Takahiro Yamada 研究室
主宰者：Takahiro Yamada
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、生命現象を理解・制御するための計算解析と実験的アプローチを融合させている。遺伝子発現データから生命制御の仕組みを読み解く研究では、時系列データの雑音が大きい実際の生物データに対応できる学習手法を開発している。また、顕微鏡画像からの細胞解析では、機械学習を用いて蛍光染色なしに細胞核の形態を定量化し、胚の発育可能性や幹細胞の成熟度を予測する技術を構築している。これらの手法により、生殖補助医療における胚評価の精度向上や、細胞製造プロセスの自動最適化を実現している。
一方、実験系を通じた直接的な現象解明も進めている。極限環境耐性を示す昆虫やタンパク質代謝異常に関わる疾患を対象に、遺伝子発現ネットワークの動的変化を追跡し、生命維持機構を明らかにしている。細胞培養環境における化学物質の影響評価や、足場材料の物理的性質が細胞挙動に及ぼす効果についても検証している。さらに、疾患診断のための医用画像解析、金属表面加工による細胞制御、生化学再構成による代謝競合メカニズムの解析など、多様なスケールで生命現象を定量的に捉える研究を展開している。
※ 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（43 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3657610
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3659303
- DOI: https://doi.org/10.1088/2057-1976/adecac
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ard.2025.06.1520
- DOI: https://doi.org/10.1093/biolre/ioaf050
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.14.126
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.145.33
- DOI: https://doi.org/10.2497/jjspm.25-00035
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.111179
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- DOI: https://doi.org/10.1093/braincomms/fcae103
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11517-024-03186-w
- [2024] Metabolic Tug-of-War between Glycolysis and Translation Revealed by Biochemical ReconstitutionDOI: https://doi.org/10.1021/acssynbio.4c00209
- DOI: https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1282859
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25494
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.13.327
- [2023] Titanium Culture Vessel Presenting Temperature Gradation for the Thermotolerance Estimation of CellsDOI: https://doi.org/10.34133/cbsystems.0049
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-183059
- DOI: https://doi.org/10.1109/i-coste60462.2023.10500788
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13148330
- DOI: https://doi.org/10.11323/jjmp.43.1_1
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefed.2022.os04-01
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22189-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2022.09.108
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.76
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijma.2022.122326
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3171329
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijma.2022.10045258
- DOI: https://doi.org/10.1088/2057-1976/ac7ada
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- DOI: https://doi.org/10.1093/nargab/lqac029
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mems51782.2021.9375303
- DOI: https://doi.org/10.15252/msb.202110851
- DOI: https://doi.org/10.3390/pr9101830
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98905-w
- [2021] COVID19 Disease Map, a computational knowledge repository of virus–host interaction mechanismsDOI: https://doi.org/10.15252/msb.202110387
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms22115798
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm10102089
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2581424
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