• マルチモーダル代謝AIによるがん個別化治療戦略の開発
• クマムシ極限タンパクの発見と創薬応用

これまでの主要論文 (数編)

• Ito T, Ohno S, Wang Y, Uematsu S, Kuroda S, Shimizu H. MetDeeCINE: Deciphering Metabolic Regulation through Deep Learning and Multi-Omics. bioRxiv 2025
• Ito T, Ota K, Hishinuma H, Shimizu H. A Functional Atlas of the Tardigrade Resistome Reveals a Diverse Molecular Toolkit for Extremotolerance. bioRxiv 2025

これまでの学会発表 (全11件)

• Shoma Koseki, Daiki Kato, Takumi Ito, Takaaki Iguchi, Shiyu Qin, Mirai Ando, Hayato Shibahara, Takahiro Kako, Haruka Motoi, Rin Isaka, Namiko Ikeda, Hiroto Toyoda, Naohiro Takahashi, James Chambers, Kazuyuki Uchida, Hideyuki Shimizu, Takayuki Nakagawa. Development of a Canine Cancer Gene Panel Homologous to Clinically Validated Human Cancer Gene Panels. World Veterinary Association Congress 2026, Tokyo
• 小関翔馬, 加藤大貴, 伊東巧, 井口貴瑛, 秦詩雨, 安藤未来, 柴原隼斗, 加古貴大, 本井春香, 井坂凛, 池田凡子, 豊田泰斗, 高橋尚大, Chambers James, 内田和幸, 清水秀幸, 中川貴之. Comparative Oncologyアプローチに基づいた、 ヒト-イヌ種横断的ゲノム比較のための イヌがん遺伝子パネルの開発. 日本患者由来がんモデル学会, 2025, 東京
• 伊東巧, 大野聡, 王一然, 黒田真也, 清水秀幸. MetDeeCINE: 定量的代謝ネットワーク構築のためのマルチオミクス統合深層学習手法.  第48回日本分子生物学会年会（MBSJ2025), 2025, 横浜
• 南 直弥, 伊東 巧, 清水 秀幸, 吉川 泰永. 種横断エンハンサー予測AI：がん耐性・長寿動物に迫る新アプローチ. 第48回日本分子生物学会年会（MBSJ2025), 2025, 横浜
• 伊東巧, 大野聡, 王一然, 植松沙織, 黒田真也, 清水秀幸. MetDeeCINE: 定量的代謝ネットワーク構築のためのマルチオミクス統合AI. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会, 2025, Selected for Oral Presentation, Best Oral Presentation Award
• 伊東 巧, 大田 航平, 菱沼 秀和, 清水 秀幸. AIが拓く極限耐性タンパク質の潜在空間と新規分子の発見. 学術変革領域研究 (A) 天然物が織りなす化合物潜在空間が拓く生物活性分子デザイン 第2回リトリート, 2025, 鶴岡
• Ito T, Ohno S, Wang Y, Kuroda S, Shimizu H. Metabolic regulatory network reconstruction using artificial intelligence and multi-omic data. Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024
• 増田咲希、大野聡、古賀大介、大谷悠喜、大田航平、伊東巧、清水秀幸. 代謝疾患の定量的な理解に向けた酵素パラメータ予測AIの開発. 第47回日本分子生物学会年会, 2024
• 小川諒、大野聡、佐久間智也、伊東巧、大田航平、清水秀幸. 急性骨髄性白血病の統合ネットワーク解析. 第47回日本分子生物学会年会, 2024
• 伊東 巧, 大野 聡, 王 一然, 黒田 真也, 清水 秀幸. 説明可能なAIによる代謝制御ネットワークの理解. 生命情報科学若手の会 第16回年会, 2024, 湯河原
• 伊東 巧, 大野 聡, Yiran Wang, 黒田 真也, 清水 秀幸. AIとマルチオミクスデータを用いたデータドリブンな代謝ネットワークの再構築. 第46回日本分子生物学会年会, 2023

著書

• 伊東 巧, 菱沼 秀和, 清水 秀幸. 基礎医学・生命科学研究における AI の活用動向の概要. 人工知能学会誌 2025年9月号
• (分担執筆) 伊東 巧, 大田航平, 大谷 悠喜, 清水 秀幸. 消化器病学サイエンス　2024年9月号「消化器領域の研究においてAIはどこまで活用されるのか？」, 先端医学社 2024
• (分担執筆) 伊東 巧, 清水秀幸「論文図表を読む作法PREMIUM」, 羊土社 2025

受賞

• 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会  後藤修賞（最優秀ハイライトトラック賞）
• Science Tokyo SPRING (MD) Retreat 2025: Poster award for best research
• Science Tokyo SPRING (MD) Retreat 2025: Poster award for best presentation
• 第22回東京科学大学医科同窓会 MD-PhDコース学術奨学金賞
• 第16回生命情報科学若手の会年会 Best NGS Award
• Kaggle 銀メダリスト (2024年)
• 2023年度プロジェクトセメスター成果発表会 代表学生

資格 (研究に関係するもののみ)

• バイオインフォマティクス認定技術者 (2023年, 日本バイオインフォマティクス学会)

最初の3ヶ月で成長できたこと, 2025.07.02掲載

医学科3年の頃から3年以上お世話になっている研究室ですが、課外活動としての参加と、博士課程の大学院生として本業で研究に取り組むのとでは、やはり気持ちの面で大きく異なります。MD-PhDコースで博士課程に進学して3ヶ月になりますが、この間に非常に多くのことを経験し、成長させていただいたと感じています。

まず、いくつかの奨学金への応募を通じて、研究計画や自己アピールの方法について改めて深く学ぶ機会がありました。学部4年生の研究室配属期間の時から学振のフォーマットで研究計画書を書く、他の人の文章を添削する経験があったため、ある程度の形は作ることができました。しかし、いざ本番の申請書として取り組むとなると、自らの研究テーマの面白さや重要性、そして自分がそれを達成できるという確信をわかりやすく伝えるために何が重要かを、これまで以上に熟考する必要がありました。この経験は、論理的思考力、プレゼンテーション能力の向上に留まらず、研究テーマや興味に対する考え方を深化させるという点で、大きな成長につながったと感じています。

また、2つ目の研究テーマに新たに取り組み、成果を挙げられたことも大きな経験です。これまでとは異なる分野のテーマにゼロから挑戦し、preprintとして発表するまで漕ぎ着けることができました。研究のサイクルを一通り完遂できたことは、大きな自信となっています。現在は、このテーマに関連したwet実験にも着手しており、決まったプロトコル通りに手技をこなすだけでなく、物品の発注からプロトコルの作成まで、主体的に関わることができています。まだ慣れないことばかりですが、これこそが大学院時代を通じて養いたいと願っていた能力であり、今後も楽しみながら取り組んでいきたいです。

本稿を書くにあたり大学院生活最初の3ヶ月をこうして振り返ると、いかに多くの、そして密度の濃い経験をさせていただいたかを再認識します。今後もこれまで以上の密度で、研究活動に邁進していきたいと考えています。

清水研でのMD-PhDコースを決断した理由と博士課程の抱負, 2025.05.02掲載

伊東巧と申します。本学医学科を5年生まで修了した後休学し、2025年4月よりMD-PhDコースにて博士課程に進学しました。3年間で博士号の取得を目指し、その後学部に復学する予定となっております。ここでは、私がMD-PhDコース及び清水研究室 (清水研) に進むことを決意した理由、博士課程への抱負について紹介させていただきます。

MD-PhDコースは、医師免許の取得が遅れるという点や、博士課程を卒業し研究者としてステップアップしていくタイミングで学部 (初期研修) を行う必要があるという点で万人に勧められるプログラムではないと考えます。一方で、将来のキャリアを確定させる前の若い段階で研究にフルコミットすることができ、基礎研究の世界を深く知ることができることは大きな利点であると考えます。私は医学科3年生の夏から清水研で活動させていただいております。その中では、研究がうまくいかないことや医学科のカリキュラムとの両立が大変なことで辛い思いをすることが何度もありました。しかしそれ以上に、研究の楽しさや生命科学や基礎医学とデータサイエンス・AIの融合領域の面白さを感じました。そして、もっとたくさん研究し、様々な分野を学びたいと考えるようになりました。また、自分は臨床診療をする職業としての医師にも強いやりがいを見出しています。5年次の臨床実習を通じてその思いがますます深まると同時に、臨床の現場を知る医師が基礎研究をする必要性を感じました。一方で、これまでの経験を通じて専門的な臨床と基礎研究はどちらも高いレベルの仕事をするには並々ならぬ修練を要すると理解しました。厳しい現実を目の当たりにしてもなお、一流の臨床と研究を両立することを諦めることができませんでした。特に、興味を持つ生物情報科学を活用して上記の両立を実現するためには、相当の覚悟を持って基礎研究に打ち込み、生命科学の広汎な領域に触れることが不可欠であると考え、MD-PhDコースへの進学を決めました。

清水研は本気で研究に打ち込みたい人、研究者を目指す人にとってとても良い環境であると考え進学しました。本学の中に限っても数多くの素晴らしい基礎研究室があります。学部時代にお世話になっていた清水研に進学することは、見方によっては別の師匠に師事する機会や新しい環境に飛び込むチャンスを失うことでもあります。それでもなお清水研を選んだ理由は、主に5つあります。1つ目はPIである清水先生が自分の当初の覚悟に見合う正しい方向の努力をencourageしてくださる方であるからです。医学生の頃から厳しい環境に自ら飛び込み続けている清水先生に指導いただけることは、今後も自らの成長に非常に重要であると感じています。2つ目は (ホームページからもわかるように) 時に厳しい清水研の門を叩いてきた仲間たちは大学院時代に共に切磋琢磨する上で大きな存在になると考えたことです。実際に、学部生の頃から大学院の1期生、2期生と共に活動していて、彼らの存在が自分の研究活動にとても良い影響をもたらしてくださったと実感しています。3つ目は、自ら研究テーマを考えて提案することが推奨されていることです。設定された課題を解決する能力が重要なのは言うまでもないですが、課題を設定する能力も同様に重要であり、この能力をより養うことができるのは清水研であると考えました。4つ目は、清水研は生命科学や基礎医学とデータサイエンス・AIの融合領域の様々な研究を行っていることです。他の人がやっている研究の話を聞くことで様々な技術や分野に対する造詣が深まります。5つ目はコンピューターを使った解析にとどまらず細胞などを用いた実験もできることです。解析に必要なデータを自ら取得したり、解析で得られた仮説を実証したりする機会は非常に貴重であり、かつその能力は今後ますます重要になると考えています。このように改めて清水研について考えた際に自分にとって非常に好ましい場であると考え、進学するに至りました。

博士課程では、疾患のデータ駆動型の病態解明や治療開発研究、それらに資する手法開発に携わりたいと考えています。同時に、様々な研究分野・学問領域を学び、挑戦的だが実現可能で、かつ意義の大きな研究課題を考案する力や課題解決に必要な方法を発想する力を養いたいです。さらに、数理解析やAIの開発を高いレベルで実践しながら、細胞や動物などを用いたウェット実験も習得した人材を目指します。上記目標を達成し、自分の決断を正解にできるよう、博士課程では人一倍研鑽に励む所存です。

ここまで読んでくださった方が、このホームページを見てなお清水研で研究したいと考えているのであれば、ぜひ見学にいらしてください。仲間に加わってくださった際には微力ではありますが、精一杯サポートさせていただきます！

バイオインフォマティクス認定技術者試験に合格して, 2023.09.06掲載

この度バイオインフォマティクス認定技術者試験を受験し合格を頂いたのでその所感を共有すべくこちらの文章を書かせていただいております。

本試験は分子生物学、情報科学、バイオインフォマティクスの各分野における基礎的な知識と理解度を測る試験であり、当研究室で学んでいることのアウトプットとして清水研の初年度の学生が受けることになっており、それに倣い自分も受験することにしました。

試験に向けての勉強として日本バイオインフォマティクス学会の公認教科書を購入し試験前日と当日の午前中を使い全体を軽く眺め、直前にホームページに掲載されている過去問題を1年分解きました。合格するか不安な部分もあったのですが、比較的余裕をもって合格することが出来ました。

医学生ならある程度知っているであろう基本的な生命科学の知識についての問題や問題文をしっかり読めば解ける問題などもありましたが、アルゴリズムをはじめとする計算科学や配列・構造解析などあまり学部のカリキュラムでは学ばないような内容についても点数が取れたのは、清水研の勉強会などで鍛えられた成果の部分が大きかったかと思います。

試験勉強を通してバイオインフォマティクスの基礎知識を網羅的に俯瞰できるのはとても良い機会だと思いました。本屋さんで教科書をパラパラと眺めてみるだけでも面白いと思います。

後輩へのメッセージ, 2023.03.24掲載

こんにちは。東京医科歯科大学医学科新4年(2023年度)の伊東巧と申す者です。
私は大学3年の夏休みである昨年8月から研究室に出入りして勉強させていただいており、2023年度ではプロジェクトセメスターでお世話になる予定です。

元々他分野の研究室にお世話になっていたのですが、データサイエンスと生命科学の融合に興味を持ち調べる中で本研究室のウェブサイトを見つけました。実は清水先生は医学科のカリキュラムの中で一度講義を拝聴する機会があった為存じ上げていたのですが、サイトで改めて研究についてのより詳しい内容や清水先生の来歴や研究・教育ポリシーを拝読し思い切って連絡しお世話になる運びとなりました。

これまではもっぱらデータサイエンスの基礎となっている数学や、どのようなモデルがあるかについての知識、そのモデルの実装を含む種々のプログラミング言語、またデータサイエンスの研究への応用としての論文などを広汎に勉強しております。
プロジェクトセメスターでは1年生の頃より海外への留学を強く考えておりましたが、海外で半年間研究を行うことと本研究室でじっくりとintensiveに勉強・研究をすることを天秤にかけた時今の自分に必要なのは後者ではないかと思い清水研に引き続きお世話になることにしました。

本を推奨してくれるほか清水先生の豊富なオリジナル教材もあり、なにを勉強すれば良いかわからないということはないです。