データサイエンスで未来の医療を創る

About US

私たちはバイオインフォマティクスや数理モデリング、人工知能、そして量子情報科学を駆使した新しい時代のデータ駆動型生命医学研究により生命の謎を解く、そして未来の医療を創り出すことに挑戦している若いチームです。データサイエンスを基軸とし大きく次の2種類のテーマに挑んでいます。
  • 疾患の原因・診断・治療等に関する研究
  • システム生物学、クリニカルインフォマティクスやAI創薬
  • 最終的な臨床応用を目指したテクノロジー開発
  • データサイエンスのテクノロジー、つまり新しいコンピューター解析手法 (量子情報科学を含む) の開発や、データ科学に基づくバイオテクノロジー開発・合成生物学

    Latest UPDates

    最終更新2022.11.30

    • 【New】事務補佐員 (週15時間) および情報解析系の技術補佐員 (週30時間) 、学生インターン (週6時間)として私たちの研究をサポートしてくださる方の募集を開始しました。適任の方が見つかり次第締め切らせていただきます。ご検討いただける方は個別にメールで書類をお送りください。 (2022.11.30)
    • 【New】2022.11.30~2022.12.2に開催される日本分子生物学会年会で発表します。また、会期期間中はずっと会場である幕張メッセにおりますので、清水に直接会って研究や進路等の話をしたい先生・学生さんがいらっしゃいましたら遠慮なくメールでご連絡ください。私が発表するセッション以外の時間であれば、いつでもお会いできる可能性があります。 (2022.11.25)
    • 【New】清水が興和生命科学振興財団の研究助成に採択されました。 (2022.11.25)
    • 【New】医科歯科の重点研究領域で行われた第1回の領域全体班会議において清水が講演をしました。ポスターはこちら(2022.11.16)
    • 【New】奈良先端科学技術大学院大学の作村諭一先生にご招待いただき、情報科学領域・バイオサイエンス領域の博士課程向け「データサイエンス特別講義」で清水が英語による90分講義を行いました。 (2022.11.10)
    • 【New】私たちは多階層にわたる学びの機会を提供しています。その全体像をまとめたページをこちらで公開しました。 (2022.11.7)
    • 【New】2023年4月入学予定の1期生を中心とした新メンバーの顔合わせを行い、同時に新入生のオンライン事前勉強会がスタートしました。2023年度は多様なバックグランドをもつ10名超のチームになります。引き続きどうぞよろしくお願いいたします。 (2022.11.6)
    • 【New】医学を含む広義のライフサイエンス系の博士課程の学生さん向けに、高度な数理情報科学を伝授するダブルメンター制度を創設しました。米国Harvard Medical School留学時代の経験をもとに開発した制度です。オンラインなので全国どこの研究機関・医療機関の方でも大丈夫です。上の先生からの許可が大前提ですが、現在の専攻にプラスしてインフォマティクスというダブルメジャーを目指しませんか?  (2022.11.6)
    • 【New】保住英希さん (慶應義塾大学医学部6年) の論文がmedRxivで公開されました (こちら)。学部生がオンライン研究チャレンジ制度で半年間で書き上げた論文です。時間のある学部生時代にAIやバイオインフォマティクス・クリニカルインフォマティクス・システム生物学等の研究および論文発表に挑戦したいという意欲的な学生さんを募集しています。オンラインなので全国どこにお住まいでも大丈夫です。 (2022.11.5)
    • 【New】医科歯科で医療や生命科学を学びたい東工大所属の学生さんの募集を開始しました。今はまだ手探りですが、少しずつconvergence scienceを目指していきます。詳しくはこちら(2022.11.3)
    • 【New】清水が公益財団法人・大川情報通信基金の研究助成に採択されました。 (2022.11.1)
    • 【New】医学部保健衛生学科1年生、高野日向子さんがチームに加わりました。 (2022.10.22)
    • 【New】2023年4月1日に着任していただける特任助教の先生 (博士号取得見込みの学生さんも可) を探しています。12/20まで2ヶ月間募集しますので、興味のある方はこちらのページもご覧ください。 (2022.10.18)
    • 【New】本学・研究実践プログラムおよび研究者養成コースの案内ページを開設しました。 (2022.10.17)
    • 【New】東京医科歯科大学4年生のプロジェクトセメスター・研究実習についてのページを開設しました。現在当研究室を志望する学生さんを募集中ですのでお気軽にお問い合わせください。 (2022.10.14)
    • 【New】2024年4月入学の大学院 (修士課程・博士課程) 見学を受付中です。面談は随時可能で、現在3名の方が見学にいらっしゃっています。また、2023年4月入学博士課程も若干名募集中です (10月末まで) (2022.10.10)
    • 【New】生命医科学とデータサイエンスの両方に長ける次世代型の研究者・医療者を目指す意欲的な学部生を募集しています。オンライン研究指導も可能で、現在複数の学部生が筆頭著者として英語の論文を執筆中です (学部生の声はこちら)。また本学の学生さんはさらに膨大な教育リソース&スーパーコンピューター&専用の研究室へのアクセスも可能です。東大をはじめ全国さまざまな大学・学部に通う優秀な仲間たちとのオンライン勉強会Biomedical Data Science Clubも好評で、1年生を含む17名の学部生が所属しています。詳しくはこちら 。いずれも随時募集中です。 (2022.10.10)
    • 【New】研究論文がiScience誌にアクセプトされました。AI創薬プラットフォーム・LIGHTHOUSEの開発に関する論文です。 (2022.10.5)
    • 【New】2023年4月に博士課程へ入学したいという方は、今月末が清水との面談期限です。11月以降に出願表明をされても受付できませんので、2023年2月の2次募集受験を検討されている方はお急ぎください。 (2022.10.1)
    • 【New】清水研では教育を非常に重視しており、入学前に自習していただきたいオンライン教材を用意しています。学習には200時間ほどかかると思われますので、すでに4月の入学が内定している方々には半年前の10/1付で送付しています。届いていない方はメールでお知らせください。 (2022.10.1)
    • 【New】医学部医学科3年生、青葉萌奈美さんと伊東巧さんのページができました。二人とも授業とは全く関係なく自主的に出入りしていますし、課外時間に取り組みたいという優秀な医科歯科大学の学生さんを引き続き募集しています。 (2022.10.1)
    • 清水が科学技術振興機構の「さきがけ」に採択されました。3年半にわたる大型グラントです。プレスリリースはこちら。 (2022.9.20)
    • 清水が花王健康科学研究会助成に採択されました。 (2022.9.13)
    • お手軽な定額価格でGPU搭載スパコンやデータストレージサーバーを使用できるM&Dデータ科学センター独自のサービスについてのページをこちらで公開しました。学外の先生方もご利用いただけます (2022.8.17)
    • 2023年度入学の博士課程出願 (1次募集) を締め切りました。若干名ですが引き続き2次募集を行います。2023年4月入学の博士課程をご希望の方は10月下旬までに清水との面談を終えてください 。(2022.7.30)
    • 11/30~12/2に予定されている第45回日本分子生物学会年会で清水が招待口演を行います。学会期間中に清水と幕張メッセで直接話をしたい先生・学生さんがいらっしゃいましたら、遠慮なくメールでご連絡ください。(2022.7.29)
    • 清水が大樹生命厚生財団の医学研究助成に採択されました。がんの有望な治療標的タンパクに対する薬の構造最適化に関するプロジェクトです。(2022.7.29)
    • 東京医科歯科大学M&Dデータ科学センターは2020年の発足から2年が経ちました。そこで9月17日に「未来の医療を創る人材と技術」と題した2周年記念オンラインシンポジウムを行います。(2022.7.20)
    • 清水が武田科学振興財団の医学系研究助成に採択されました。中分子AI創薬を見据えた基盤プロジェクトです。(2022.7.13)
    • 私たちM&Dデータ科学センター構成員で開発した国内最高性能のデータストレージサーバーSHIRAUMEをリリースしました。ペタバイト級のビッグデータにデータサーバーおよびスーパーコンピューターの両者の計算資源を使って迫ります。 (2022.7.1)
    • 2023年4月入学修士課程の大学院入試出願を締め切りました。当分野はバイオ系・数理系・文系と広範囲にわたる領域を専攻する4名の出願がありました。 (2022.6.25)
    • 清水が発起人としてM&Dデータ科学センター (DSC) のslackコミュニティーを立ち上げました。生命科学・医歯保健領域におけるデータサイエンスに興味がある東京医科歯科大学教職員・学生117名の方が加わっています。学内の方は随時ご参加いただけます (2022.6.17)
    • バイオとデータサイエンスの両方に長ける次世代型の研究者を目指す意欲的な大学院生・学部生を募集しています。大学院生に関して、現在10名 (修士課程5名、博士課程5名) の方が見学に来て進学を前向きに考えています。学部生に関して、のべ12名の方が何らかの形で勉強・研究に励んでいます。詳しくはこちら  (2022.6.16)
    • 福田記念医療技術振興財団の研究助成に清水が採択されました。抗がん剤開発に関わるプロジェクトです。 グラントページに追加しました (2022.6.9)
    • 口腔病理学分野から上條陽輝さん (JST次世代研究者) がやってきました。メイン所属は口腔病理学ですが、当分野は「副指導」として博士号取得をサポートします。 (2022.5.30)
    • Twitterのページを新設しました (2022.5.30)
    • 研究内容のページを更新しました。当分野では学内外の共同研究も合わせると現在20ほどのプロジェクトが進行中です。バイオメディカルデータサイエンスやシステム生物学等の研究を実験系や診療系の先生方と展開しています。(2022.5.17)
    • 講師・特任助教の公募が始まりました。募集期間は7/15までで、メールで応募できます。公募要項は東京医科歯科大学のページをご覧ください。(2022.5.11)
    • 清水が東京医科歯科大学の重点研究領域(公募班)に採択されました。AI創薬と免疫インフォマティクスの融合プロジェクトです。(2022.5.11)
    • 国立・東京医科歯科大の大学院募集要項が発表されました。修士は6/20-6/24が出願期間で試験は8/2、博士は2回選考があり第1回は7/25-7/29が出願期間で9/27に試験です。詳しくはこちらをご覧ください。(2022.5.11)
    • 清水の師匠である九大・中山敬一教授の会社Qイノベーションが日経バイオテクノロジー誌で紹介されました。Qイノベーションはバイオメディカル領域の技術について社会実装を目指すスタートアップで、その3事業のうち2つはもともとは清水が中心になって開発した技術がベースになっています。 (2022.4.22)
    • 東京医科歯科大学M&Dデータ科学センターの2022年版パンフレットができました。(2022.4.13)
    • 東京医科歯科大学内に核酸・ペプチド創薬治療研究センター (TIDEセンター) が発足しました。当分野はTIDEのコアチームの1つとしてAIによる中分子創薬に挑戦します。(2022.4.1)
    • 2022年度より東京医科歯科大学は指定国立大学法人になりました。国が定める10のトップ大学の1つとして研究活動にさらに力を入れていきます。(2022.4.1)
    • 清水が東京大学理学部の第1412回生物科学セミナーで講演しました。多くの方にご参加いただきありがとうございました。(2022.3.30)
    • 学部・修士課程の学生さんを主な対象としたオンラインのバイオメディカルデータサイエンス勉強会を立ち上げました。今の専攻や所属大学は問いません。現在7つの大学の学生10名が加わっています。詳細はこちら。 (2022.3.18)
    • 共同研究がPNAS誌にアクセプトされました。リバイスにも丸1年かかった大作です。 (2022.3.11)
    • 慶應義塾大学医学部5年の保住英希さんが加わりました。数学・統計・バイオインフォマティクスを独学で勉強したとのことで、今度は学部生での論文化を目指します。 (2022.3.7)
    • 医学・バイオサイエンス系専門の和文雑誌「実験医学」 編集部のご依頼を受け、清水秀幸が2022年度のモニターになりました。毎月のフィードバック等を通して、微力ながら誌面をよくするための助言を行います。(2022.2.22)
    • 共同研究がNature Communications誌にアクセプトされました。「東京医科歯科大学AIシステム医科学分野」という名前が初めて論文に掲載されます! (2022.2.8)
    • 清水秀幸が東京医科歯科大学・M&Dデータ科学センター・AIシステム医科学分野教授を拝命しました (2022.2.1)

    Our Mission

    「大規模データ取得」

    「データ科学による仮説形成」

    「生命科学実験による検証」

    これら「三位一体」サイクルを共同研究者とともに有機的に回すことで医歯薬学を大きく加速させ、「世代を超えた人類のトータル・ヘルスケア」の実現に貢献します

    healthcare

    Data-driven approach for healthcare

    医師としての専門的な知見をベースにして、健康・疾患データならではの課題に対処するための解析手法・ツールの開発や、患者さんの層別化に関する研究を行っています。

     

    AI Drug Discovery

    広大な化合物の「海」からほとんど手がかりなしに目的の化合物を「照らし出す」私たちのAI創薬システムLIGHTHOUSE (灯台) が新聞・テレビに大きく報道されました。

    現在はLIGHTHOUSEをさらに拡張させ、物理化学法則を取り込んだ創薬基盤プラットフォームの開発をしています。また、低分子医薬品の発見はもちろん、中分子・抗体医薬といったより複雑な分子デザインにも挑戦しています。

    Web
    Web

    Cancer Reseach in the era of big data

    生体システムの破綻としてのがんという側面に注目し、大規模計測データの数理・情報学的解析によってがんの生物学により深く切り込み、またよりよい併用療法の提案についての研究をしています。

    Harnessing the nature for future therapeutics

    自然界、特に微生物がもつ性質をデータマイニングし、ハーバード研究留学時代に学んだシステム生物学・合成生物学の手法と併せ、未来のためのスマート治療法の開発を目指しています。

    Web
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    DATA SCIENCE FOR BIOINOVATION

    生命科学に、そして最終的には医療に還元するためには、バイオテクノロジーへの投資が不可欠だと考えています。

    データ科学を武器に次世代のライフサイエンスにイノベーションを起こしうるような、萌芽段階にあるテクノロジーの研究をしています。

    developing human resources

    私たちは教育を極めて重視しており、いずれ各分野で大活躍する大学院生と意欲的な学部生に早期から数理情報学・生命医科学の教育および修行の場と発表の機会を提供することで、未来の科学界に大きな投資をしています。

    education
    collaboration

    Collaboration with skillful experts

    学内外のさまざまな領域の先生方との共同研究を積極的に行い、生命科学・医科学に残された大きな難題に取り組んでいます。

    The right team for your successful career
    We love what we do
    We are seeking talented and enthusiastic scholars/students who:
    • pursues one’s own vision and philosophy
    • is creative and passionate about turning ideas into reality
    • has a strong sense of logic and thinks quantitatively and deeply
    • is persistent and has a strong mental power to carry things through
    • loves programming and values systematic approaches
    We seek to provide an environment that:
    • makes your intellectual journey an enjoyable and fun adventure
    • is stimulating and filled with exciting and challenging research directions
    • is supportive for you to become an extraordinary and independent scientist
    • gives you freedom to explore your own ideas whenever you feel competent
    • surrounds you with colleagues happy to brainstorm with you and critique you constructively
    OUR WORKS

    私たちの最近の発表済み研究成果について、ほんの一部をご紹介します。クリックするとそれぞれのちょっとした解説つき個別ページが開きます。研究成果の全リストはこちらのページをご覧ください。

    乳がん根治療法に向けた静止期追い出し療法
    臨床統計と人工知能で乳がん患者の予後を精密予測
    難治性乳がんの原因となる腫瘍内多様性発生のメカニズムを解明
    三位一体研究でがん代謝100年の謎に迫る
    化合物の「海」を手がかりなしで探索するAI創薬「LIGHTHOUSE」の開発
    肝臓の過剰な鉄が肝臓がんを引き起こす仕組み
    データ科学による翻訳開始点同定手法TISCAの開発
    In MEDIA

    私たちは科学的にはもちろんのこと、「social impact」のある研究を目指しており、その成果はテレビや新聞・ネットニュースなど各メディア様に大体的に取り上げていただきました。クリックするとそれぞれの個別ページが開きます。プレスリリース・各種報道の全リストはこちらのページをご覧ください。

    LIGHTHOUSE-TV
    LIGHTHOUSE-西日本新聞
    LIGHTHOUSE-読売新聞
    乳がん予後スコアmPS-NHK
    乳がん予後スコアmPS-日経新聞
    LIGHTHOUSE-朝日新聞
    LIGHTHOUSE_毎日新聞
    LIGHTHOUSE_産経新聞
    LIGHTHOUSE_日テレ
    LIGHTHOUSE_日経デジタルヘルス
    our team
    heroes
    BOARD

    ここには私達の研究グループメンバーが獲得した賞状などを掲載します。

    工事中

    Under Construction

    0
    Projects supported
    0
    Patents
    0
    Research funds this year
    0
    Accesses since 2022.2.1
    RESEARCH Environment
    私たちの所属は東京医科歯科大学M&Dデータ科学センターです (パンフレットはこちら)。
    センターからはアカデミアとしては国内最高レベルの計算環境 (スパコンSHIROKANEの最上級モードやスパコンFugakuなど) が利用できます。
    また、それ以外に私たちの研究室は一般的な分子細胞生物学実験環境にもアクセスできるようになっています。
    詳細は下記のボタンをクリックしてください。
    SUPER Computing

    私達の研究室は国内トップクラスの計算環境を保持しています。

    医療系に特化した唯一の国立大学の所属であり、バイオメディカルデータサイエンスを学ぶにはまさにうってつけです。

    さらに、人と情報の流れが速い東京の中心にいることで、AIの各種研究会などさまざまな学びと成長の機会があります。

     

    BiomedicaL access

    私達のスタッフは、医療系の免許・経験か生命科学実験の論文を豊富に持っています。

    数理・情報科学はもちろん、生命科学・医歯薬学領域を幅広く学ぶことができます。

    この両者に専門性をもつ人材は現状稀有であるため,研究・企業から引く手あまたです。

    Massive Resources

    私達は教育を非常に重視しています。

    研究に関するdiscussion・論文抄読会・技術勉強会を通して自立した科学者を養成しますし、入学1年の間は集中的なゼミもあります。

    さらに、他のラボの追随を許さない1万ページを超えるデータサイエンス教材・プロトコル・過去の書類などのリソースを作成・シェアしており、日曜等に自宅からでも自習できます。