スタッフ

奥野 恭史 教授

ビッグデータ医科学webサイト http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp/

分野の紹介

近年、実験科学、理論科学とならぶ新たな潮流として、第三の科学である「シミュレーション科学」と第四の科学である「データ科学（data centric science）」が、世界的な注目をあびています。当研究室では、京大病院の実臨床データを用いた医療ビッグデータ解析・医療AIや、スーパーコンピュータ「富岳」を用いたシミュレーション創薬・AI創薬・ビッグデータ創薬の新たな方法論開発に取り組み、医療応用と創薬応用を目的としたシミュレーション科学とデータ科学の開拓を目指しています。

研究内容

医療ビッグデータ解析・医療AI：

臨床や健診等の医療データやゲノム等の分子生物学的データなど、多種多様なビッグデータを統合的に解析する新たな方法論を開発することで、データ駆動型医療・ヘルスケアの開拓を目指しています。具体的には、AI及びシュミレーション技術を用い、患者個人の病態変化・治療効果・副作用の予測、患者個人に最適な治療戦略の合理的推定、及び新たなバイオマーカー・創薬ターゲットの探索等を行なっています。

詳細ページ：http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp/research/#s2

・バイオ・ケモインフォマティクス

・健診・医療データを用いたAI技術応用

・医用画像における深層学習の応用

・医療・創薬のための知識基盤の構築

臨床研究等のご案内

シミュレーション創薬・AI創薬：

近年、製薬業界では、開発費を抑えながら効率的に新薬を開発することが重要課題の一つであり、計算機による創薬「インシリコ創薬」に大きな期待が寄せられています。とりわけ、世界最速レベルのスーパーコンピュータ「富岳」の利用が可能となり、創薬分野における計算科学・情報科学が開花期を迎えようとしています。当研究室は、製薬企業、IT企業、アカデミアの連携で産学コンソーシアムを設立し、AIそしてスーパーコンピュータ「富岳」を用いた世界最先端の創薬計算技術の開発を行っています。

詳細ページ：http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp/research/#s1

・長時間分子シミュレーションに基づく「創薬ビッグデータ統合システム」の開発

・プレシジョンメディシンを加速する「創薬ビッグデータ統合システム」の推進

・バイオ医薬品・タンパク質―タンパク質相互作用

・新薬開発を効率化・加速する製剤処方設計AIの開発

・多様な構造アンサンブルを効率的に生成する新しい粗視化分子モデル&サンプリング技法の開発

・AIを活用した生体高分子構造多形推定法の開発

・多様な構造サンプリングを目指した粗視化AI力場の開発

・化合物プロファイル予測AI

研究実績

詳細ページ：http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp/research-results/

原著論文　総説　著書　特許　受賞内容　教育実績