岩田特定助教、小島特定助教、玉田特定准教授の執筆が掲載されました。
「標的分子探索，ドラッグリポジショニング，オミクスメカニズム解明」月刊細胞 51(7)，4-7，2019．
奥野教授の執筆が掲載されました。
「総論 第4次産業革命における創薬イノベーション」月刊細胞 51(7)，2-3，2019.
佐藤特定助教、小島特定助教、奥野教授の執筆が掲載されました。
「機械学習を用いた医療データ解析」Medical Science Digest 45(5)，23-26，2019．
奥野教授の講演（医療科学研究所 産官学シンポジウム 2019、5月18日）が日経 xTECHに掲載されました。
2019年5月21日
「G20見据えAI創薬で産官学シンポジウム、日本の強みをどう発揮するか」
奥野教授が講演しました。
医療科学研究所 産官学シンポジウム 2019「AIは創薬に何をもたらすか―日本の強みをどう生かすか―」
講演タイトル「AIが拓く創薬イノベーション」
奥野G(共著)の研究論文が発表されました
Quy,PN., Kanai, M., Fukuyama, K., Kou, T., Kondo, T., Yamamoto, Y., Matsubara, J., Hiroshima, A., Mochizuki, H., Sakuma, T., Kamada, M., Nakatsui, M., Eso, Y., Seno, H., Masui, T., Masui, K., Minamiguchi, S., Matsumoto, S., Muto, M.”Association between preanalytical factors and tumor mutational burden estimated by next-generation sequencing-based multiplex gene panel assay” The Oncologistfirst published June,11, 2019
奥野教授が講演しました。
サイエンステクノフロンティアフォーラム「AIが拓く創薬イノベーション」
奥野Gが参加する共同研究の成果がプレスリリースされました。
「LC-SCRUM-Japanで構築した日本最大のがん臨床ゲノムデータを活用し, スーパーコンピュータで治療薬の効き目を予測－がんゲノム医療における新たなツールの開発－」
原著論文
Ikemura, S., Yasuda, H., Matsumoto, S., Kamada, M., et al.: Molecular dynamics simulation-guided drug sensitivity prediction for lung cancer with rare EGFR mutations. PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）, first published May, 1, 2019.
Ikemura, S., Yasuda, H., Matsumoto, S., Kamada, M., et al.: Molecular dynamics simulation-guided drug sensitivity prediction for lung cancer with rare EGFR mutations. PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）first published May, 1, 2019.
徳久研究員、寺山特定助教、奥野教授の執筆が掲載されました。
「計算創薬におけるシミュレーション・機械学習・実験の融合に向けて」分子シミュレーション学会誌「アンサンブル」21(2), 115-125, 2019.