脳の仕組みを研究しています。分子，細胞，神経ネットワークレベルの多階層モデリングにより脳をつくることで強化学習がどのようにして脳で実装されているのかを研究しています。また，脳神経活動などのデータを，機械学習をはじめとするデータサイエンスの手法を用いて解析を行っています。これらのアプローチにより精神疾患や依存症など脳の関わる疾患の理解や治療につなげていけるよう取り組んでいます。

We are studying the mechanisms of the brain. We are studying how reinforcement learning is implemented in the brain by multi-level modeling at the molecular, cellular, and neural network levels. We are also working on data science and analyzing data such as brain activity and biochemical data using machine learning and other methods. By these approaches, we are working to understand and treat brain-related diseases such as mental illness and addiction.

再生医療や病態予測に関わる細胞の運命決定（増殖・分化）や細胞運動、代謝などのシステム論としての理解・予測・制御の研究に取り組んでいます。特に、細胞内シグナル伝達経路に着目し、細胞間応答のばらつきやコーディング機構、最適制御について研究を行っています。細胞システムの精密な予測・制御からの予防医学への貢献を目指しています。

We are engaged in research on system-theoretical understanding, prediction, and control of cell fate decision making (proliferation / differentiation), cell motility, and metabolism related to regenerative medicine and pathological condition prediction. In particular, we are focusing on intracellular signal transduction pathways and studying variations in cell-cell responses and coding functions, optimal control. We aim to contribute to preventive medicine from the precise prediction and control of cell systems.