Chen Li 研究室
主宰者：Chen Li
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Chen Li研究室は、計算科学と実験検証を融合させた医療・医薬開発の研究を行っています。主な研究テーマは、天然物由来の生理活性物質を用いた疾病治療です。深層学習やランダムフォレストなどの機械学習技術を活用して、膨大な化学データベースから疾病に対して有効な化合物を予測し、その予測結果を細胞実験や動物モデルを用いて検証するパイプラインを構築しています。アルツハイマー病や脳梗塞といった神経変性疾患の治療薬候補探索が中心となっており、これまでに複数の天然物成分に対する保護効果が報告されています。
また同研究室は、医学画像解析や生体信号処理の分野にも取り組んでいます。深層学習モデルを用いた画像認識技術により、脳MRI画像からのアルツハイマー病の診断支援や網膜疾患の分類、さらには自閉症スペクトラム障害の検出など、様々な医療診断の自動化を進めています。並行して、食中毒を引き起こす病原菌に対する遺伝子改変弱毒化ワクチンの開発や、腸内微生物叢と宿主の相互作用を調べる研究も展開しており、多角的なアプローチで人間の健康課題の解決を目指しています。
※ 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（74 件）
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/4236
- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/5001
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- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i7.32814
- DOI: https://doi.org/10.63313/esw.9007
- DOI: https://doi.org/10.53941/aim.2025.100002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sasc.2025.200235
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c00135
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-025-13474-z
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- DOI: https://doi.org/10.1002/cav.2267
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11219-024-09671-7
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm58861.2023.10385948
- DOI: https://doi.org/10.37934/araset.34.2.305314
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- DOI: https://doi.org/10.3390/math11030513
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23010231
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieir56323.2022.10050046
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9995710
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9994928
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpcc-dss-smartcity-dependsys57074.2022.00137
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpcc-dss-smartcity-dependsys57074.2022.00036
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fmats.2022.914994
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac6828
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.162
- DOI: https://doi.org/10.23940/ijpe.22.05.p1.307316
- DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.25603
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3007
- DOI: https://doi.org/10.1109/eic49891.2021.9612402
- DOI: https://doi.org/10.13052/jcsm2245-1439.1036
- DOI: https://doi.org/10.1093/jamia/ocab047
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13638-021-01895-6
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