Yamane T, Nakayama T, Ekimoto T, Inoue M, Ikezaki K, Sekiguchi H, Kuramochi M, Terao Y, Judai K, Saito M, Ikeguchi M, C. Sasaki Y　,Comparison of the Molecular Motility of Tubulin Dimeric Isoforms: Molecular Dynamics Simulations and Diffracted X-ray Tracking Study, International Journal of Molecular Sciences , 2,415,423,2023/10/2, https://www.mdpi.com/1422-0067/24/20/15423

Okamoto R，Kojima R， Nakatsui M , Toward AI-supported evaluation for safety control measures against near-miss events in pharmaceutical products , Safety Science , Volume 168,106314 , 2023/12/1 , doi.org/10.1016/j.ssci.2023.106314

Hattori EY, Arakawa Y, Mineharu Y, Furukawa K, Terada Y, Yamao Y, Tanji M, Kikuchi T, Miyamoto S. , Seizure control by adding on other anti-seizure medication on seizure during levetiracetam administration in patients with glioma-related epilepsy.  , BMC Cancer  , 23, 849 , 2023/9/11 , doi.org/10.1186/s12885-023-11273-8

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

Matsuoka T, Hattori A, Oishi S, Araki M, Biao Ma, Fujii T, Arichi N, Okuno Y, Kakeya H, Yamasaki S, Ohno H, Inuki S , Establishment of an MR1 Presentation Reporter Screening System and Identification of Phenylpropanoid Derivatives as MR1 Ligands. , Journal of medicinal chemistry , 66(17),12520–12535 , 2023/8/23 , doi.org/10.1021/acs.jmedchem.3c01122

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

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

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

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

奥野教授が代表のライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC）がLINC SHOWCASE 2023 Summerを開催(オンライン)します。
日　　時：2023年7月3日(月) 13:00～16:00
申し込み：申し込みフォーム 　6月27日(火)締め切り
内　　容：講演「DX の日本の現状と対応策（仮）」デジタル庁 統括官 村上敬亮 氏、パネル討論「創薬DX プラットフォームの展望（仮）

奥野教授が課題代表である「富岳」成果創出加速プログラム「プレシジョンメディスンを加速する創薬ビッグデータ統合システムの推進」でワークショップを開催しました。
「富岳」で目指すシミュレーション・AI駆動型次世代医療・創薬
2023/3/9　ハイブリッド 開催

奥野教授が講演します。
神戸リサーチコンプレックス協議会シンポジウム　市民の健康データを活用したデータサイエンスの社会実装
「AI が拓くデータ駆動型ヘルスケアの未来」
■日　時：2022年８月26日（金）14:00～17:00（17：00～名刺交換会予定）
■形　式：リアル&ZOOMウェビナー開催 ※新型コロナウイルスの感染状況次第でオンライン開催のみになる可能性があります。
■会　場：三井住友銀行 神戸本部ビル ３階 大会議室 （兵庫県神戸市中央区浪花町 56）
■主　催：神戸リサーチコンプレックス協議会
■共　催：株式会社三井住友銀行
■参加費：無料
■お申し込み参加フォーム（締切8/24）
■お問い合わせ：神戸リサーチコンプレックス協議会事務局（神戸市）
kobecity-rc@office.city.kobe.lg.jp
■詳細はこちら

大学院へ入学を希望する方を対象に、大学院説明会 を開催します。

主催： 京都大学大学院 医学研究科 人間健康科学系専攻 総合医療科学コース

日時： 2022年 5月 28日 (土) 13:00〜15:00

場所： Zoom にて開催

詳細：https://mms.hs.med.kyoto-u.ac.jp/

COVID-19重症者予測と地域間医療シェアリングの最適化シミュレーションの最新結果

2021年02月07日予測結果

2021年02月06日予測結果

2021年02月05日予測結果

2021年02月03日予測結果

事務補佐員の求人を公開しました。

京都大学求人ページ

●教職員公募　職種別（職員）
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/acceptance/other/staff
●教職員公募　勤務部署別
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/acceptance/other/busyo
●教職員公募　勤務地別
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/acceptance/other/campus

ハローワーク求人ページ
https://hello-work.info/job/amp/2601019004301/?utm_campaign=google_jobs_apply&utm_source=google_jobs_apply&utm_medium=organic 

事務補佐員の公募が掲載されました。

詳細はこちら

デロイト トーマツ グループとの共同研究講座が開設されました。

プレスリリース資料

日本人の臨床データと遺伝子変異データを統合したデータベース（MGeND)を整備し、本日公開しました。

MGeNDホームページ　https://mgend.med.kyoto-u.ac.jp

プレスリリース資料

富士通との共同研究講座が開設されました。

プレスリリース資料（日本語版）

(English)

奥野教授が講演しました。
第5回KBBM WEB セミナー
2023/10/30 
「AI・シミュレーションが拓く創薬の未来」

奥野教授が講演しました。
CBI学会2023年大会
2023/10/25 タワーホール船堀 5F 大ホール（東京都）（オンライン発表）
招待講演　ビッグデータと創薬　「AIは創薬を変革できるのか」

奥野教授が講演します。
第5回KBBM WEB セミナー
2023/10/30 Web配信 事前申し込み
「AI・シミュレーションが拓く創薬の未来」

奥野教授が講演しました。
第73回日本薬学会関西支部 総会・大会
2023/10/14 神戸学院大学ポートアイランドキャンパス（兵庫県）
特別講演「DXで目指す創薬イノベーション」

内野 詠一郎特定助教が講演しました。
弘前大学COI－NEXT Well-being イノベーションフォーラム2023
2023/10/13 ,東京（一橋講堂）・オンライン同時開催
,特別企画３　デジタルツイン戦略最前線

内野 詠一郎特定助教が講演しました。
BioJapan2023　主催者セミナー
AIとデータサイエンスが創造するウェルビーイング（コーディネーター　奥野恭史教授）
2023/10/12 ,神奈川（パシフィコ横浜）
,「弘前COI-NEXT拠点における健康医療データ・AIプラットフォーム」

奥野教授が講演しました。
第 11 回 創薬科学研究所セミナー
第 133 回 生物科学フロンティアセミナー
創薬科学副専攻「創薬科学特殊講義」
2023/9/22 大阪公立大学　中百舌鳥キャンパス
「AI・シミュレーションが拓く創薬の未来」

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 」

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」

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」

取材協力した内容がテレビ番組で放送されました。（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～、再放送：9月30日 土曜 午前11：00～）

奥野教授が研究分担者である研究が日経新聞（12月17日付け）で紹介されました。
くらし探検隊「長寿の限界、120歳で確定？　「人生100年」その先の究明めざす」

奥野教授が研究分担者である「AMED創薬支援推進事業―産学連携による次世代創薬AI開発―」がIT創薬の国内の動きの一例として産経新聞で紹介されました。
「「「創薬日本」復権のカギ㊦ＡＩ創薬、異次元スピード」」

京都大学と株式会社ゼンショーホールディングスは、医学研究科に共同研究講座「食と健康科学研究講座」を2022年10 月1日に新たに開設し、研究を開始しました。
講座名： 食と健康科学研究講座
設置場所： 京都大学 医学研究科
設置期間： 2022年10月1日～2026年3月31日

京大×ゼンショー食材機能の共同研究開始　開発メニュー提供目指す（産経新聞）

ゼンショー、食と健康で京都大と共同研究（時事通信）

当ラボの研究が京都大学ホームページで紹介されました。
「がんゲノム医療のさらなる拡大へ向けた一歩―コンピュータ解析で意義不明変異のなかに治療標的となる新たな遺伝子変異を発見―」

国立がん研究センター　プレスリリース

奥野教授の講演動画（アーカイブ）が公開されました。
「富岳」成果創出加速プログラム シンポジウム「富岳」FORWARD～Society 5.0のソリューション創出に向けて～(2022/3/29 オンライン開催)
「「富岳」でめざす創薬イノベーション 」

当ラボの研究が掲載されたHPCIマガジン富岳百景Vol.1「COVID-19の治療薬候補を既存薬の中から計算で探し出す」の英語版が公開されました。

HPCI magazine vol.1“Using Simulations to Search Existing Drugs for Possible COVID-19 Treatments”

当ラボの研究が日本電気株式会社(NEC)のホームページで紹介されました。

「NEC、連合学習技術と秘密計算技術を用いた創薬における予測モデル構築に関する実証実験を実施」

取材協力した内容がテレビ番組で放送されました。（2022年2月25日）
宇賀なつみのそこ教えて！：聞いてナッ得！（すごいぞ！ スーパーコンピュータ「富岳」）（BS朝日ウェブサイト）

聞いてナッ得！（すごいぞ！ スーパーコンピュータ「富岳」）（政府広報オンライン ウェブサイト）

当ラボの研究が日本経済新聞で紹介されました。
「医療データ開国迫る巨大IT　健康管理や創薬に変革の波」

奥野Gメンバーが受賞しました。
CBI学会2023年大会

口頭発表賞
畑野成美
Application of Machine Learning Models in Prediction of Disease Therapeutic Target Molecules Using Gene Expression Profiles
Narumi HATANO, Mayumi KAMADA, Ryosuke KOJIMA, Hiroaki IWATA, Yasushi OKUNO

ポスター賞
山本達毅
Elucidation of Mortality Triggers Using Temporal Predictive Models
Tatsuki YAMAMOTO, Yuzuha TSUJI , Minoru SAKURAGI , Yuji OKAMOTO , Mayumi KAMADA , Yasushi OKUNO

奥野Gメンバーが受賞しました。
CBI学会2022年大会
ポスター賞受賞者

井上聡太
Estimation of Interaction Mechanism in Compound Protein Interaction Prediction Using Interpretable Deep Learning
Sota INOUE, Shoichi ISHIDA, Iwata HIROAKI, Matsumoto SHIGEYUKI, Kojima RYOSUKE, Okuno YASUSHI

田外秀俊
Understanding Molecular Mechanism of Drug Off-Target Effect in Tyrosine-Protein Kinase LCK Using Molecular Dynamics Simulation
Hidetoshi TAGE, Shigeyuki MATSUMOTO, Hiroaki IWATA, Yuta ISAKA, Biao MA, Mitsugu ARAKI, Atsushi TOKUHISA, Ryo KANADA, Yasushi OKUNO

奥野Gメンバーが受賞しました。
最優秀口頭発表賞受賞者：畑野 成美

第11回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2022） 
Prediction of driver missense mutation using graph neural network
Narumi Hatano, Mayumi Kamada, Ryosuke Kojima and Yasushi Okuno

奥野Gメンバーが受賞しました。
第71回バイオ情報学研究発表会
SIGBIO優秀プレゼンテーション賞（BIO研究会）

井上和真
遺伝子発現量と知識グラフを組み合わせた深層学習モデルによるがん患者予後予測

奥野Gメンバーが受賞しました。

2021 Outstanding Early Career Scientists 
受賞者：岩田 浩明
Journal of Pharmaceutical Sciences

奥野教授と共同研究員が、量子生命科学会 第２回大会で　優秀発表賞　を受賞しました。
受賞者： 徳久淳師、奥野恭史
「創薬応用を目指したテンプレートマッチンングによる生体分子構造多形評価法の開発」

奥野教授が代表を務める「ライフ インテリジェンス コンソーシアム(LINC)」の取り組みが第2回日本オープンイノベーション大賞の厚生労働大臣賞を受賞しました。 
詳細はこちら

奥野Gメンバーが受賞しました。
優秀ポスター演題賞 受賞者：岡本麻里, 小島諒介, 鈴木真知子, 奥野恭史
第2回日本メディカルAI学会
「アイトラッカーと動画像処理を用いた重症心身障害児の視線特徴の探索」

奥野Gメンバーが受賞しました。
構造活性相関シンポジウム優秀発表賞（口頭）受賞者：千葉峻太朗, 大田雅照, 田部亜季, 中木戸誠, 津本浩平, 奥野恭史
第47回構造活性相関シンポジウム
「抗原・抗体複合体立体構造に基づく２アミノ酸同時変異戦略による新規抗体創製」

奥野Gメンバーが受賞しました。
優秀成果賞　受賞者：徳久淳師
第6回「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題 成果報告会
「創薬応用を目指したXFELテンプレートマッチング法によるクロマチン構造多形解析に関する研究」

奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
内野 詠一郎, 奥野 恭史, 「AIの臨床応用」、BIO Clinica 2023年 11月号　医療におけるデジタルトランスフォーメーションの新展開 , 北隆館 , 38(12) , 1006-1010 , 2023年10月23日

奧野Gメンバーの執筆が掲載されました。
荒木望嗣, 「タンパク質の分子動力学シミュレーションに基づく創薬計算技術の開発とゲノム医療分野での応用研究」、SAR News No.45, Cutting Edge, p10-18, 2023年10月1日

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

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

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

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

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

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）

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

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

笹ケ迫 知紀 ,「深層学習に基づく GBMのKPS低下予測モデルの構築」, 第82回 日本脳神経外科学会総会 , 2023/10/27 ,パシフィコ横浜（神奈川）

大田 雅照 ,「「富岳」を機軸とした創薬DXプラットフォームの構築」, 第10回「富岳」を中核とするHPCIシステム利用研究課題 成果報告会 , 2023/10/25-26 ,品川グランドセントラルタワー　THE GRAND HALL

【ポスター発表】

Iwata H, Nakai T, Koyama T, Matsumoto S, Kojima R, Okuno Y,  “A New Molecular Generation Model Combining Deep Learning and Reinforcement Learning “, 情報計算化学生物学会2023年大会(CBI2023) , 2023/10/24-25 ,タワーホール船堀

Ito S, Koyama T, Iwata H, Matsumoto S, Kojima R, Okuno Y.,  “Exploring Chemical Structural Insight of ADME Properties via Interpretable Deep Learning “, 情報計算化学生物学会2023年大会(CBI2023) , 2023/10/24-25 ,タワーホール船堀

【口頭発表】

Yoshizawa T,Ishida S,Sato T,Ohta M,Honma T,Terayama K,”Multi-objective Molecular Structure Generation Using Dynamic Applicability Domains Adaptation.”, 情報計算化学生物学会2023年大会(CBI2023) , 2023/10/24-25 ,タワーホール船堀

Hatano N,Kamada M,Kojima R,Iwata H,Okuno Y.,”Application of Machine Learning Models in Prediction of Disease Therapeutic Target Molecules Using Gene Expression Profiles.”, 情報計算化学生物学会2023年大会(CBI2023) , 2023/10/24-25 ,タワーホール船堀

Koyama T, Iwata H, Matsumoto S, Kojima R, Otsuka T, Hasegawa A, Okuno Y. ,”Insight into Federated Learning for Compound-Protein Interaction Prediction”, 情報計算化学生物学会2023年大会(CBI2023) , 2023/10/24-25 ,タワーホール船堀

Ito S, Iwata H, Matsumoto S, Kojima R, Igarashi Y, Kuroda M, Kawashima H, Watanabe R, Yamada H, Mizuguchi K, Okuno Y ,”Comprehensive Clinical Risk Assessment of Drug Candidate Compounds using ADMET-AI Models”, 日本薬物動態学会第38回年会／第23回シトクロムP450国際会議国際合同大会 , 2023/9/27 ,静岡県コンベンションアーツセンター

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

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

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

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

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

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