Yukinori Okada 研究室
主宰者：Yukinori Okada
東京大学
兼任：大阪大学／東北大学／理化学研究所・RIKEN Center for Integrative Medical Sciences
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
岡田研究室は、ゲノム解析と臨床データの統合を通じて、複雑な疾患の仕組みを解明する研究に取り組んでいます。新型コロナウイルス感染症から自己免疫疾患、がん、遺伝性疾患に至るまで、多様な病態を対象としており、全ゲノム配列解析によって患者集団に特有の遺伝的バリエーションを同定し、疾患感受性や治療への応答性に関わる遺伝要因を解明しています。特に日本人を含むアジア系集団の遺伝的多様性に着目した研究を展開し、これまで十分に研究されてこなかった非ヨーロッパ系集団における疾患関連遺伝子の特徴を明らかにしようとしています。
研究手法としては、大規模コホートのゲノム配列データと臨床表型データを組み合わせた関連解析が中心となっています。また単一細胞レベルでの転写産物解析や血液中の微粒子成分の蛋白質プロファイリング、医用画像解析など、複数層のオミクスデータを駆使して、疾患発症に至る生物学的メカニズムを多角的に検証しています。機械学習を用いた予測モデル開発も行い、臨床応用を視野に入れた研究を推進しています。
これらの研究から浮かび上がる共通の知見は、遺伝因子と環境因子、そして免疫細胞や腸内細菌などの生物学的要因が複雑に相互作用して疾患が発症・進展するということです。岡田研究室は、こうした多層的なデータ統合によって疾患の個人差を捉え、より正確な診断・予測、そして層別化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。
外部リンク
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研究成果（101 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1158/0008-5472.30699122
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43587-025-01006-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s10038-025-01430-1
- DOI: https://doi.org/10.17615/m8z6-a786
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12967-025-07011-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100978
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- DOI: https://doi.org/10.1126/sciimmunol.adr3838
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciimmunol.adm6843
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60034-7
- [2025] Dissecting cross-population polygenic heterogeneity across respiratory and cardiometabolic diseasesDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58149-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58550-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.02.017
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100783
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nmd.2025.105512
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-90195-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-56567-6
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- DOI: https://doi.org/10.17615/qt21-9h60
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2024.08.109
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01896-3
- DOI: https://doi.org/10.1093/dnares/dsae028
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00596-7
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2024.05.026
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-48938-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01782-y
- DOI: https://doi.org/10.1681/asn.0000000000000414
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- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.59691
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001008740.27639.cc.19
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- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.17953
- [2024] Genome-wide analysis of dental caries and periodontitis combining clinical and self-reported dataDOI: https://doi.org/10.17615/p7ac-qb48
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- [2023] Estimating gene-level false discovery probability improves eQTL statistical fine-mapping precisionDOI: https://doi.org/10.1093/nargab/lqad090
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00277-023-05407-y
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-181354
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8218174
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- DOI: https://doi.org/10.1093/ofid/ofad311
- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noad073.132
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01490-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacig.2023.100086
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04491-0
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2217902120
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