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研究テーマ

現在、病院等の医療機関から、ゲノム・オミックスデータ、臨床情報など、医療・医学のビッグデータが蓄積されつつありますが、それらからデータマイニングを行うことで、がんや生活習慣病、神経変性疾患をはじめとする難病の原因を発見します。次に、分子プロファイルに基づくクラスタリングにより病気を分類し、また疾患メカニズムを全体のシステムとして理解します。このような形で、ゲノム・オミックスデータや臨床情報に基づく、発症や進行の知見が蓄積されます。そして、機械学習等の方法論を用いて、新しい患者の来院時に、患者ごとに、適切な治療法や予防法の予測を行うことが、各医療機関で実現できるようになります。このような、パーソナルゲノムに基づく個別化医療や予防医療という先端医療への展開に資するため、最先端の数理科学と計算科学を駆使した、生命医科学研究、および、予測によるゲノム医学の研究を行います。


■ゲノム・オミックス・臨床情報の統合的解析による疾患の原因の探索
・肝がんの原因となる体細胞ゲノム変化の探索
・QT延長症候群、先天性神経疾患などの原因の探索

■ゲノム・オミックスプロファイリングによる病気の分類とシステム的理解
・分子プロファイルによる肝がんの亜病態分類

■個別化医療や先制医療のための予測

■これらのための方法論