東北大学大学院医学系研究科・医学部

STAFF

Professor

• Simizu, Atsushi Professor.Ph.D. 清水 厚志 教授 博士（理学）
  

Other Faculty / Staff

• Minabe, Shiori

  Lect.Ph.D. 美辺 詩織 講師 博士（農学）

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OUTLINE

The Division of Integrative Genomics and Predictive Medicine builds on the large-scale genomic and epigenomic resources of the Tohoku Medical Megabank Project to integrate the "unchangeable genome" with the "changeable epigenome and lifestyle," aiming to realize future medicine that predicts, prevents, and enables early intervention in disease. Our Epigenome Data Unit advances whole-genome DNA methylation analysis and curates the collected epigenomic information to promote its use in Japan and worldwide. We develop predictive models that combine epigenetic clocks (biological age), gene–environment interactions of polygenic scores (PGS×E), and multi-omics, imaging, and lifestyle data with AI, and we pursue intervention studies. We also promote education and outreach in genomics, statistical genetics, and aging research, return value to society through industry–academia collaboration, and extend our vision toward One Health, which considers humans, animals, and the environment together.

＜研究の柱＞
1．ゲノム　変えられないDNA、変えられる生活
東北メディカル・メガバンク計画の大規模ゲノム情報を基盤に、ポリジェニックスコア（PGS）と環境・生活習慣の交互作用（PGS×E）を解析し、遺伝的リスクの個別化評価につなげます。
2．エピゲノム　変えられない過去、変えられる未来
配下のエピゲノムデータ室で全ゲノムDNAメチル化解析を推進。エピゲノム情報を整理・整備・整形して国内外での利活用を促進し、エピジェネティッククロックによる生物学的年齢の評価と介入研究に取り組みます。
3．マルチオミックス × AI　ゲノムから統合ゲノムへ
ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボローム・メタゲノムに、画像・動画・生活習慣データを重ね、AIによる疾患予測モデルを開発します。
4．加齢研究　アンチエイジングから、老いない世界へ
エピジェネティッククロックを軸に、生活習慣や身体活動が生物学的年齢に与える影響を定量的に評価し、加齢の制御可能性を追求します。
5．教育・啓発・産学連携　次世代の育成、社会への還元
ゲノム研究・遺伝統計学・加齢研究の教育と啓発を推進。書籍執筆・セミナー・市民公開講座・プレスリリース、そして企業との共創（産学連携）で成果を社会に還元します。
6．ワンヘルス／予測医学　ヒト・動物・環境を一体で
個人のゲノム・エピゲノム情報に基づく予測医学を、ヒト・動物・環境を統合的に捉えるワンヘルスの視点へと展開します。

＜研究の概要＞
統合ゲノム予測医学分野は、東北メディカル・メガバンク計画で収集された大規模なゲノム・エピゲノム情報を基盤に、「変えられないゲノム」と「変えられるエピゲノム・生活習慣」を統合し、疾患の予測・予防・早期介入に結びつける未来型医療の実現を目指します。配下のエピゲノムデータ室では、全ゲノムDNAメチル化解析を推進し、収集されたエピゲノム情報を整理・整備・整形して国内外での利活用を促進します。エピジェネティッククロックによる生物学的年齢の評価、ポリジェニックスコアと環境要因の交互作用（PGS×E）、マルチオミックス・画像・生活習慣データとAIを組み合わせた予測モデルの開発と介入研究に取り組み、ゲノム研究・遺伝統計学・加齢研究の教育・啓発、産学連携による社会への還元、そしてヒト・動物・環境を一体で捉えるワンヘルスの視点へと展開します。

ARTICLE

Ohmomo H, et al. Exploring novel blood-based DNA methylation biomarkers for Alzheimer's disease via targeted sequencing of highly variable CpG sites. BMC Res Notes. 18:350, 2025
URL： https://doi.org/10.1186/s13104-025-07417-7

Minabe S, et al. Risk factors and prediction for pediatric obesity: current status and future perspectives. Endocr J. 72:765-779, 2025
URL： https://doi.org/10.1507/endocrj.EJ24-0724

Sutoh Y, et al. Healthy lifestyle practice correlates with decreased obesity prevalence in individuals with high polygenic risk: TMM CommCohort study. J Hum Genet. 70:9-15, 2025
URL： https://doi.org/10.1038/s10038-024-01280-3

Nagata M, et al. Influence of physical activity on the epigenetic clock: evidence from a Japanese cross-sectional study. Clin Epigenetics. 16:142, 2024
URL： https://doi.org/10.1186/s13148-024-01756-1

Komaki S, et al. Evaluation of short-term epigenetic age fluctuation. Clin Epigenetics. 14:76, 2022
URL： https://doi.org/10.1186/s13148-022-01293-9