医療の未来を切り拓く：多様な生体分子情報と機械学習から導く、創薬と精密医療の革新的技術

● 研究テーマ

• ❖ データ駆動型による細胞分化誘導法（ダイレクトリプログラミング）の開発
• ❖ 医用画像から疾患の有無や治療予後を予測する深層学習モデルの構築
• ❖ マルチオミクスデータの統合解析による創薬標的の予測や疾患の分子メカニズムの解明

● 分野

バイオインフォマティクス、分子生物学

● キーワード

創薬、精密医療、データサイエンス、機械学習、マルチオミクス、細胞の分化

● 実施中の研究概要

科学技術の進歩により、生体分子の情報（マルチオミクスデータ）は膨大かつ多様になってきています。例えば、約30億から成るヒトゲノムの塩基配列、ゲノムの3次元構造、ゲノムやヒストンの修飾、１細胞レベルの遺伝子発現値、タンパク質間の相互作用、代謝物量など、ここには挙げ切れないほどの多様な生体分子の情報が日々集積されています。これらの多様かつ大規模なマルチオミクスデータを機械学習などの情報科学技術によって統合し、病気のメカニズム解明や創薬標的の同定など、創薬へと結びつけていく研究をしています。また、研究成果を医療現場に還元することを目指し、医用画像をはじめとするビッグデータを活用して個別化医療や病気の精密な診断に貢献するシステム作りにも挑戦しています。
詳細を知りたい方は研究室HPをご覧ください。

● 今後進めたい研究

医療ビッグデータやリアルワールドデータを活用した臨床現場により近い研究

● 関連リンク先

❖ 研究室ホームページ
http://labo.bio.kyutech.ac.jp/~momoko

❖ researchmap
https://researchmap.jp/MomokoHamano

❖ 詳しい研究者情報
https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001361_ja.html