2020)

研究室

教授：奥野恭史、益田 勝吉
准教授：鎌田真由美、荒木望嗣、岡本里香、岩田浩明、松本篤幸、峰晴陽平、大塚教雄
講師：小島 諒介
助教：内野詠一郎、岡本有司、糀谷泰彦、原田陽平、中澤麻衣、植田 彰彦

TEL/FAX: 075-751-3920
URL: http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp