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ヘルスインテリジェンス部門

AIシステム医科学分野

Department of AI Systems Medicine

医療者の視点から見た課題に対し大規模データ取得・数理データ科学・生命科学実験による検証という三位一体研究によってアプローチします。また、ラボ内外の教育を重視することで将来の科学・医療界に大きな投資をしています。AIシステム医科学分野では独自のWebサイトも運営しておりますのであわせてご覧ください。

メンバー

  • 教授清水 秀幸
    清水 秀幸

研究プロジェクト

AIを使った臨床患者データ解析 (クリニカルインフォマティクス)

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。例えば乳がんの遺伝子発現データをAIで学習することで、23の遺伝子のみからTNM分類以上にステージを層別化する手法を開発 (Shimizu et al., 2019) し、NHKニュースや日経新聞で報道されました。

AIを使った臨床患者データ解析 (クリニカルインフォマティクス)

AI創薬

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 (Shimizu et al., 2021)し、いくつもの新薬を実験的に見つけたことで、NHKなどテレビ各社や朝日・読売新聞、ネットニュースに大きく取り上げられました。

AI創薬

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。低分子医薬品だけでなく、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を始めました。

大規模データ時代のシステムワイドながん研究

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、またよりよい治療法の提案についての研究をしています。例えばプロテオーム・メタボロームデータを使ったネットワーク解析および公共データ解析から極めて予後が悪い小細胞肺がんの有望な治療標的分子を見つけ、実際にこの分子の阻害が小細胞肺がんに有効であることを実験的に突き止めました(Kodama, Oshikawa, Shimizu et al., 2020)

大規模データ時代のシステムワイドながん研究

生きたマイクロマシンとしての微生物

自然界、特に微生物がもつ性質をAI等を活用してデータマイニングし、見出したシステムを使って今度は有用なマイクロマシンを合成生物学の手法で作り出すという野心的な取り組みをしています。有用な物質を効率よく作らせたり、感染症に対処するための新しいアプローチの創出を目指しています。

最近の主な研究業績

2022

  1. Mise S, Matsumoto A, Shimada K, Hosaka T, Takahashi M, Ichihara K, Shimizu H, Shiraishi C, Saito D, Suyama M, Yasuda T, Ide T, Izumi Y, Bamba T, Kimura-Someya T, Shirouzu T, Miyata H, Ikawa M, and Nakayama KI. Kastor and Polluks polypeptides encoded by a single gene locus cooperatively regulate VDAC and spermatogenesis. Nature Commun. 2022
  2. Habara M, Sato Y, Goshima T, Sakurai M, Imai H, Shimizu H, Katayama Y, Hanaki S, Masaki T Morimoto M, Nishikawa S, Toyama T, Shimada M. FKBP52 and FKBP51 Differentially Regulate the Stability of Estrogen Receptor in Breast Cancer. PNAS 2022

2021

  1. Shimizu H, Kodama M, Matsumoto M, Orba Y, Sasaki Y, Sato A, Sawa H, Nakayama KI. LIGHTHOUSE illuminates therapeutics for a variety of diseases including COVID-19. bioRxiv 2021
  2. Ichihara K, Matsumoto A, Nishida H, Kito Y, Shimizu H, Shichino Y, Iwasaki S, Imami K, Ishihama Y, Nakayama KI. Combinatorial analysis of translation dynamics reveals eIF2 dependence of translation initiation at near-cognate codons. Nucleic Acids Res. 2021
  3. Shimizu H, Nakayama KI. A universal molecular prognostic score for gastrointestinal tumors. NPJ Genom. Med. 2021

2020

  1. Onoyama I, Nakayama S, Shimizu H, Nakayama KI. Loss of Fbxw7 impairs development of and induces heterogeneous tumor formation in the mouse mammary gland. Cancer Res. 2020
  2. Shimizu H, Nakayama KI. Artificial intelligence in oncology. Cancer Sci. 2020
  3. Yamauchi Y, Nita A, Nishiyama M, Muto Y, Shimizu H, Nakatsumi H, Nakayama KI. Skp2 contributes to cell cycle progression in trophoblast stem cells and to placental development. Genes Cells. 2020
  4. Oshikawa K, Matsumoto M, Kodama M, Shimizu H, Nakayama KI. A fail-safe system to prevent oncogenesis by senescence is targeted by SV40 small T antigen. Oncogene 2020
  5. Kodama M, Oshikawa K, Shimizu H, Yoshioka S, Takahashi M, Izumi Y, Bamba T, Tateishi C, Tomonaga T, Matsumoto M, Nakayama KI. A shift in glutamine nitrogen metabolism contributes to malignant progression of cancer. Nature Commun. 2020

2019

  1. Shimizu H, Nakayama KI. A 23 gene-based molecular prognostic score precisely predicts overall survival of breast cancer patients. EBioMedicine 2019
  2. Muto Y, Moroishi T, Ichihara K, Nishiyama M, Shimizu H, Eguchi H, Moriya K, Koike K, Mimori K, Mori M, Katayama Y, Nakayama KI. Disruption of FBXL5-mediated cellular iron homeostasis promotes liver carcinogenesis. J. Exp. Med. 2019
  3. Shimizu H, Takeishi S, Nakatsumi H, Nakayama KI. Prevention of cancer dormancy by Fbxw7 ablation eradicates disseminated tumor cells. JCI Insight 2019
  4. Saiki Y, Yoshino Y, Fujimura H, Manabe T, Kudo Y, Shimada M, Mano N, Nakano T, Lee Y, Shimizu S, Oba S, Fujiwara S, Shimizu H, Chen N, Nezhad ZK, Jin G, Fukushige S, Sunamura M, Ishida M, Motoi F, Egawa S, Unno M, Horii A. DCK is frequently inactivated in acquired gemcitabine-resistant human cancer cells. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2012
  5. Shimizu H, Horii A, Sunamura M, Motoi F, Egawa S, Unno M, Fukushige S. Identification of epigenetically silenced genes in human pancreatic cancer by a novel method “microarray coupled with methyl-CpG targeted transcriptional activation” (MeTA-array). Biochem. Biophys. Res. Commun. 2011

連絡先

  • MAIL h_shimizu.dsc@@tmd.ac.jp
    「@」は一つ消して送信してください
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