医学・医療

大規模ながん患者・健常人のプロテオミクスデータを統合した機械学習解析を実施しました。異なるプロジェクトで取得された2つのデータセットのバッチ

複数のがん種にわたる遺伝子変異・発現量の横断解析を進めている研究の一環として、解析内容の精査と論文化に向けた補強を支援しました。単一がん種を

化合物-タンパク質の相互作用予測モデルに対して、化合物の物性予測を補助タスクとして加えたマルチビュー学習の枠組みを実装し、物性タスクの補助学

ペプチド医薬品が注目される創薬領域を対象に、既存の創薬AIモデルにペプチドを新たなモダリティとして統合した相互作用予測モデルを開発しました。

既存AIモデルの性能評価結果を踏まえ、検査データの体系的なバイアス（測定ばらつき・不均衡分布）に対応する、検体の物性差を考慮した補正処理を組

開発中のマルチオミクスデータ相関解析プログラムを対象に、統計処理の妥当性検証と技術的な改善提案を実施しました。また、処理性能のボトルネックを

直腸癌の治療効果予測を目的とした、マルチモーダルデータ解析の計画立案を支援しました。MRI・CT・内視鏡・病理画像などの医用画像から、全ゲノ

再春館製薬所様・再春館共創ラボラトリー様が進めている、ウェアラブルデバイスを用いた生体リズム可視化サービスの研究開発に関するデータ解析設計の

クライアント様が所有される細胞画像から抽出された特徴量に関する解析基盤構築支援を担当しました。化合物の作用が影響する変化について確認する

経済産業省とNEDOが主導する事業「GENIAC」の一環として、創薬のための生成AI基盤モデルを開発しました。