• Department of Biomedical Data Intelligence,
    Graduate School of Medicine, Kyoto University

    当研究室では、京大病院の実臨床データを用いた医療ビッグデータ解析・医療シミュレーションや、スーパーコンピュータ「富岳」を用いた創薬シミュレーション・ビッグデータ創薬の新たな方法論開発に取り組み、医療応用と創薬応用を目的としたシミュレーション科学とデータ科学の開拓を目指しています。

Drug discovery創薬

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Medical医療

新着情報

  • 2023.09.21 報道

    取材協力した内容がテレビ番組で放送されます。(2023年9月24日)
    NHKサイエンスZERO 「計算で切り開く新時代!スーパーコンピューター富岳」(NHK Eテレ 放送日:2023年9月24日 日曜 夜11:30~)

     

  • 2023.08.23 論文

    Nakamura K, Uchino E, Sato N, Araki A, Terayama K, Kojima R, Murashita K, Itoh K, Mikami T, Tamada Y, Okuno Y , Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning , Journal of Biomedical Informatics , 144,104448 , 2023/8/23 , doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104448

  • 2023.08.21 講演

    内野 詠一郎特定助教が講演しました。
    第448回CBI学会講演会「人生100年時代に対応する健康寿命延伸のための Digital 技術の活用」 ,2023/8/21 ,オンライン開催
    ,「 疾患発症予測AI開発と社会実装 」

  • 2023.07.31 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    峯本祥子,奥野恭史 , 第6章 In silicoによるスクリーニングへの応用事例、第11節 スーパーコンピュータ「富岳」によるIn silico創薬 . タンパク質構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例 , 技術情報協会 , No.2206, 2023年7月31日

     

  • 2023.07.31 論文

    Nojima S#*, Kadoi T, Suzuki A, Kato C, Ishida S, Kido K, Fujita K, Okuno Y, M. Hirokawa, K. Terayama*, Morii E, , Deep-learning-based differential diagnosis of follicular thyroid tumors using histopathological images , Modern Pathology ,100296,2023/7/31, DOI: 10.1016/j.modpat.2023.100296

  • 2023.07.31 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    岩田浩明, 第6章 In silicoによるスクリーニングへの応用事例、第6節 ディープラーニングを用いた化合物―タンパク質の相互作用予測 . タンパク質構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例 , 技術情報協会 , No.2206, 2023年7月31日

     

  • 2023.07.26 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Hatano N, Kamada M, Kojima R, Okuno Y. ,”Network-Based Prediction Method for Cancer Driver Missense Mutations.”, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/26. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.25 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Nakamura A, Kojima R, Okamoto Y, Mineharu Y, Harada Y, Kamada M, Okuno Y. ,“ Latent State Estimation of Cancer Patients Treated with Nivolumab Using Deep State Space Model. ”, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/25. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.24 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Koyama T, Matsumoto S, Iwata H, Kojima R, Okuno Y. ,” Iterative Data Augmentation of Near Boundary Negative Samples Improves the Model Generalizability in Compound-Protein Interaction Prediction. “, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/24. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.21 論文

    Aya Nakamura, Ryosuke Kojima, Yuji Okamoto, Eiichiro Uchino, Yohei Mineharu, Yohei Harada, Mayumi Kamada, Manabu Muto, Motoko Yanagita, Yasushi Okuno , A New Deep State-Space Analysis Framework for Patient Latent State Estimation and Classification from EHR Time Series Data. , arXiv:2307.11487 , 2023/7/21 , https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.11487

  • 2023.08.23 論文

    Nakamura K, Uchino E, Sato N, Araki A, Terayama K, Kojima R, Murashita K, Itoh K, Mikami T, Tamada Y, Okuno Y , Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning , Journal of Biomedical Informatics , 144,104448 , 2023/8/23 , doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104448

  • 2023.07.31 論文

    Nojima S#*, Kadoi T, Suzuki A, Kato C, Ishida S, Kido K, Fujita K, Okuno Y, M. Hirokawa, K. Terayama*, Morii E, , Deep-learning-based differential diagnosis of follicular thyroid tumors using histopathological images , Modern Pathology ,100296,2023/7/31, DOI: 10.1016/j.modpat.2023.100296

  • 2023.07.21 論文

    Aya Nakamura, Ryosuke Kojima, Yuji Okamoto, Eiichiro Uchino, Yohei Mineharu, Yohei Harada, Mayumi Kamada, Manabu Muto, Motoko Yanagita, Yasushi Okuno , A New Deep State-Space Analysis Framework for Patient Latent State Estimation and Classification from EHR Time Series Data. , arXiv:2307.11487 , 2023/7/21 , https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.11487

  • 2023.07.17 論文

    Koyama T, Matsumoto S, Iwata H, Kojima R, Okuno Y. , Improving Compound–Protein Interaction Prediction by Self-Training with Augmenting Negative Samples , Journal of Chemical Information and Modeling , , 63, 15 , 4552–4559 , 2023/7/17 , https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.3c00269

  • 2023.07.01 論文

    Hatano N, Kamada M, Kojima R, Okuno Y , Network-based prediction approach for cancer-specific driver missense mutations using a graph neural network. , bioRxiv , 2023/7 , https://doi.org/10.1101/2023.07.05.547896

  • 2023.06.25 論文

    Shimizu S, Kondo J, Onuma K, Coppo R, Ota K, Kamada M, Harada H, Tanaka Y, Adachi Nakazawa M, Tamada Y, Okuno Y, Kawada K, Kazutaka Obama, Robert J. Coffey, Yoshiyuki Fujiwara, Masahiro Inoue , Inhibition of the bone morphogenetic protein pathway suppresses tumor growth through downregulation of epidermal growth factor receptor in MEK/ERK-dependent colorectal cancer , Cancer Science , 2023/6/25 , doi: 10.1111/cas.15882

  • 2023.06.24 論文

    Zhu A, Chiba S, Shimizu Y, Kunitake K, Okuno Y, Aoki Y, Yokota T , Ensemble-Learning and Feature Selection Techniques for Enhanced Antisense Oligonucleotide Efficacy Prediction in Exon Skipping . , Pharmaceutics ,15(7) , 1808 , 2023/6/24 , doi.org/10.3390/pharmaceutics15071808

  • 2023.06.05 論文

    Iwata H, Nakai T, Koyama T, Matsumoto S, Kojima R, Okuno Y*, VGAE-MCTS: a New Molecular Generative Model combining Variational Graph Auto-Encoder and Monte Carlo Tree Search , ChemRxiv , Version 2 , 2023/6/5 , doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-q8419-v2

  • 2023.06.01 論文

    Iwata H, Application of In Silico Technologies for Drug Target Discovery and Pharmacokinetic Analysis , Chemical and Pharmaceutical Bulletin ,2023/6/1 , doi.org/10.1248/cpb.c22-00638

  • 2023.05.23 論文
    Wang Y, Fushimi Y, Arakawa Y, Shimizu Y, Sano K, Sakata A, Nakajima S, Okuchi S, Hinoda T, Oshima S, Otani S, Ishimori T, Tanji M, Mineharu Y, Yoshida K, & Nakamoto Y , Evaluation of isocitrate dehydrogenase mutation in 2021 world health organization classification grade 3 and 4 glioma adult-type diffuse gliomas with 18F-fluoromisonidazole PET.  , Japanese Journal of Radiology ,2023/5/23 , DOI: 10.1007/s11604-023-01450-x
  • 2023.08.21 講演

    内野 詠一郎特定助教が講演しました。
    第448回CBI学会講演会「人生100年時代に対応する健康寿命延伸のための Digital 技術の活用」 ,2023/8/21 ,オンライン開催
    ,「 疾患発症予測AI開発と社会実装 」

  • 2023.07.12 講演

    糀谷特定助教が講演しました。
    Asahi Basic Conference From Kyoto
    2023/7/12 ,オンライン開催
    「臨床・研究におけるAI開発」

  • 2023.07.10 講演

    奥野教授が講演しました。
    第55回日本動脈硬化学会総会・学術集会
    2023/7/9 ライトキューブ宇都宮(栃木県)
    シンポジウム12
    「動脈硬化研究道場〜シングルセル、AIからビッグデータまで〜
    AI・シミュレーションが拓く創薬の未来」

  • 2023.06.05 講演

    奥野教授が講演しました。
    第59回日本循環器病予防学会学術集会
    2023/6/3 かごしま県民交流センター
    若手教育セミナー1 「ビッグデータからみた循環器疾患」

  • 2023.05.23 講演

    奥野教授が講演しました。
    AIによる腎疾患診療の未来を考える会
    2023/5/22 京都ブライトンホテル
    メディカルAIの現状と未来 〜腎領域応用を中心に〜

  • 2023.05.16 講演

    奥野教授が講演しました。
    日本薬剤学会第38年会
    2023/5/16 ウインクあいち(愛知県産業労働センター)
    招待講演:「DXによる創薬イノベーション」

  • 2023.04.21 講演

    奥野教授が講演しました。
    第31回日本医学会総会2023東京
    2023/4/21 東京国際フォーラム
    講演:柱1:ビッグデータがもたらす医学・医療の変革
    顕微鏡ビッグデータは医学に何をもたらすか?
    座長:神谷真子(東京工業大学 生命理工学院)、吉川雅英(東京大学大学院医学系研究科 生体構造学分野)
    演者:
    奥野恭史(京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野)
    洲崎悦生(順天堂大学大学院医学研究科 生化学・生体システム医科学)
    太田禎生(東京大学先端科学技術研究センター)
    白水美香子(理化学研究所 生命機能科学研究センター タンパク質機能・構造研究チーム)

  • 2023.04.21 講演

    奥野教授が講演しました。
    第31回日本医学会総会2023東京
    2023/4/21 東京国際フォーラム
    AIが変える医学研究【スポンサードシンポジウム】
    【座長】
    奥野恭史(京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野)
    浜本隆二(国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野)
    【演者】
    松尾 豊(東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター/技術経営戦略学専攻)
    本間 光貴(理化学研究所生命機能科学研究センター 制御分子設計研究チーム)
    小林 和馬(国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野)
    Susan Thomas(Google Health, UK)
    【共催】グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

  • 2023.04.20 講演

    奥野教授が講演しました。
    第110回日本泌尿器科学会総会
    DX drives the innovation in drug development
    2023/4/20 神戸コンベンションセンター

  • 2023.04.07 講演

    奥野教授が講演しました。
    IQVIA RWE/Dxセミナー
    2023/4/6 オンライン開催
    「創薬・医療のデジタルトランスフォーメーションに向けて」

  • 2023.07.31 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    峯本祥子,奥野恭史 , 第6章 In silicoによるスクリーニングへの応用事例、第11節 スーパーコンピュータ「富岳」によるIn silico創薬 . タンパク質構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例 , 技術情報協会 , No.2206, 2023年7月31日

     

  • 2023.07.31 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    岩田浩明, 第6章 In silicoによるスクリーニングへの応用事例、第6節 ディープラーニングを用いた化合物―タンパク質の相互作用予測 . タンパク質構造解析手法とIn silicoスクリーニングへの応用事例 , 技術情報協会 , No.2206, 2023年7月31日

     

  • 2023.04.01 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    奥牧人, 山下洋史, 岡本有司, 合原一幸., DNB 理論とその応用, 特集 未病の科学 Ⅰ. 未病の数理研究 生体の科学, 74(2), 96-101., 2023年4月

     

  • 2023.01.25 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    岡本 有司 ,「 医療リソースシミュレーション」特集:新型コロナウイルスとシミュレーション . Precision Medicine 6(2), 1-4 , 2023年1月

  • 2023.01.25 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    松本 篤幸 ,「 大規模MD計算によるCOVID-19治療薬探索」特集:新型コロナウイルスとシミュレーション . Precision Medicine 6(2), 1-4,2023年1月

  • 2023.01.25 執筆

    奧野恭史教授の執筆が掲載されました。
    総論 COVID-19から学ぶシミュレーションの可能性」特集:新型コロナウイルスとシミュレーション . Precision Medicine 6(2), 1-4 ( 2023年1月発行)

  • 2023.01.20 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    松本 篤幸 「クライオ電子顕微鏡計測データからタンパク質の柔らかさを推定するAIシステム「DEFMap」の開発」, クライオ電子顕微鏡ハンドブック  , エヌ・ティー・エス , 第7章第1節 , 2023年1月20日

     

  • 2023.01.01 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    糀谷泰彦, 小清水宏, 中村和貴, 奥野恭史 「AIと高血圧」 日本臨牀  , 日本臨牀社 , vol.81 , p55-59 , 2023年1月1日

     

  • 2022.11.15 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    岩田浩明, 千葉峻太朗, 長谷川亜樹, 大田雅照, 奥野恭史 「製剤処方設計AIの開発 」月刊 PHARMSTAGE  , 技術情報協会 , 11月号 , 2022年11月15日

  • 2022.11.09 執筆

    奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
    Chiba, S., Okuno, Y., Ohta, M. , Structure-Based Affinity Maturation of Antibody Based on Double-Point Mutations . Computer-Aided Antibody Design. Methods in Molecular Biology , Humana , vol 2552 ,p.323-332, November 9, 2022

     

  • 2023.07.26 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Hatano N, Kamada M, Kojima R, Okuno Y. ,”Network-Based Prediction Method for Cancer Driver Missense Mutations.”, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/26. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.25 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Nakamura A, Kojima R, Okamoto Y, Mineharu Y, Harada Y, Kamada M, Okuno Y. ,“ Latent State Estimation of Cancer Patients Treated with Nivolumab Using Deep State Space Model. ”, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/25. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.24 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Koyama T, Matsumoto S, Iwata H, Kojima R, Okuno Y. ,” Iterative Data Augmentation of Near Boundary Negative Samples Improves the Model Generalizability in Compound-Protein Interaction Prediction. “, Intelligent Systems for Molecular Biology/European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB) , 2023/7/24. ,the Centre de Congrès de Lyon and virtually

  • 2023.07.15 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Akihiko Ueda, Junzo Hamanishi, Kohei Hamada, Haruka Suzuki, Sachiko Kitamura, Mana Taki, Koji Yamanoi, Ryusuke Murakami, Ken Yamaguchi, Masaki Mandai.,” Computational image analysis of gynecologic malignancies using deep learning techniques. “, 第 65 回日本婦人科腫瘍学会学術講演会 , 2023/7/15 ,くにびきメッセ

  • 2023.07.14 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    植田彰彦、山口建、石田憲太郎、宗万紀子、鈴木直宏、北村幸子、滝真奈、山ノ井康二、村上隆介、濵西潤三、植田政嗣、万代昌紀 ,「 AIを用いたコルポスコピー所見判定技術開発と臨床応用への取り組み 」, 第 65 回日本婦人科腫瘍学会学術講演会 , 2023/7/14 ,くにびきメッセ

  • 2023.07.07 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Tanaka M, Kohjitani H, Yoneda F, Nishiwaki S, Shizuta S, Okuno Y ,“ The Accuracy Differences in Developing A Deep Neural Network to Identify Pulmonary Vein Potentials Depend On Input Leads of A 12-leads Electrocardiogram. ”, 第69回日本不整脈心電学会学術大会 , 2023/7/7. ,札幌コンベンションセンター

  • 2023.07.07 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    Kohjitani H, Tanaka M, Naka M, Inoue T, Morinaga A, Yoneda F, Nishiwaki S, Shizuta S, Okuno Y. ,“ Development of Deep-Neural-Network Based Artificial Intelligence Models for Identification of Pulmonary Vein Potentials from 12-Leads”, 第69回日本不整脈心電学会学術大会 , 2023/7/7. ,札幌コンベンションセンター

  • 2023.07.01 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    戸﨑 泰誠,内野 詠一郎,小島 諒介,  峰晴 陽平,有田 幹雄,宮井 信行,玉田 嘉紀,三上 達也,村下 公一,中路 重之,奥野 恭史 ,「 多拠点健診データ間における棄却オプションによる疾患発症予測機械学習モデルの性能向上 」, 第27回日本医療情報学会春季学術大会シンポジウム2023 , 2023/7/1. ,沖縄コンベンションセンター

  • 2023.06.18 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    望月勇佑、峰晴陽平、植田彰彦、笹ヶ迫知紀、沼侑佐、土井聡一郎、荒川芳輝、奥野恭史 ,「 術前後MRI画像と臨床背景情報のマルチモーダル学習による悪性脳腫瘍の機能予後予測 」, 第5回日本メディカルAI学会学術集会 , 2023/6/18. ,コングレススクエア日本橋

  • 2023.06.18 学会発表

    奥野Gメンバーが学会で発表を行いました。

    土井聡一郎、峰晴陽平、植田彰彦、笹ヶ迫知紀、望月勇佑、沼侑佐、荒川芳輝、奥野恭史 , 「悪性脳腫瘍の摘出範囲シミュレーターを活用した予後予測モデル」 , 第5回日本メディカルAI学会学術集会 , 2023/6/18. ,コングレススクエア日本橋