研究内容

ゲノム配列や遺伝子配列を解析する技術の開発を行っています。特に、GWAS（ゲノムワイド関連解析）とAIを組み合わせた手法を提案し、疾患原因バリアントの特定に取り組んでいます。GWASで特定したバリアント情報を用いて、疾患の有無を予測するAIモデルを構築します。さらに、その予測に寄与するバリアントを推定する手法も開発しています。

病理画像や細胞画像に対してAI技術を用いた解析技術を開発しています。例えば、骨髄球の判別は現在、検査技師が目視で行っており、大きな負担となっています。また、この判別には高度な知識と豊富な経験が必要です。私たちは、AI技術を適用することで技師の負担を軽減し、判別の正確性を向上させることを目指しています。

疾患バイオマーカー探索などの医療や創薬分野における最先端のIT技術を開発しています。また、これらの技術をwet研究者の方々にも簡便に利用していただけるよう、直感的なGUIを搭載したプラットフォームに実装しています。多くの研究者にご利用いただくことを目指し、日々取り組んでいます。

薬物のヒトin vivoにおける体内動態や薬効・毒性発現を時空間的かつ定量的に予測するためのシステム開発に取り組んでいます。このシステムは、創薬過程で評価されるin vitroデータや文献情報を有効活用し、より精度の高い予測を支援することを目的としています。

コンピュータを用いて化合物の様々な特性を予測するAI技術を開発しています。例えば、疾患の原因となるタンパク質に結合する化合物を探索したり、薬を服用した際の体内動態を予測したり、薬剤の服用性向上を目的とした苦味・甘みを予測することを目的としています。化合物の化学構造から、創薬・食品・飲料などへの応用に向けた多岐にわたる技術の開発に取り組んでいます。

これまで研究者の経験や勘に大きく依存していた医薬品の処方設計、材料開発、素材探索において、多目的最適化や解釈可能なAIなどのIT技術を活用することにより、設計プロセスの形式知化を目指しています。