Shinichi Namba 研究室
主宰者：Shinichi Namba
東京大学
兼任：大阪大学／理化学研究所・RIKEN Center for Integrative Medical Sciences
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、大規模な生物医学データベース（バイオバンク）を活用し、遺伝子と病気の関係を解明する研究を行っています。主な研究対象は、糖尿病や心臓病、自己免疫疾患、感染症、皮膚疾患など、複数の複雑な病気です。これらの疾患がなぜ人によって異なるメカニズムで発症するのか、また遺伝的背景と環境因子がどのように相互作用するのかを調べています。
研究の手法としては、数十万人規模の遺伝子情報と健康記録を統計解析する全ゲノム関連解析（GWAS）を中心としています。さらに、血液中のたんぱく質やウイルス成分の測定、免疫細胞の詳細な分類、長鎖読み取り配列解析など、多層的なデータを組み合わせることで、従来の方法では見えなかった遺伝的な病因を明らかにしています。特に日本人を含む多様な祖先背景を持つ人々を対象とすることで、遺伝的多様性が医学にどう影響するかを検討しています。
主な発見としては、共通の遺伝的変異が複数の病気に影響すること、同じ病名の患者でも遺伝的背景によって病態が異なること、そして遺伝的リスク因子の強度と環境要因の組み合わせが個別の医療に応用できる可能性が示されています。これらの知見は、個人の遺伝的背景に基づいた予防医療や治療法の開発に寄与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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関連研究室(8 件)
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研究成果（32 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s43587-025-01006-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100978
- [2025] Deciphering state-dependent immune features from multi-layer omics data at single-cell resolutionDOI: https://doi.org/10.1038/s41588-025-02266-3
- [2025] Dissecting cross-population polygenic heterogeneity across respiratory and cardiometabolic diseasesDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58149-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100783
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-02022-z
- DOI: https://doi.org/10.1158/0008-5472.30699122
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-024-02019-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2024.08.109
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00596-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01782-y
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.17953
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01896-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07019-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-54052-0
- DOI: https://doi.org/10.1136/ard-2023-224537
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-41857-8
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-181354
- DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2023-eular.4390
- [2023] Global Biobank analyses provide lessons for developing polygenic risk scores across diverse cohortsDOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100241
- DOI: https://doi.org/10.15036/arerugi.72.1110
- [2022] Common Germline Risk Variants Impact Somatic Alterations and Clinical Features across CancersDOI: https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-22-1492
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100212
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100210
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100192
- [2022] A practical guideline of genomics-driven drug discovery in the era of global biobank meta-analysisDOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100190
- DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2022-222460
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-022-01438-z
- DOI: https://doi.org/10.15036/arerugi.69.952
- [2021] Transcript-targeted analysis reveals isoform alterations and double-hop fusions in breast cancerDOI: https://doi.org/10.1038/s42003-021-02833-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gim.2021.11.008
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