Makito Oku 研究室

主宰者：Makito Oku
富山大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な疾患の発症前段階を数学的に検出し、早期介入を実現することを目指しています。具体的には、遺伝子ネットワークや代謝系などの高次元システムにおいて、健康状態から疾患状態への急激な転換（臨界遷移）が起こる直前の警告信号を同定する理論を開発しています。これを「力学ネットワークバイオマーカー理論」と呼び、少数のデータサンプルからも疾患リスク評価が可能な手法を構築しています。エネルギーランドスケープ解析やラマン分光など、複数の解析・測定技術を組み合わせて、糖尿病や代謝症候群、大腸炎などの疾患における状態遷移の経路を明らかにしています。 さらに、制御理論を用いた最適な介入戦略の設計にも取り組んでいます。検出された臨界転換の直前段階で、わずかな制御入力を加えることで、システムを安定化させ疾患への進行を防ぐ方法論を提案しており、この手法を遺伝子ネットワークや大規模な生物学的ネットワークに応用しています。一方、より臨床的なアプローチとして、妊娠高血圧やがん前駆病変などの予測モデル開発、および腸内細菌が代謝に及ぼす影響の解明も行われています。これらの研究を通じ、本研究室は予防医学の新しい基盤を構築しようとしています。

※ 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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