~現在、調整中~
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「京」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。

 

シミュレーションSimulation

データ主導型個別化医療と予測医療の実現を目指しています。

10年以上にわたって蓄積された電子カルテの臨床情報、キャンサーバイオバンクをはじめとした生体試料に含まれる生物学的データは、その量と広がりから医療におけるビッグデータ解析を可能としました。当研究室はこの医療ビッグデータを解析する新たな手法を開発することで、データ主導による個別化医療と予測医療の実現を目指しています。病態変化、治療効果、副作用の予測や最適な治療戦略の推定、また新たなバイオマーカーの発見や創薬ターゲットの探索等を行っています。

協力先

ビッグデータBig data

医療におけるビッグデータ解析を可能としました。

現状の医薬品開発は膨大な開発コストを要するため、開発コストを抑えて、効率的に新薬を開発することが重要課題です。近年の、様々な医薬関連データの計測技術の発達によって膨大なオミクスデータが蓄積されています。薬効・安全性を総合的に加味した薬剤設計を実現するため、多種多様な医薬関連ビッグデータを用いたビッグデータ解析手法(Deep Learningなどの機械学習法)を行っています。

協力先

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臨床ゲノムClinical genome

医薬品を分子設計するための計算技術を開発しています。

医薬品は、病気の原因となるタンパク質に結合して、そのタンパク質の機能をコントロールする事で薬効を発揮します。タンパク質や医薬品となる化合物は、それぞれ水中で柔軟に運動する中で、両者の間の絶妙な相互作用のバランスによって結合親和性が決まります。当研究室では、世界最高峰の計算能力をもつスーパーコンピューター「京」を使用した精密な分子シミュレーションによって、医薬品を分子設計するための計算技術を開発しています。

協力先

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