Takashi Suzuki 研究室
主宰者：Takashi Suzuki
大阪大学
兼任：北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、生物学・医学の複雑な現象を数学的モデリングとデータ解析によって解明する研究に取り組んでいます。特に、がん細胞の浸潤・転移メカニズムを研究対象としており、細胞膜の特殊な突起構造の形成過程を数値計算やレベルセット法を用いた自由境界問題として解析しています。同時に、単一細胞の遺伝子発現データと機械学習を組み合わせることで、薬剤耐性を持つがん細胞の同定と治療法開発にも応用を展開しています。
細胞内のシグナル伝達系も重要な研究テーマです。栄養感知経路やNF-κB経路といった多段階の分子反応ネットワークについて、実験データから微分方程式モデルを構築し、パラメータフィッティングや数値シミュレーションを通じて動的挙動を解析しています。こうした理論的アプローチにより、細胞内の信号統合メカニズムの仕組みを明らかにしようとしています。
さらに、応用領域として植物の環境ストレス応答研究も展開しており、低温耐性や湛水耐性の分子機構の解明、および物質機能を利用した農作物保護技術の開発に取り組んでいます。数学的手法と生物・農学的実験を統合した学際的な研究スタイルが特徴です。
※ 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（41 件）
- DOI: https://doi.org/10.57262/die039-0102-15
- DOI: https://doi.org/10.1177/13872877251376939
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- [2025] Amino acid–dependent TSC2 dephosphorylation by lysosome–PP2A regulates mTORC1 signaling transductionDOI: https://doi.org/10.26508/lsa.202503206
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- DOI: https://doi.org/10.1090/proc/17300
- DOI: https://doi.org/10.3390/math13101560
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2025.167693
- DOI: https://doi.org/10.3934/math.2024382
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0194718
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.142545
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.stress.2024.100639
- DOI: https://doi.org/10.3390/appliedmath4040065
- DOI: https://doi.org/10.11113/jurnalteknologi.v86.20839
- DOI: https://doi.org/10.3390/mca29040062
- DOI: https://doi.org/10.2969/jmsj/90989098
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aml.2024.109090
- DOI: https://doi.org/10.1137/21m145519x
- DOI: https://doi.org/10.2478/johr-2023-0026
- DOI: https://doi.org/10.3390/math11143044
- DOI: https://doi.org/10.2969/jmsj/88958895
- DOI: https://doi.org/10.3390/math11030758
- DOI: https://doi.org/10.3934/bioeng.2022004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10231-022-01252-4
- DOI: https://doi.org/10.11113/jurnalteknologi.v84.17901
- DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/erac197
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6501/ac6d46
- [2022] Gradient inequality and convergence to steady-states of the normalized Ricci flow on surfacesDOI: https://doi.org/10.1016/j.na.2022.112906
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms231911208
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21427-6
- DOI: https://doi.org/10.3934/bioeng.2022017
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0075754
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1988/1/012020
- DOI: https://doi.org/10.3233/asy-211713
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cryobiol.2021.06.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110840
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110528
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110210
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms22168652
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2021.07.072
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110381
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