生命システム科学

About关于研究室

大規模生命データから、メカニズムを解読する。

生命システム科学研究室は、人工知能（AI）とシステム生物学を融合した数理解析技術で、生命システムの本質に迫る研究をしています。
ヒトなどの多細胞生物は、細胞・組織・臓器のネットワークで恒常性を保っていて、その均衡が崩れた状態が疾患の本態だと捉えています。
代謝の予測や、さまざまな疾患のデータの解析に、数理モデルと深層学習を使っています。
研究室は2026年1月に立ち上がった新しい研究室です。

Research研究课题

大規模な生命データから生命システムの本質を理解するための、新しい数理的な枠組みをつくることを目指しています。人工知能（AI）の記述力とシステム生物学の論理性を融合させ、汎用性の高い解析技術を開発しています。

※示意图

1細胞の遺伝子発現から代謝を予測↗

シングルセルの遺伝子発現量データから、代謝の反応速度（代謝フラックス）を予測する深層学習モデルを開発しています。物理化学の法則や既知の生物学的な関係をモデルに組み込み、疾患に特有の代謝状態を持つ細胞の同定につなげます。

※示意图

メカニズムに基づくマルチオミクス解析↗

トランスクリプトームやプロテオームなどのオミクスデータを、微分方程式などの数理モデルで解析します。「分子Aが分子Bに対してX％作用する」のような定量的な解像度で、メカニズムに基づく理解を目指しています。

※示意图

病気の進み方を時空間で捉える↗

糖尿病、心筋症、炎症性腸疾患、白血病、乳癌、パーキンソン病、認知症など、多くの疾患のデータを解析しています。組織や細胞のネットワークが時間的・空間的にどう変わり破綻するかを、システム生物学の方法で調べます。

※示意图

心電図から糖尿病リスクを予測するAI↗

基礎の知見を臨床につなげるため、実際の医療データを使った診断・予測AIの開発にも取り組んでいます。一例として、侵襲性の低い心電図のデータから、将来の糖尿病リスク（糖尿病予備軍）を予測するAIの開発があります。

Voices学长学姐的评价

评价基于在读（或曾在读）学生的个人经历，不代表研究室官方观点。评价的有无或数量不代表对研究室的评价。

对于接受采访的学生，无论内容如何，我们可能会赠送谢礼（价值1,000日元的礼品）。