[研究テーマ]

1. 分子と高次の生命現象を繋げるためのデータ統合
2. 蛋白質を介する相互作用の理解・予測と生体反応のモデル化
3. ヒト初期胚のトランスクリプトーム解析 
4. 新薬創出を目的とした薬物動態予測

　情報科学や計算化学的手法を組み合わせて、疾患や生命現象の解明と創薬などへの応用を目指した研究を行なっています。 様々な分野で人工知能(AI)への期待が高まる中、コンピュータ解析に適した形に整理されたデータをどれだけ利用できるかが、 AI開発の成否に大きな影響を与えるとの認識から、遺伝子、タンパク質を中心とする分子レベルのデータから、疾患、化合物などに 至る幅広いデータの統合に力を入れています。また、タンパク質の構造、機能、相互作用などを予測する手法の開発と共に、 免疫、発生などの具体的な生命現象解明への応用も推進しています。 さらに、創薬の初期に利用可能な化合物の網羅的プロファイルの予測システムの構築を行っています。