Kazuhiro Maeda 研究室

主宰者：Kazuhiro Maeda
九州工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、生物システムの複雑な現象を数理的に理解・予測することを目指しています。具体的には、細胞内の代謝経路や信号伝達ネットワークの動態、肝臓のような器官レベルでの物質代謝の相互作用、さらにはRNA修飾やタンパク質相互作用といった生物学的プロセスを対象としています。これらの現象において、どのような分子的特性が機能を決定するのか、また化学物質が生体に与える影響をいかに効率よく予測するかという問題に取り組んでいます。 研究手法として、機械学習や深層学習を活用した予測モデル開発が中心となっています。複数の機械学習手法を組み合わせた統計的予測、自然言語処理による生化学反応の自動解析、進化的アルゴリズムを用いた動力学パラメータの最適化など、計算科学的アプローチで生物情報を処理しています。また、DNA折り紙技術を用いた分子レベルでの動的構造制御なども実施しており、多様なスケールでの問題解決を試みています。 これまでの研究から、機械学習手法の適切な組み合わせにより RNA修飾部位やサイトカイン誘導ペプチドなどの生物学的マーカーを高精度で予測できることが報告されています。同時に、複雑な代謝経路の相互作用を統合的にモデル化することで、組織特有の機能や毒性反応の局在化を再現できることも示されています。これらの成果は、実験的同定が困難な生物現象の理解および新規分子スクリーニングの効率化に貢献する可能性があります。

※ 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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