Seiya Imoto 研究室

主宰者：Seiya Imoto
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Seiya Imoto研究室は、医療データと生物学的データの解析を通じて、疾患の予測と理解に取り組んでいます。主な研究対象は、新興感染症や慢性疾患の発症・進行メカニズムであり、特に新型コロナウイルス感染症や結核菌感染症、がんなど多様な疾患を扱っています。これらの疾患について、臨床データ、遺伝子情報、画像診断、微生物学的データなど複数の情報源から総合的に患者情報を収集し、機械学習や統計解析を用いて、どの患者が重症化しやすいのか、あるいは治療がどの程度有効なのかを予測するモデルを開発しています。 技術的なアプローチとしては、説明可能な人工知能技術を活用し、複雑なデータから実際の臨床判断に役立つシンプルで信頼性の高い予測モデルの構築を重視しています。また、次世代シーケンシングデータやスペーショミクス（空間情報付きの遺伝子発現解析）、多層オミクス解析など、最先端の生物学的測定技術から得られる大規模なデータセットを処理・分析するための新しい計算手法やソフトウェアツールの開発も行っています。 さらに、個人の遺伝的背景や腸内細菌叢などの生物学的特性と、生活習慣や食習慣といった環境因子の相互作用を調べることで、疾患リスクや治療反応性の個人差を説明しようとしています。これらの研究を通じて、集団レベルのデータから個々の患者に適応した医療（精密医療）の実現に貢献することを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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