Research Area
私たちの研究室では主に二つの研究グループを編成しています。どちらのグループも目標は一つです。
「ヒトはいかにして健康から不健康へと至るのか？」
という疑問をあらゆる側面から明らかにしていくことです。
私たちはありとあらゆるデータを駆動力として、独自のデータ科学的アプローチにより挑んでいきます。
そして答えを探し続ける中で、全く新しい分子標的や介入方法へとつながる知見を生み出していきたいと考えています。
「ヒトはいかにして健康から不健康へと至るのか？」
という疑問をあらゆる側面から明らかにしていくことです。
私たちはありとあらゆるデータを駆動力として、独自のデータ科学的アプローチにより挑んでいきます。
そして答えを探し続ける中で、全く新しい分子標的や介入方法へとつながる知見を生み出していきたいと考えています。
1. Systems Biology
ヒトの分子レベルにおける疾患メカニズムをゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームやメタボロームに至る網羅的な分子情報（分子オミックス）に基づき、統計科学、数理モデル、機械学習、情報科学といった先端的データ科学的アプローチを駆使して明らかにしていくとともに、治療・介入分子標的のin silico スクリーニング技術の開発や応用を行います。扱うデータはがん、神経疾患、運動器疾患、生活習慣病、エイジングなど多岐にわたります。
2. Neuromechanics
ヒトの認知、運動レベルにおける疾患メカニズムを、先端的な生体情報センシングデバイスから得られる膨大な網羅的なデータ（バイオフィジオーム）からデータ科学的アプローチに基づき明らかにし、臨床において有効な介入・ケア戦略の探索への応用を目指します。特に近年、発達が著しい小型ウェアラブルデバイスの応用を積極的に推進し、臨床領域と連携しながらデータインベントリ（データ自体の新たな開発）も行います。対象はフレイル、ロコモティブシンドローム（運動器疾患）、認知症など臨床との連携も重視し、次世代のヘルスケア技術の創出を目指します。
ヒトの分子レベルにおける疾患メカニズムをゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームやメタボロームに至る網羅的な分子情報（分子オミックス）に基づき、統計科学、数理モデル、機械学習、情報科学といった先端的データ科学的アプローチを駆使して明らかにしていくとともに、治療・介入分子標的のin silico スクリーニング技術の開発や応用を行います。扱うデータはがん、神経疾患、運動器疾患、生活習慣病、エイジングなど多岐にわたります。
2. Neuromechanics
ヒトの認知、運動レベルにおける疾患メカニズムを、先端的な生体情報センシングデバイスから得られる膨大な網羅的なデータ（バイオフィジオーム）からデータ科学的アプローチに基づき明らかにし、臨床において有効な介入・ケア戦略の探索への応用を目指します。特に近年、発達が著しい小型ウェアラブルデバイスの応用を積極的に推進し、臨床領域と連携しながらデータインベントリ（データ自体の新たな開発）も行います。対象はフレイル、ロコモティブシンドローム（運動器疾患）、認知症など臨床との連携も重視し、次世代のヘルスケア技術の創出を目指します。