このたび、京都大学 医学研究科・薬学研究科 理化学研究所 奥野研究室にゆかりのある卒業生・関係者の皆様を対象とした同門会「蝶舞会」を設立し、第1回目の同門会を開催する運びとなり、9月13日（土）にフォーシーズンズホテル京都にて、京都⼤学・理化学研究所 奥野研究室 同⾨会「蝶舞会（かれんかい）」が 開催されました。
本会は、研究室でのご縁を大切にしながら、会員同士の交流を深め、学術的・社会的な発展を共に目指すことを目的としており、「蝶舞会」は一門をとても大切にしていた平家の蝶紋より由来しております。
第1回目の同門会当日は100名以上の方にお集まりいただき、研究の話や各自の近況報告など、様々な交流が見受けられ、とても盛大な会となりました。
ご参加いただきました皆様、心よりお礼申し上げます。
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Yamamoto T*, Sakuragi M*, Tuji Y, Okamoto Y, Uchino E, Yanagita M, Muto M, Kamada M, Okuno Y, Predicting mortality dynamics in cancer patients: A machine learning approach to pre-death events, PLoS One, 20(9):e0331650, 2025/9/9, doi:10.1371/journal.pone.0331650
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Minoru Sakuragi, Riko Asada, Mayumi Kamada, Yasushi Okuno, Multimodal Gene–Environment Modeling of Disease Onset Using a Context-Aware Genome Language Model, Proceedings of IIBMP 2025(Oral Presentation (Peer-reviewed)), 2025/9/4
奥野教授が講演しました。
製薬DX Vol.4
2025/9/2 オンライン開催
特別講演「AIエージェント×創薬DXプラットフォーム 」
奥野Gメンバーが受賞しました。
第7回日本メディカルAI学会学術集会
優秀一般演題賞
小山 拓豊
「ケミカルゲノミクス言語モデルを用いた高信頼性かつ説明可能な化合物‐タンパク質間相互作用探索」
山本 達毅
「遺伝子発現基盤モデルを活用した疾患関連細胞タイプおよび遺伝子の推定」
奥野教授が講演しました。
第3回 KBIC Forum “臨床情報 meets AI”
2025/8/21 神戸臨床研究情報センター2階(第1研修室)
第5講演「AI/DXで拓くデータ駆動型創薬の未来」
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Sakuragi M, Suzuki H, Sumitomo R, Ishimura T, Hayashi A, Kakita H, Niwa A, Higashi Y, Huang C, Matsubara T, & Tsukamoto T, Identifying Multiple Pleuroperitoneal Communications by Computed Tomography Peritoneography, Kidney International, 108(2):332, 2025/8, doi:10.1016/j.kint.2025.03.024
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Shuntaro Chiba , Yasushi Okuno, In Silico Prediction and Selection of Exon-Skipping Antisense Oligonucleotide Sequences Using eSkip-Finder, Methods Mol Biol., 2025;2964:109-116, 2025/7/29, doi:10.1007/978-1-0716-4730-1_6
奥野Gメンバーの研究論文が発表されました。
Akada M, Tabuchi H, Okamoto Y, Tanabe M, Nishikawa R, Yamane S, Tsujikawa A, Okuno Y, Quantitative Assessment of Microsurgical Skill in Intrascleral Fixation Surgery Using Wearable Strain Sensors: A Pilot Study, Transl Vis Sci Technol., 14(7):7, 2025/7/1, doi:10.1167/tvst.14.7.7
創薬DX Platform特設サイトを開設しました。 人工知能（AI）とシミュレーション技術を互いに連結・連動させ、創薬プロセス全体の予測と自動化を目指す我々の取り組み “創薬DX Platform（ディーエックス プラットフォーム）” を紹介する情報サイトを開設し、本日公開しました。創薬AIに関する入門ガイドや気軽に試せるデモ、最新研究事例・プロジェクト紹介などを通じて、創薬DXの最前線を発信していきます。 創薬DXポータル：https://3dxpf.med.kyoto-u.ac.jp
