研究内容

※ このページでは私たちの現在の研究テーマの概略を紹介しています。過去の研究についてはこちらをご覧ください。私達の研究活動に対して寄附をご検討いただける個人様・企業様はこちらをご覧ください。

現在の研究内容

私たちは数理情報科学 (+量子科学) を武器にしたトランスレーショナル研究を展開しています。現在進行中のまだ未発表のプロジェクトは学内外の共同研究も合わせると全部で20ほどあります。全部は紹介しきれないので、いくつかに絞って概略を紹介します。

進行中のプロジェクトの数からもお分かりいただけるかもしれませんが当分野はシステム生物学・AIも含むバイオメディカルデータサイエンス領域の多様な解析に精力的に取り組んでおり、実験や診療とも連携しておりますので、ここに書いていない内容を共同研究として依頼したいという先生もお待ちしておりますし、当分野に教員・大学院生として所属して新しいプロジェクトを立案したいというのも大歓迎です。

私たちが興味を持っている領域の論文・リソース等はTwitterでも情報発信しています。

Project 1: 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。

これらクリニカルインフォマティクスと呼ばれる領域の研究により、一例を挙げればTNMステージ分類以上にがん患者さんの予後を層別化する方法を開発し、個別化医療への実現を目指してきました。

医療データの特殊性を考慮した解析手法の開発や、共同研究ベースでさまざまな疾患データの解析も行っています。

Precision Medicine Comes of Age

References

  • Shimizu H, Nakayama KI. A 23 gene-based molecular prognostic score precisely predicts overall survival of breast cancer patients. EBioMedicine 2019
  • Shimizu H, Nakayama KI. Artificial intelligence in oncology. Cancer Sci. 2020
  • Shimizu H, Nakayama KI. A universal molecular prognostic score for gastrointestinal tumors. NPJ Genom. Med. 2021
and Others.

Project 2: 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」AI創薬システムLIGHTHOUSE (灯台)を開発し、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、低分子化合物よりも高い特異性・親和性をもつ”スマート”医薬品、いわば「ナノマシン」のデザインにも挑戦しています。

QUEST for SMARTER THERAPEUTICS 

References and media

and Others.

PROJECT 3: Quantum Computing for Biomedicine

Quantum informatics coupled with AI accerates biomedical innovation

Project 2に関連して、AI創薬やその他のバイオメディカル領域の次世代のキラーテクノロジーになると考えているのが量子情報科学です。例えば量子化学は創薬を大きく加速してくれますが、量子計算は量子コンピューターと非常に相性がいいです。

ハードウェア以外の量子コンピューター領域 (アルゴリズム開発など) の研究を行っており、AIと合わせた量子機械学習という分野もあります。

現状の量子コンピューターはまだ真の意味の量子コンピューターではありませんが、生命科学や医学で、従来のスパコンでは太刀打ちできないタスクに量子情報科学でイノベーションを起こしたいと考えています。

量子 x AI領域に切り込みたい挑戦者募集

量子コンピューターはまだまだ黎明期にありますが確実に開発が進んでいます。ハードウェアとしての量子コンピューター開発は大規模な資金と優れたチームがなければなしえませんが、ソフトとしてのアルゴリズムはアイデア次第でさまざまなチャンスがあります。

医科歯科大学に着任後に始めたのでまだ業績はありませんが、医学やバイオのバックグランドを背景に、将来性が非常に注目されている量子情報科学に一緒に貢献しませんか?

政府が重視する領域は「バイオ、量子技術、AI(人工知能)、次世代医療」ですが、清水研では全てを学ぶことができます。

Project 4: 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、自然界の設計法則を探求しています。

そしてその法則を活用して、有用な化合物を効率よく作り出すいわば「デザイナーバクテリア」を創出し、感染症やさまざまな疾患治療につなげたいという、野心的なテーマに取り組み始めました。

情報科学と合成生物学の可能性を信じています。

Biology by design

若き勇者求む

この野心的なプロジェクトは「さきがけ」に採択され、始動したばかりです。まだ論文発表はありませんし、世界的にも「微生物のデザイン」はかなり限定的な成功例があるにすぎません。誰もが恐れる困難に立ち向かい偉業を成し遂げる若き「勇者」を求めています。

チャレンジングなテーマに果敢に取り組み、次世代の医療を一緒に切り開きましょう。

Project 5: 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んでいます。

特に、細胞を精巧な’マシン’としてみなし、その回路図の要素を測定したりモデリングするというシステム生物学的アプローチを指向しています。

また、いわばがんの「アキレス腱」とも言える弱点を探し、よりよい併用療法の探索にも挑戦しています。

Cells as a huge Biochemical machine

References

  • Kodama, Oshikawa, Shimizu H et al., A shift in glutamine nitrogen metabolism contributes to malignant progression of cancer. Nature Commun. 2020
  • 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
and Others.

PROJECT 6: Data Science for Bioinovation

広い意味のライフサイエンス研究は、遺伝子クローニング、シークエンス、PCR、RNAi、iPS、ゲノム編集、オプトジェネティクス、次世代シークエンス、シングルセル解析等、新しいテクノロジーが台頭するたびに急速に進展してきました。

そして今後も、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。

Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic

Coming Soon

いろいろな事情により現段階では明かせないのですが、なるべく早く公開したいと思います.