Tatsuhiko Naito 研究室
主宰者：Tatsuhiko Naito
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）
内藤研究室は、ゲノム情報と生体試料を統合的に解析することで、疾患の発症メカニズムを明らかにする研究を展開しています。主に大規模集団データベース（UK Biobank、All of Us、BioBank Japan など）を活用して、特定の疾患や感染症、免疫応答と関連する遺伝的変異を同定するゲノムワイド関連解析を行っています。これらの解析により、神経変性疾患、自己免疫疾患、感染症、がんなど多岐にわたる疾患の発症に関わる遺伝因子を特定しています。
解析手法としては、DNA塩基配列の全体解析に加えて、遺伝子発現（RNA-seq）やタンパク質量の測定など、複数のレイヤーの生体情報を組み合わせる「マルチオミクス」アプローチを採用しています。特に単一細胞レベルでの遺伝子発現解析を通じて、免疫細胞の状態変化や細胞間相互作用を詳細に調べています。さらに、同定した遺伝変異が実際に生体機能にどのような影響を与えるかを、細胞培養や組織培養を用いた検証実験で確認しています。
これらの研究から、HLA領域の遺伝的多様性が神経変性疾患や自己免疫疾患の発症リスク変動に関与すること、COVID-19やウイルス感染症の重症度を決定する免疫応答が遺伝因子に基づいていることなど、複数の疾患に共通する生物学的メカニズムが明らかになっています。研究室は特に非ヨーロッパ系集団への解析を重視し、遺伝的背景の多様性に基づいた精密医療の実現を目指しています。
※ 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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研究成果（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-026-02541-x
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70376-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10274-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.healun.2026.01.028
- DOI: https://doi.org/10.34734/fzj-2026-01929
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100978
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2025.07.016
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-025-02099-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100783
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-02022-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-10031-z
- [2024] Common and rare genetic variants predisposing females to unexplained recurrent pregnancy lossDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-49993-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3874-3_5
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.3999-24
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100625
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00596-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-023-01375-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacig.2023.100086
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2302720120
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-41857-8
- DOI: https://doi.org/10.1530/endoabs.92.op-05-04
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101114
- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noad073.132
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- DOI: https://doi.org/10.1002/mds.28583
- [2021] A deep learning method for HLA imputation and trans-ethnic MHC fine-mapping of type 1 diabetesDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-21975-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2021.117854
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