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先端の数理科学と分子観測技術で生命現象と病気を理解する

私たちの研究の目標は、生体分子の膨大なデータを解析して、がんなどの病気の克服を目指し、それらの病気に対しての免疫などの生体現象の関わりを解くことです。近未来の医療として、患者さんごとに合わせた適切な種類と量の治療を施すことや、健康な状態からの発症の予防を実現することが期待されています。現在、医療機関などから、ゲノム・オミックスデータ、画像データ、臨床情報など、人の生命・医科学のビッグデータが蓄積されつつあります。それらからデータマイニングを行うことで、がんや生活習慣病、神経変性疾患をはじめとする難病の原因を発見します。人のさまざまな臓器や組織について統合オミクス解析を行い、個別臓器・組織の多階層生化学ネットワークをつなぐ個体レベルのネットワーク再構築をすることで、疾患メカニズムを全体のシステムとして理解します。例えば、がんと、免疫などのがんの微小環境との関係をひもとくことで、個人ごとに治療の奏効や副作用、耐性獲得を予測します。このように、最先端の観測技術と数理科学と計算科学を駆使した、生命医科学研究を行います。

👆生命現象を深く理解して先端医科学を推進!


研究課題

  • 統合オミクス解析による、新たな生命現象の発見
  • 統合オミクス解析による、病気の新たな原因の発見
  • 生命医科学の現象のシステム・ネットワーク的理解
  • がんと、免疫などの微小環境との相互作用の解明
  • 深層学習による、生体画像とオミクスの構造の理解