ゲノム医療情報学

Informatics for Genomic Medicine

基礎医学, バイオインフォマティクス, ゲノミクス・ジェネティクス・エピジェネティクス

データ×AIによるゲノム医療の情報学

医科学専攻

  • 修士課程/博士課程

教員構成

荻島 創一

荻島 創一教授

OGISHIMA, Soichi Professor, Ph.D

TEL:022-274-6038

E-Mail:contact*igm.megabank.tohoku.ac.jp
(「*」を「@」に変換してください)

URL:https://ogishimalab.tumblr.com/

その他の教員・スタッフ
  • 永家 聖講師

    Senior Assistant Prof.NAGAIE, Satoshi

  • 水野 聖士助教

    Assistant Prof.MIZUNO, Satoshi

  • 石渡 龍輔助教

    Assistant Prof.ISHIWATA, Ryosuke

この分野の研究テーマ

  • ゲノム医療研究の大規模データベース構築
  • 深層病型分類
  • 機械学習による発症予測

研究キーワード

ゲノム医療研究, バイオインフォマティクス, ゲノム情報学/医療情報学, 機械学習, 深層病型分類

技術キーワード

バイオインフォマティクス, データベース, 大規模データ解析, 機械学習, システム生物学

分野の紹介

当研究室では、ゲノム医療のための情報学の研究に取り組んでいます。個人ごとの遺伝要因を背景として、環境要因の影響を考慮して、疾患の発症と進行の機序を明らかにするため、 大規模なゲノム・オミックス情報、医療情報等のデータを統合し、大規模データ解析や機械学習等の情報学のアプローチでの解明に取り組んでいます。多因子疾患においては、併存症(comorbidity)も考慮した病態の遷移として疾患研究を行う必要があります。そこで、併存症などを考慮した内在的な分子病態の遷移による新たな疾患概念の確立を目指しています。

Figure1 ゲノム医療における分子病態と表現型による新たな疾患概念の解明
Figure1 ゲノム医療における分子病態と表現型による新たな疾患概念の解明

主な論文

  • Köhler S, et al. The Human Phenotype Ontology in 2017. Nucleic Acids Res. 45(D1):D865-D876, 2017.
  • Kuriyama S, et al. The Tohoku Medical Megabank Project: Design and Mission. J Epidemiol. 26(9):493-511, 2016.
  • Tanaka H, Ogishima S. Network biology approach to epithelial-mesenchymal transition in cancer metastasis: three stage theory. J Mol Cell Biol. 7(3):253-66, 2015.
  • FANTOM Consortium, et al. A promoter-level mammalian expression atlas. Nature. 507(7493):462-70, 2014.
  • Ogishima S, Mizuno S, Kikuchi M, Miyashita A, Kuwano R, Tanaka H, Nakaya J. A map of Alzheimer's disease-signaling pathways: a hope for drug target discovery. Clin Pharmacol Ther. 93(5):399-401, 2013.

OB・OGの主な進路

担当教員より進学志望者へのメッセージ

ゲノム医療のための情報学の研究に取り組みませんか?データ×AIで新しい医療をデザインし、研究開発して、デプロイしようという意欲的な方を求めます。

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