基本情報

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清水　秀幸(シミズ　ヒデユキ)

SHIMIZU Hideyuki


職名

教授

ホームページ

https://shimizuhideyuki-lab.org/

研究分野・キーワード

AI創薬、AI、システム生物学、バイオインフォマティクス、クリニカルインフォマティクス, 人工知能, 機械学習, 数理モデリング

分野紹介URL

AIシステム医科学分野ホームページ

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出身学校 【 表示 ／ 非表示 】

  • 東北大学  医学部  医学科  2012年03月  卒業

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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】

  • 九州大学  博士課程  2018年03月  単位取得満期退学

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取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（医学）  

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経歴(学内) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2022年02月
    -
    2024年09月
    東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター ヘルスインテリジェンス部門 AI システム医科学分野 教授
  • 2024年10月
    -
    現在
    東京科学大学 教育研究組織 総合研究院 Ｍ＆Ｄデータ科学センター・ヘルスインテリジェンス部門 AIシステム医科学分野 教授
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経歴(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2012年04月
    -
    2014年03月
    岩手県立中部病院 臨床研修医
  • 2015年04月
    -
    2018年03月
    日本学術振興会 特別研究員
  • 2018年04月
    -
    2020年09月
    九州大学　生体防御医学研究所 学術研究員
  • 2020年10月
    -
    2021年03月
    九州大学　生体防御医学研究所 特任助教
  • 2021年04月
    -
    2022年01月
    Harvard Medical School, Department of Systems Biology Research Fellow
  • 2021年04月
    -
    2022年01月
    Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering Research Fellow

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本分子生物学会

  • 日本メディカルAI学会

  • 人工知能学会

  • 日本バイオインフォマティクス学会

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2024年04月
    -
    現在
    JST 次世代AI人材育成プログラム事業統括
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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 応用分子細胞生物学

  • 生命、健康、医療情報学

  • 薬系化学、創薬科学

  • 数理情報学

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資格、免許 【 表示 ／ 非表示 】

  • 医師

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研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 微生物学とAIの統合知による次世代の感染症制圧，2022年10月 - 2026年03月

  • 人工冬眠ペプチドのデザイン法則の発見と治療応用，2021年04月 - 2023年03月

  • 胃がん・大腸がんのユニバーサル予後予測法の開発とその治療応用，2019年04月 - 2021年03月

  • 乳癌における播種性腫瘍細胞の静止期維持機構の解明と新規治療法の開発，2015年04月 - 2018年03月

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競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 人工知能と理論化学の融合による中分子創薬プラットフォーム

    文部科学省/日本学術振興会 : 2023年 - 2025年

  • データ駆動アプローチによる肺がん予後規定因子と治療標的の探索

    文部科学省/日本学術振興会 : 2021年 - 2022年

  • システム生物学・人工知能で迫るがんの個別化治療戦略

    文部科学省/日本学術振興会

  • 深層学習によるヒト全身代謝と臓器間相互作用の解明

    文部科学省/日本学術振興会

  • 医薬品としての出口を目指した潜在空間探索のための化合物マルチパラメーター精密推定

    文部科学省/日本学術振興会

  • システム生物学・人工知能で迫るがんの個別化治療戦略

    文部科学省/日本学術振興会

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論文・総説 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Shunsuke Kasai, Akio Shiomi, Hideyuki Shimizu, Monami Aoba, Yusuke Kinugasa, Takuya Miura, Kay Uehara, Jun Watanabe, Kazushige Kawai, Yoichi Ajioka. Risk factors and development of machine learning diagnostic models for lateral lymph node metastasis in rectal cancer: multicentre study. BJS Open. 2024.07; 8 (4): ( PubMed, DOI )

  2. Kodama M, Toyokawa G, (20名省略), Bamba T, Shimizu H, Yoshizumi T, Nakayama KI. Modulation of host glutamine anabolism enhances the sensitivity of small cell lung cancer to chemotherapy Cell Reports. 2023.08; 42 (8): 112899.

  3. Fujinuma S, Nakatsumi H, Shimizu H, Sugiyama S, Harada A, Goya T, Tanaka M, Kohjima M, Takahashi M, Izumi Y, Yagi M, Kang D, Kaneko M, Shigeta M, Bamba T, Ohkawa Y, Nakayama KI. FOXK1 promotes nonalcoholic fatty liver disease by mediating mTORC1-dependent inhibition of hepatic fatty acid oxidation Cell Reports. 2023.05; 42 (5): 112530. ( DOI )

  4. Hozumi H, Shimizu H. Bayesian network enables interpretable and state-of-the-art prediction of immunotherapy responses in cancer patients PNAS Nexus. 2023.04; 2 (5): pgad133. ( PubMed, DOI )

  5. Shimizu H, Kodama M, Matsumoto M, Orba Y, Sasaki Y, Sato A, Sawa H, Nakayama KI. LIGHTHOUSE illuminates therapeutics for a variety of diseases including COVID-19 iScience. 2022.10; 25 (11): 105314. ( PubMed, DOI )

  6. Habara M, Sato Y, Goshima T, Sakurai M, Imai H, Shimizu H, Katayama Y, Hanaki S, Masaki T, Morimoto M, Nishikawa S, Toyama T, Shimada M. FKBP52 and FKBP51 Differentially Regulate the Stability of Estrogen Receptor in Breast Cancer Proc Natl Acad Sci U S A. 2022.04; 119 (15): e2110256119. ( PubMed, DOI )

  7. Mise S, Matsumoto A, Shimada K, Hosaka T, Takahashi M, Ichihara K, Shimizu H, Shiraishi C, Saito D, Suyama M, Yasuda T, Ide T, Izumi Y, Bamba T, Kimura-Someya T, Shirouzu M, Miyata H, Ikawa M, Nakayama KI. Kastor and Polluks polypeptides encoded by a single gene locus cooperatively regulate VDAC and spermatogenesis. Nature communications. 2022.02; 13 (1): 1071. ( PubMed, DOI )

  8. Ichihara K, Matsumoto A, Nishida H, Kito Y, Shimizu H, Shichino Y, Iwasaki S, Imami K, Ishihama Y, Nakayama KI. Combinatorial analysis of translation dynamics reveals eIF2 dependence of translation initiation at near-cognate codons Nucleic Acids Research. 2021.07; 49 (13): 7298-7317. ( PubMed, DOI )

  9. Shimizu H, Nakayama KI. A universal molecular prognostic score for gastrointestinal tumors. NPJ genomic medicine. 2021.02; 6 (1): 6. ( PubMed, DOI )

  10. Onoyama I, Nakayama S, Shimizu H, Nakayama KI. Loss of Fbxw7 Impairs Development of and Induces Heterogeneous Tumor Formation in the Mouse Mammary Gland. Cancer research. 2020.12; 80 (24): 5515-5530. ( PubMed, DOI )

  11. Yamauchi Y, Nita A, Nishiyama M, Muto Y, Shimizu H, Nakatsumi H, Nakayama KI.. Skp2 contributes to cell cycle progression in trophoblast stem cells and to placental development Genes Cells. 2020.06; 25 (6): 427-438. ( PubMed, DOI )

  12. Shimizu H, Nakayama KI. Artificial intelligence in oncology. Cancer science. 2020.05; 111 (5): 1452-1460. ( PubMed, DOI )

  13. Kodama M, Oshikawa K, Shimizu H, Yoshioka S, Takahashi M, Izumi Y, Bamba T, Tateishi C, Tomonaga T, Matsumoto M, Nakayama KI. A shift in glutamine nitrogen metabolism contributes to malignant progression of cancer Nature Communications. 2020.03; 11 (1320):

  14. Oshikawa K, Matsumoto M, Kodama M, Shimizu H, Nakayama KI. A fail-safe system to prevent oncogenesis by senescence is targeted by SV40 small T antigen. Oncogene. 2020.03; 39 (10): 2170-2186. ( PubMed, DOI )

  15. Shimizu H, Nakayama KI. A 23 gene-based molecular prognostic score precisely predicts overall survival of breast cancer patients. EBioMedicine. 2019.08; 46 150-159. ( PubMed, DOI )

  16. Muto Y, Moroishi T, Ichihara K, Nishiyama M, Shimizu H, Eguchi H, Moriya K, Koike K, Mimori K, Mori M, Katayama Y, Nakayama KI. Disruption of FBXL5-mediated cellular iron homeostasis promotes liver carcinogenesis Journal of Experimental Medicine. 2019.04; 216 (4): 950-965. ( PubMed, DOI )

  17. Shimizu H, Takeishi S, Nakatsumi H, Nakayama KI. Prevention of cancer dormancy by Fbxw7 ablation eradicates disseminated tumor cells. JCI insight. 2019.02; 4 (4): ( PubMed, DOI )

  18. Yuriko Saiki, Yuki Yoshino, Hiroko Fujimura, Tatsuya Manabe, Yuki Kudo, Miki Shimada, Nariyasu Mano, Tomohiro Nakano, Yoonha Lee, Shinjiro Shimizu, Shinya Oba, Sho Fujiwara, Hideyuki Shimizu, Na Chen, Zhaleh Kashkouli Nezhad, Guo Jin, Shinichi Fukushige, Makoto Sunamura, Masaharu Ishida, Fuyuhiko Motoi, Shinichi Egawa, Michiaki Unno, Akira Horii. DCK is frequently inactivated in acquired gemcitabine-resistant human cancer cells Biochem Biophys Res Commun.. 2012.04; 421 (1): 98-104. ( PubMed, DOI )

  19. Shimizu H, Horii A, Sunamura M, Motoi F, Egawa S, Unno M, Fukushige S. Identification of epigenetically silenced genes in human pancreatic cancer by a novel method "microarray coupled with methyl-CpG targeted transcriptional activation" (MeTA-array) Biochem Biophys Res Commun.. 2011.07; 411 (1): 162-167. ( PubMed, DOI )

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Pythonで実践　生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！. 羊土社, 2023.03

  2. Pythonで体感！　医療とAIはじめの一歩. 2024.08

  3. 医学のあゆみ 遺伝統計学の新潮流─新規創薬・個別化医療への挑戦. 2024.03

  4. 清水 秀幸. 人と共生するAI革命―活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望. エヌ・ティー・エス, 2019.06 第3章第2節 AI活用によるがん生存率予測システムの開発

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Hideyuki SHIMIZU. Toward personalized cancer treatment through AI drug discovery. 2023.09

  2. Hideyuki Shimizu. Toward ultra-fast drug discovery for hundreds of pathogens. Japan America Frontiers of Engineering 2023.07

  3. Hideyuki SHIMIZU. Future challenges of AI in oncology. Chugai Cancer Summit 2023.06

  4. 清水秀幸. 臨床応用を目指したデータ科学・AI創薬研究. 東北大学主催第1回医学AIセミナー 2023.04

  5. 清水秀幸. データサイエンスによる小細胞肺がん治療法の確立を目指して. 15th NUJRA special seminar 2023.03

  6. 清水 秀幸. Machine learning uncovers novel aspects in healthcare and life science. 第42回 日本分子生物学会年会 シンポジウム 2019.12.04

  7. 清水 秀幸. An AI-based Scoring System Precisely Predicts Overall Survival of Breast Cancer Patients. 第14回研究所ネットワーク国際シンポジウム 2019.10.02

  8. 人工知能が創出する未来医療. 第45回日本炎症・再生医学会 2024.07

  9. 清水秀幸. 情報科学が創出する未来医療. 2024.03.21

  10. ネクストパンデミックを数理情報科学との融合知で防ぐ. 清水 秀幸 2023.11

  11. 清水秀幸. AI創薬によるがんの個別化医療を目指して. 第82回日本癌学会学術総会 2023.09

  12. 清水秀幸. 医療とAI入門. 2023.07

  13. 清水秀幸. オンラインによる学生医学研究・交流のすゝめ. 第31回日本医学会総会 2023.04

  14. 清水秀幸. 医療におけるAIの活用と課題. LabTech Talk 2023.03

  15. 清水秀幸. オミクス解析における人工知能技術の活用. 千里ライフサイエンスセミナーT5 2023.02

  16. 清水 秀幸. 人工知能を使って乳がん患者の生存予後を正確に予測する. 第7回生命医薬情報学連合大会 2018.09.20

  17. 清水 秀幸. 固形がんにおけるFbxw7を標的とした静止期追い出し療法. 第40回 日本分子生物学会年会 2017.12.09

  18. 清水 秀幸. ユビキチンリガーゼFbxw7を標的とした新規乳がん治療法の開発. 第39回 日本分子生物学会年会 2016.11.30

  19. 清水 秀幸. C型慢性肝炎におけるテラプレビル3剤併用療法~当院における19例のまとめ~. 第196回 日本消化器病学会東北支部例会 2013.02.08

  20. Hideyuki Shimizu. Machine learning-guided drug discovery: Beyond protein structures. 第45回日本分子生物学会年会 2022.12.02

  21. 清水 秀幸. 抗原提示の法則をデータサイエンスで紐解く. 東京医科歯科大学重点領域研究全体会議 2022.11.16

  22. 清水 秀幸. データサイエンスによる次世代型医療への挑戦. 東京大学理学部 第1412回生物科学セミナー 2022.03.30

  23. 清水 秀幸. 人工知能を使って乳がん患者の生存予後を正確に予測する. 第41回日本分子生物学会年会 2018.11.28

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受賞学術賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 丸文研究奨励賞，2024年03月

  • 第21回リトリート 最優秀口演賞，九州大学 生体防御医学研究所，2018年08月

  • 優秀学生顕彰 優秀賞 (学術部門)，日本学生支援機構，2011年12月

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担当授業科目(学内) 【 表示 ／ 非表示 】

  • AI システム医科学特論，2022年 - 現在

  • AI システム医科学演習 ，2022年 - 現在

  • AI システム医科学研究演習，2022年 - 現在

  • 医療データ科学概論，2022年 - 現在

  • 公衆衛生学，2022年 - 2024年

  • 医療とAI・ビッグデータ入門，2022年 - 現在

  • 生物統計学応用II，2023年 - 現在

  • 医療とAI・ビッグデータ応用，2023年 - 現在

  • 医療デバイス・システム機器特論，2022年 - 現在

  • 医学導入，2022年

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担当授業科目(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • オミクス解析学，名古屋大学医学系研究科

  • データサイエンス特別講義，奈良先端科学技術大学院大学

  • 医学AIコース，東北大学大学院医学系研究科

  • 医科学研究の最先端，順天堂大学医学系研究科

  • 名医に学ぶセミナー，熊本大学医学系研究科

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教育上の能力に関する事項 【 表示 ／ 非表示 】

  • オンライン交流会DSC Communityの運営，2022年04月 - 現在

  • オンライン勉強会Biomedical Data Science Clubの運営，2022年04月 - 現在

  • 書籍「Pythonで実践　生命科学データの機械学習」の企画・編集・執筆

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職務上の実績に関する事項 【 表示 ／ 非表示 】

  • 医師，2012年04月 - 現在

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社会貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • バイオメディカルAI夏の学校，2024年08月 - 現在

  • データサイエンスが拓く未来の生命科学と医療，都立日比谷高校 ，SSH生物特別講演，2024年07月

  • 情報科学が創出する未来医療，情報オリンピック日本委員会，春季トレーニング，2024年03月

  • AIを使った創薬への挑戦，日経ラジオ，感染症TODAY，2023年09月13日 - 2023年10月16日

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