Mariko Okada 研究室
主宰者：Mariko Okada
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、細胞内の複雑な信号伝達ネットワークと遺伝子発現の動的な変化を数学的なモデルと実験的解析を組み合わせて解明する研究を展開しています。具体的には、がん細胞の増殖や薬剤耐性の獲得、細胞の分化や状態転換といった生命現象が、細胞内の様々なシグナル分子の相互作用によってどのように制御されているかを調べています。DNA配列や単一細胞の遺伝子発現データを機械学習を用いて解析し、通常の集団平均では見落とされる個々の細胞レベルでの違いを検出することも重要な研究課題です。
細胞老化や炎症反応に関わるタンパク質群の動的な振る舞いに着目し、計算モデルを使ってそれらの時間的変化を予測しています。例えば、加齢に伴う皮膚変化やがん細胞の薬剤耐性の成立メカニズムについて、複数の遺伝子やタンパク質がどのように相互に制御し合い、安定した状態へと移行するのかを明らかにしています。さらに、患者由来のオミクスデータから個別化された数学モデルを構築し、がんの予後判定や治療効果の予測に応用する研究も進めています。
※ 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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研究成果（35 件）
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-01418-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2025.110865
- DOI: https://doi.org/10.1111/gtc.70000
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2024.11.1860
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers16101884
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbae042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.109708
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbae145
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.71599
- DOI: https://doi.org/10.1111/febs.17227
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- DOI: https://doi.org/10.3390/biom13081212
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2023.11.013
- DOI: https://doi.org/10.1109/ssci52147.2023.10371900
- DOI: https://doi.org/10.1177/00220345231196530
- DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgad220
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.105962
- DOI: https://doi.org/10.33611/trs.2022-010
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3008-2_11
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophys.63.320
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111411
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xpro.2022.101619
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac541
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1010235
- [2022] A text-based computational framework for patient -specific modeling for classification of cancersDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103944
- [2022] Metabolic alterations associated with cellular senescence induced by sustained NFκB activationDOI: https://doi.org/10.1254/jpssuppl.95.0_2-lbs-08
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12551-022-01023-8
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophys.61.051
- DOI: https://doi.org/10.1111/febs.15831
- [2021] A Text-Based Computational Framework for Patient-Specific Modeling for Classification of CancersDOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3965951
- DOI: https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.663177
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00204-7
- DOI: https://doi.org/10.1091/mbc.e21-01-0007
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-97887-z
- [2021] Cell shape‐based chemical screening reveals an epigenetic network mediated by focal adhesionsDOI: https://doi.org/10.1111/febs.15840
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophys.61.256
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