糖尿病やその合併症の難治性に関与すると考えられる異常な造血幹細胞・骨髄由来細胞について、その病態メカニズムを研究します。

マウスを用いたこれまでの研究では、異常な造血幹細胞とβ細胞再生、糖尿病合併症との関係が示されており、その知見をヒトの病態研究へ発展させることが重要なテーマです。

in vivo biopanning、次世代シーケンシング、バイオインフォマティクス等を用いて、特定の細胞・組織を認識するペプチド配列を探索します。

取得した候補配列について、標的選択性や生物学的な意味を検証し、診断・治療への応用を目指します。

がん細胞と正常細胞の違いを利用し、がん細胞へ選択的に結合するペプチド候補の探索・解析を進めます。

将来的には、抗がん剤、遺伝子、核酸、診断用分子などを目的の細胞へ届ける新しい細胞標的化治療への応用を目指します。

細胞を認識するペプチドとバイオマテリアルを組み合わせることで、必要な細胞を誘導し、組織修復や再生を支援する新しい医療材料の研究を進めます。

講座の研究方針には、新薬開発だけでなく、組織再生を目指す医療材料の開発も含まれています。

Biozipcode™研究では、NGSによって得られる大量の配列情報や、生体内の臓器・細胞ごとの結合情報を解析する必要があります。

そのため、

• バイオインフォマティクス
• 大規模配列解析
• 統計解析
• AI
• 高性能計算

などを組み合わせたin silico研究も重要な研究基盤となっています。

生命科学・医療研究では、AIによるデータ解析だけでなく、AIが実験装置、ロボット、センサー、画像機器などと連携し、実際の物理環境を認識・判断・制御する「フィジカルAI」の活用が重要になっています。

生命情報開拓講座では、Biozipcode™や細胞標的化研究から得られる大量の生体情報と、ロボティクス・自動化技術を組み合わせることで、研究開発の高度化と効率化につながる新しい研究基盤を目指します。

生命情報を解析するAIから、実際の細胞・装置・医療現場へ働きかけるAIへ。バイオインフォマティクスによる「情報の理解」と、フィジカルAIによる「現実世界への作用」を組み合わせることで、基礎研究から診断・治療技術の社会実装までを支える次世代の研究環境構築を目指します