[バイオDX] 2022年度採択課題

荒牧 英治

リアルワールドテキスト処理の深化によるデータ駆動型探薬

研究代表者
荒牧 英治

奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科
教授

主たる共同研究者
河添 悦昌 東京大学 大学院医学系研究科 特任准教授
堀 里子 慶應義塾大学 薬学部 教授
研究概要

DXの時代,電子カルテなどの病院文書,薬局の記録など,これまでにない膨大な量の医療データがテキストの形で蓄積されつつあります.しかし,その多くは,まだ,解析されていません.我々は,この膨大なテキストデータを自然言語処理するプラットフォームを開発します.そして,がん治療に伴う有害事象を抑制する最適な医薬品やその組み合わせを,自動的かつ大量に発見することを目指します.

井上 圭一

AIが先導するオートメーションタンパク質工学の創出

研究代表者
井上 圭一

東京大学
物性研究所
准教授

主たる共同研究者
竹内 一郎 名古屋大学 大学院工学研究科 教授
田端 和仁 東京大学 大学院工学系研究科 准教授
研究概要

本研究ではタンパク質のアミノ酸配列と機能性の大規模データ取得のため、自動化機能評価システムとデジタルバイオアッセイ法の、2つの実験系を構築する。さらにそれらの実験データをオンラインでリアルタイムに、機械学習システムへリンクし、次なる実験計画を自動立案するオートメーション研究ループを実現する。これにより次世代の革新的オプトジェネティクスツールの創生が期待される。

須田 亙

試料採取自動化と高解像度時系列解析による腸内微生物-宿主のクロストーク解明

研究代表者
須田 亙

理化学研究所
生命医科学研究センター
副チームリーダー

主たる共同研究者
高安 美佐子 東京工業大学 科学技術創成研究院 教授
高安 伶奈 東京大学 大学院医学系研究科 助教
研究概要

ヒト腸内微生物叢は様々な疾患に関連することが明らかになり、微生物叢を介した疾患の治療や予防の期待が高まっています。しかし、数百種の微生物の相互作用や宿主との応答は未だ断片的な観測しか実現していません。本研究では、サンプルの採取や処理に関わる行程を自動化することで得られる、腸内微生物叢と宿主の高解像度時系列データから普遍的法則を発見し、将来的な腸内微生物叢の予測制御の礎を作ることに挑戦します。

三上 秀治

高速・高次元閉ループ光計測技術の確立と神経科学への応用

研究代表者
三上 秀治

北海道大学
電子科学研究所
教授

主たる共同研究者
飯野 雄一 東京大学 大学院理学系研究科 教授
瀧 雅人 立教大学 大学院人工知能科学研究科 准教授
松井 鉄平 岡山大学 学術研究院自然科学学域 准教授
研究概要

従来の大規模計測・解析の限界を打破する新しい新たな実験手法「高速・高次元閉ループ光計測技術」を確立し、次世代のバイオDXに貢献する。先端光学技術およびAI技術を軸とした技術開発を行い、開発した装置をマウスおよび線虫の神経系の研究に適用して従来の実験のアプローチでは現実的な時間内での解析が困難であった神経系の機序解明を目指す。

柚木 克之

データ駆動進化医学で解く季節性うつと冬眠の代謝基盤

研究代表者
柚木 克之

理化学研究所
生命医科学研究センター
チームリーダー

主たる共同研究者
和泉 自泰 九州大学 生体防御医学研究所 准教授
加藤 隆弘 九州大学 大学院医学研究院 准教授
砂川 玄志郎 理化学研究所 生命機能科学研究センター チームリーダー
福永 津嵩 早稲田大学 高等研究所 講師
研究概要

ヒトの季節性うつと動物の冬眠様行動の類似点に着目し、両者に共通する代謝制御メカニズムの有無を解明します。マウスの行動動画を大量撮影し、動画解析AIを用いて表現型を自動同定します。マウス検体やヒト患者由来検体を自動化絶対定量オミクス計測とトランスオミクス解析に供し、季節性うつと冬眠様行動の代謝制御メカニズムを解明します。関連する分子群の進化的な古さを推定し、両者に共通の進化的起源があるか検討します。

プログラム

  • CREST
  • さきがけ
  • ACT-I
  • ERATO
  • ACT-X
  • ACCEL
  • ALCA
  • RISTEX
  • AI時代と科学研究の今
  • AIPネットワークラボ
  • JSTプロジェクトDB
  • 終了事業アーカイブズ
  • ご意見・ご要望