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研究活動
HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門紹介
バイオメディカル計算知能ユニット
バイオメディカル計算知能ユニット
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ユニットリーダー 奥野 恭史（おくの やすし）
yasushi.okuno[at]riken.jp （拠点：神戸地区）- Emailの[at]は@にご変更ください。
- 2000
- 京都大学博士（薬学）学位取得
- 2003
- 京都大学大学院薬学研究科 特任助手 (COE)
- 2006
- 京都大学大学院薬学研究科 助教授・准教授
- 2008
- 京都大学大学院薬学研究科 特定教授
- 2014
- 京都大学大学院医学研究科 寄附講座 特定教授
- 2016
- 京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 教授（現職）
理化学研究所 健康生き活き羅針盤リサーチコンプレックス推進プログラム 融合研究推進グループ ・副グループディレクター（併任）（～2020.3） - 2017
- 理化学研究所 科学技術ハブ推進本部医科学イノベーションハブ推進プログラム・副プログラムディレクター（併任）（～2021.3）
- 2021
- 理化学研究所 計算科学研究センター HPC／AI駆動型医薬プラットフォーム・部門長、バイオメディカル計算知能ユニット・ユニットリーダー、AI創薬連携基盤ユニット・ユニットリーダー（併任・現職）
一般社団法人ライフインテリジェンスコンソーシアム 代表理事（併任・現職）
キーワード
- 医学
- 創薬
- 人工知能
- シミュレーション
- トランスレーショナル・リサーチ
研究概要
当ユニットでは、シミュレーション－AI－実験の融合を図る研究開発を行い、HPC/AI駆動の新たな生命科学の創成を目指します。具体的には、シミュレーション－AI－実験の融合により、生体分子の立体構造・ダイナミクス・機能の予測、ネットワークアプローチによる疾患メカニズム解明と創薬標的分子の推定、また、基礎研究と臨床研究を橋渡しする統合手法の研究開発を行います。
主な研究成果
- Cryo電顕画像から分子ダイナミクスを推定するAIの開発
- 新型コロナウイルスの感染による遺伝子発現制御ネットワークの推定
- ベイジアンネットワークによる患者層別化手法の開発
- 化学構造を学習するグラフ深層学習の開発
- XFELの構造解析のためのテンプレートマッチング手法の開発
主要論文
- Kenichiro Takaba, Chiduru Watanabe, Atsushi Tokuhisa, Yoshinobu Akinaga, Biao Ma, Ryo Kanada, Mitsugu Araki, Yasushi Okuno, Yusuke Kawashima, Hirotomo Moriwaki, Norihito Kawashita, Teruki Honma, Kaori Fukuzawa, Shigenori Tanaka
"Protein–ligand binding affinity prediction of cyclin‐dependent kinase‐2 inhibitors by dynamically averaged fragment molecular orbital‐based interaction energy"
Journal of Computational Chemistry 43(20) 1362-1371 2022 - Atsushi Tokuhisa, Yoshinobu Akinaga, Kei Terayama, Yuji Okamoto, Yasushi Okuno
"Single-Image Super-Resolution Improvement of X-ray Single-Particle Diffraction Images Using a Convolutional Neural Network"
Journal of Chemical Information and Modeling 2022 - Nakamura K, Kojima R, Uchino E, Ono K, Yanagita M, Murashita K, Itoh K, Nakaji S, Okuno Y:
“Health improvement framework for actionable treatment planning using a surrogate Bayesian model”
Nature Communications. 12:3088, 2021.
- Matsumoto S, Ishida S, Araki M, Kato T, Terayama K, Okuno Y:
"Extraction of protein dynamics information from cryo-EM maps using deep learning"
Nature Machine Intelligence. 3:153-160, 2021.
- Tanaka, Y, Higashihara, K, Nakazawa, M.A, Yamashita F, Tamada Y, Okuno Y
"Dynamic changes in gene-to-gene regulatory networks in response to SARS-CoV-2 infection"
Scientific Reports. 11:11241, 2021.
- Koichiro Kato, Tomohide Masuda, Chiduru Watanabe, Naoki Miyagawa, Hideo Mizouchi, Shumpei Nagase, Kikuko Kamisaka, Kanji Oshima, Satoshi Ono, Hiroshi Ueda, Atsushi Tokuhisa, Ryo Kanada, Masateru Ohta, Mitsunori Ikeguchi, Yasushi Okuno, Kaori Fukuzawa, Teruki Honma
"High-Precision Atomic Charge Prediction for Protein Systems Using Fragment Molecular Orbital Calculation and Machine Learning. "
Journal of chemical information and modeling 60(7) 3361-3368 2020 - Kojima R, Ishida S, Ohta, M, Iwata H, Honma T, Okuno Y:
“kGCN: a graph-based deep learning framework for chemical structure”
Journal of Cheminformatics. 12:32, 2020.
- Tanaka Y, Tamada Y, Ikeguchi M, Yamashita F, Okuno Y:
"System-based differential gene network analysis for characterizing sample-specific subnetwork"
Biomolecules. 10(2):306, 2020.
- Tokuhisa, A, Kanada, R, Chiba, S, Terayama K, Isaka Y, Ma B, Kamiya N, Okuno Y
"Coarse-grained diffraction template matching model to retrieve multiconformational models for biomolecule structures from noisy diffraction patterns"
Journal of Chemical Information and Modeling. 60(6): 2803-2818, 2020.
- Matsumoto S, Araki M, Isaka Y, Ono F, Hirohashi K, Ohashi S, Muto M, Okuno Y:
“E487K-induced disorder in functionally relevant dynamics of mitochondrial aldehyde dehydrogenase 2”
Biophysical Journal. 119(3):628-637, 2020.
