Yasushi Okuno 研究室

主宰者：Yasushi Okuno
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Okuno研究室は、医薬品開発と生命科学における計算的課題に対して、機械学習と深層学習を応用する研究を展開しています。 **研究の問い・手法** 研究室の主要なテーマは、化学物質とタンパク質がどのように相互作用するかを正確に予測することです。このため、化学構造とタンパク質の情報を処理する言語モデルを開発し、従来のモデルでは難しかった予測の信頼性と解釈可能性を同時に実現する方法を構築しています。また、医療現場で記録される時系列データから患者の疾患進行状態を推定する深層学習フレームワークや、産業間でデータプライバシーを守りながら機械学習モデルを構築するフェデレーティッド学習にも取り組んでいます。さらに、実験で得られる大規模なタンパク質画像データから深層学習を用いて動的な構造変化の情報を抽出する技術も開発しており、これらの手法は計算効率の向上にも配慮されています。 **主要な発見** 複数の研究を通じて、人工知能を用いることで、従来は困難だった化学物質の効果予測や疾患の長期的な進行状況の把握が可能になることが示されています。特に、予測結果がなぜそうなったのかを説明できる「解釈可能」な機械学習が、医薬開発と医療応用の両面で実現可能であることが明らかにされています。

※ 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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