Nozomu Yachie 研究室
主宰者：Nozomu Yachie
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、生物学における遺伝子操作と細胞解析の新しい方法論を開発している。主な研究テーマは、CRISPR-Cas9などのゲノム編集技術の改良である。特に、ウイルスに由来するCas9タンパク質を工学的に改変し、より小さく、より多くのDNA配列を認識でき、より正確に遺伝子を切断できるバージョンを次々と創出している。これらの改良版は、ウイルスベクターを用いた遺伝子治療など、医療応用を目指して設計されている。
同時に、遺伝子操作だけでなく、細胞の複雑な挙動を大規模に観察・記録する技術開発も進めている。DNA配列に情報を記録し細胞内で保存する「分子記録装置」や、大量の細胞から特定の特性を持つクローンを自動で選別する「バーコード標識システム」などを構築している。さらに、機械学習や顕微鏡画像解析を組み合わせ、細胞の形態や遺伝子の活動から遺伝的差異を識別する手法も開発している。
これらの技術群は、心臓病や癌などの疾患モデルの構築、または大規模な遺伝子スクリーニング実験を可能にする基盤となっている。研究室は、ゲノム編集の精密化と、細胞集団における遺伝子型と表現型の対応関係を解明する新しい実験系の開発に注力している。
※ 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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研究成果（25 件）
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-71626-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2026.117226
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.02.23.703392
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2026.1717996
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41576-025-00919-x
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1013255
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssynbio.5c00232
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41587-025-02649-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41594-025-01529-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-024-06422-z
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- DOI: https://doi.org/10.1126/sciimmunol.ade3814
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100737
- DOI: https://doi.org/10.1002/adom.202302564
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.08.031
- [2023] DNA-GPS: A theoretical framework for optics-free spatial genomics and synthesis of current methodsDOI: https://doi.org/10.1016/j.cels.2023.08.005
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13041-023-01033-x
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.add2793
- DOI: https://doi.org/10.1126/science.abo3471
- [2022] A framework to efficiently describe and share reproducible DNA materials and construction protocolsDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-30588-x
- [2022] Engineered Campylobacter jejuni Cas9 variant with enhanced activity and broader targeting rangeDOI: https://doi.org/10.1038/s42003-022-03149-7
- DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkac045
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2257-5_19
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02986-6
- [2021] Machine learning approach for discrimination of genotypes based on bright-field cellular imagesDOI: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00190-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1441-9_12
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