Shigehiko Kanaya 研究室
主宰者：Shigehiko Kanaya
奈良先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Kanaya研究室は、生物学的な現象や医学的な課題を、データ科学と計算手法を組み合わせて解き明かす研究を展開しています。ウイルス感染から脳腫瘍診断、微生物群集の動態まで、多岐にわたる生命現象を対象としており、共通して機械学習や深層学習を活用したモデル構築を行っています。例えば、抗ウイルス化合物の組み合わせ効果の仕組みを調べる際には、生物膜の物理的性質の変化を測定し、統計モデルでそれらの関連性を定量化します。また、医療画像解析では、脳波データや乳房画像、病理組織画像などの複雑なデータから、ニューラルネットワークを用いて疾患の判定や予測を行っています。
さらに、研究室では予測モデルの信頼性と解釈可能性を重視しており、単に精度の高い予測を目指すだけでなく、その予測がなぜ成立するのかを明らかにすることに力を入れています。ベイズ最適化やガウス過程といった確率論的手法を活用して、不確実性を定量化したり、深層学習モデルの判断根拠を可視化したりするアプローチも開発しています。また、植物由来の天然化合物の抗菌活性をスクリーニングしたり、食品の栄養評価を整理したり、環境変化に応じた植物根の微生物群集の変動を解析するなど、応用的な課題にも取り組んでいます。
※ 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（88 件）
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- DOI: https://doi.org/10.37934/araset.61.1.1022
- DOI: https://doi.org/10.1093/jaoacint/qsae069
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hpb.2024.03.409
- DOI: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbaf045
- DOI: https://doi.org/10.3390/e26121043
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- [2023] Materials Data-science Approach for Comprehensive Understanding of Organic Thin Film Solar CellsDOI: https://doi.org/10.2751/jcac.23.8
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2022.11.003
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00951-6
- [2022] Prediction of Potential Natural Antibiotics based on Jamu Formula Using Machine Learning ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/bibe55377.2022.00051
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014274
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- DOI: https://doi.org/10.1109/socc56010.2022.9908121
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9870903
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-022-00911-6
- DOI: https://doi.org/10.2520/myco.72-2-1
- DOI: https://doi.org/10.1625/jcam.19.33
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-022-01713-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754845
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754753
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-06604-x
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202100247
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbra.2022.124984
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbra.2022.10049742
- DOI: https://doi.org/10.1093/database/baab011
- DOI: https://doi.org/10.2142/biophys.61.102
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiosc.2021.12.005
- DOI: https://doi.org/10.3390/life12010011
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669384
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669397
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669456
- DOI: https://doi.org/10.1002/2211-5463.13337
- DOI: https://doi.org/10.1111/srt.13109
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391949
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11418-021-01577-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100821
- DOI: https://doi.org/10.1109/3ict53449.2021.9582052
- DOI: https://doi.org/10.3390/life11080866
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsct53883.2021.9642613
- [2021] Current status of structure-based drug repurposing against COVID-19 by targeting SARS-CoV-2 proteinsDOI: https://doi.org/10.2142/biophysico.bppb-v18.025
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.11876
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1997/1/012005
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93653-3
- DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2021.643042
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-021-01529-3
- [2021] Open data validation of a classification method of eye movement by a convolutional neural networkDOI: https://doi.org/10.1117/12.2590409
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106102
- [2021] Comparison of 12 Machine Learning Methods for Polar Map Classification in Cardiac Perfusion PETDOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic44867.2021.9875597
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.102367
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248428
- DOI: https://doi.org/10.2490/jjrmc.20034
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391897
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