清水 秀幸 (Hideyuki shimizu, M.D., Ph.D.)

教授 (Professor), さきがけ研究者 (兼務), 医師 (Physician)

EMAIL: h_shimizu.dsc@tmd.ac.jp 

学生さん達へ

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診療現場への還元を念頭においたAI技術開発および臨床情報解析という医学よりの研究と、生命現象のシステムとしての理解およびその先のEngineeringを目指した生命工学よりの研究の両方をしています。1年ほど前からは、10年先の科学界を見据えた量子情報科学研究も始めました。
統計・データ解析依頼を含む、共同研究を募集中です。

教育面では、多階層にわたる学びの機会・リソースを提供しています。全貌はこちら。

ぜひお気軽にメールでご連絡ください。

学内外の研究者・医療従事者の方へ

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  • ポスドクとして当研究室に加わりたい方はこちら
  • バイオメディカル領域のデータサイエンスの動向をキャッチアップしたい方はこちら
清水の書籍「Pythonで実践 生命科学データの機械学習」に関するショートエッセイはこちら。

【自己紹介・ひとこと】

AIや数理モデリングを武器に、トランスレーショナル研究に取り組んでいます。また学生教育をとても重視しており、データサイエンスマインドを持つ独立した研究者を育てることを第一に考えています。ラボポリシーは、科学者にとって最高のパラダイスであり次世代を担う研究者のインキュベーターをつくること。特に「個人もチームも共に大きく成長する」ことを志向しています。一緒に新興・融合分野へ飛び込み、研究の面白さを体感してくれる熱意ある同志を募集中！

略歴

  • 茨城県出身、茨城県立土浦第一高等学校卒
  • 2006-2012  東北大学医学部医学科
  • 2012-2014  岩手県立中部病院 初期研修医
  • 2014-2018 九州大学医学系学府博士課程 (中山敬一 教授)
  • 2015-2018 日本学術振興会特別研究員 (DC1)
  • 2018-2020 九州大学・生体防御医学研究所・学術研究員 (中山敬一 教授)
  • 2020-2021 九州大学・生体防御医学研究所・特任助教 (中山敬一 教授)
  • 2021-2022.1 Harvard Medical School・ Department of Systems Biology・Research Fellow (Prof. Pamela Silver)
  • 2021-2022.1 Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering・Research Fellow (Prof. Pamela Silver)

を経て2022年2月1日 (34才) より現職の東京医科歯科大学 教授 (M&Dデータ科学センターおよび医歯学総合研究科 所属)

  • 2022.6~ 東京医科歯科大学 重点領域研究者
  • 2022.6~ 東京医科歯科大学 核酸・ペプチド医薬創薬開発 (TIDE) センター 教授 (兼務)
  • 2022.10~ 科学技術振興機構さきがけ研究者 (兼務)

清水の修行~独立まではエッセイConnecting the dotsにもまとめています。

研究内容

医師x人工知能を武器にした「AIの医療応用」と、システム生物学xデータサイエンスによる「スマート診断・治療法の開発」に取り組んでいます。詳しくは現在の研究ページ、これまでの研究ページもご覧ください。またこれら以外に共同研究でさまざまな解析をしています。

直近の原著論文 (数編)

  • 【AIの医療応用】Shimizu H et al., LIGHTHOUSE illuminates therapeutics for a variety of diseases including COVID-19. iScience 2022
  • 【AIの医療応用】Shimizu H & Nakayama. A universal molecular prognostic score for gastrointestinal tumors. npj Genomic Medicine 2021
  • 【スマート診断・治療法の開発】Onoyama, Nakayama, Shimizu H et al., Loss of Fbxw7 impairs development of and induces heterogeneous tumor formation in the mouse mammary gland. Cancer Res 2020
  • 【スマート診断・治療法の開発】Kodama, Oshikawa, Shimizu H et al. A shift in glutamine nitrogen metabolism contributes to malignant progression of cancer. Nature Commun. 2020
  • 【AIの医療応用】Shimizu H & Nakayama. A 23 gene-based molecular prognostic score precisely predicts overall survival of breast cancer patients. EBioMedicine 2019
  • 【スマート診断・治療法の開発】Shimizu H et al., Prevention of cancer dormancy by Fbxw7 ablation eradicates disseminated tumor cells. JCI Insight 2019

直近の共同研究 (数編)

  • Habara et al., FKBP52 and FKBP51 Differentially Regulate the Stability of Estrogen Receptor in Breast Cancer. PNAS 2022
  • Mise et al., Kastor and Polluks polypeptides encoded by a single gene locus cooperatively regulate VDAC and spermatogenesis. Nat. Commun. 2022
  • Ichihara et al., Combinatorial analysis of translation dynamics reveals eIF2 dependence of translation initiation at near-cognate codons. NAR 2021

直近の招待講演 (一部のみ)

  • Shimizu H. Machine learning-guided drug discovery: Beyond protein structures, 第45回日本分子生物学会年会ワークショップ, 2022
  • Shimizu H, データサイエンスによる次世代型医療への挑戦, 東京大学理学部 第1412回生物科学セミナー, 2022
  • Shimizu H, Machine learning uncovers novel aspects in healthcare and life science, 第42回日本分子生物学会年会 学会指定シンポジウム, 2019
  • Shimizu H, A data-driven approach for personalized breast cancer care. 東北大学加齢医学研究所セミナー, 2019

著書・特許・メディア

著書

特許 (一部のみ)

  • 特願2021-091667 相互作用推定方法、相互作用推定装置および相互作用推定プログラム
  • 特願2018-157870 被検体に生じるイベントを予測するための判別器の生成方法、及び前記判別器を用いた被検体の層別化方法

メディア報道 (一部のみ, 全件はこちら)

  • 九大 人工知能で治療薬, KBC朝日放送 2021
  • 薬の候補予測 AIで速さ数千倍, 朝日新聞 2021
  • 乳がん手術後の生存率“２３遺伝子が深く関係”, NHK 2018
  • がん生存率 AIで予測, 日経新聞 2018

講義

自主勉強会

  • 2018-2020: バイオインフォマティクス (九州大学生体防御医学研究所)
  • 2020-2021: Biomathematical Seminar (九州大学生体防御医学研究所)
  • 2022-現在: BioMedical Data Science Club (全国の学部生・修士課程学生)

学部授業

  • 2022-現在: 医療とAI・ビッグデータ入門 (東京医科歯科大学全学部1年生)
  • 2022-現在: 医学導入 (東京医科歯科大学医学科1年生)
  • 2022-現在: 医療とAI・ビッグデータ応用 (東京医科歯科大学医学科・歯学科2年生)
  • 2022-現在: 公衆衛生学 (東京医科歯科大学医学科3年生)

修士課程授業

  • 2022-現在: 医療データ科学概論 (東京医科歯科大学修士課程)
  • 2023-現在: 生物統計学応用II (東京医科歯科大学修士課程)

博士課程授業

  • 2022-現在: AIシステム医科学特論 (東京医科歯科大学博士課程)
  • 2022-現在: AI システム医科学演習(東京医科歯科大学博士課程)
  • 2022-現在: AI システム医科学研究実習(東京医科歯科大学博士課程)
  • 2022-現在: 医療デバイス・システム機器特論 (東京医科歯科大学博士課程)
  • 2022: データサイエンス特別講義 (奈良先端科学技術大学院,  Lecture in English)
  • 2023-現在: 医学AIコース (東北大学大学院医学系研究科)

学会・委員会

所属学会

  • 日本分子生物学会
  • 日本生物工学会 
  • 日本バイオインフォマティクス学会
  • 日本人工知能学会

委員会活動 (学内) 

  • 2023~: 自然科学教育検討タスクフォース (大学統合後の理系基礎教育について医科歯科側代表メンバーとして東工大代表の先生方と協議)
  • 2023~: 統計・データサイエンスワーキンググループ (数理・データサイエンス・AIの学部教育に関する検討会)
  • 2022~: M＆Dデータ科学センター運営会議 (部局教授会)
  • 2022~: 医学系研究科運営委員会 (大学院教授会)
  • 2022~: 学位論文審査委員会
  • 2022~: 研究推進協議会
  • 2022~: 不正防止計画・推進委員会
  • 2022~: グローバル感染症征圧プラットフォーム運営委員会
  • 2022~: デジタル変革推進タスクフォース
  • 2022: デジタル推進本部会

受賞・資格・特技等

受賞 (一部のみ)

  • 海外研究留学助成, 武田科学振興財団, 2020
  • 留学補助金, 持田記念医学薬学振興財団, 2019
  • 第21回リトリート 最優秀口演賞, 九州大学 生体防御医学研究所, 2018
  • 優秀学生顕彰 優秀賞 (学術部門), 日本学生支援機構, 2011
  • 学生奨学賞, 東北大学医学部, 2010

資格・免許 (研究業務に関するもののみ)

  • 医師免許 (2012年, 厚生労働省)
  • 応用情報処理技術者 (2009年, 経済産業省)
  • バイオインフォマティクス認定技術者 (2013年, 日本バイオインフォマティクス学会)
  • HGCスパコンA級ライセンス保持者 (2022年, 東京大学医科学研究所)

趣味・特技

  • 読書 (主にノンフィクション) が好きです。
  • 元・Kaggle Master (2018年以降活動していない)
  • TOEFL-ITP 605 (2007年)、TOEFL-iBT 96 (2009年)、英検1級 (2010年)、TOEIC 910 (2011年)。2021年に米国へ研究留学したので英語力はもう少しアップしていてほしいです。
  • ドイツ語技能検定3級 (2008年)。医学用語はドイツ語由来なので2年ほど勉強していました。
  • AI研究では中国がアメリカを抜いて世界トップになったので中国語勉強中。現在HSK3級相当。
  • 元・日本医師会認定産業医 (更新に必要な単位を揃えていないため現在は失効中)
  • がん治療認定医試験合格 (2013年の試験には合格したが、臨床経験が2年しかなく規定の年数に足りないため「がん治療認定医」ではない)
  • 実用数学技能検定1級 (2015年)
  • 統計検定準1級 (2016年)
  • 国家資格・知的財産管理技能検定3級 (2017年)。特許関連の基礎知識は持っています。
  • そろばんと将棋は昔長いことやっていました。
  • 元・茨城県珠算名人 (2002, 2003年)
  • 元・高校将棋選手権茨城県大会3位 (2004年)
  • 元・大学将棋選手権東北大会ベスト8 (2007年)
  • スポーツは卓球がちょっとできます (2000年, 中学生の市大会で優勝)。水泳も習っていました。

関連リンク

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