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、分子生物学、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,

プロフィール

2012年 東北大学医学部医学科卒。医師臨床研修後、九州大学にて基礎医学・生命科学研究に従事し博士号 (医学)。米国Harvard Medical Schoolシステム生物学部門、マサチューセッツ工科大学 (MIT) 合成生物学研究所等での研究を経て、2022年より東京医科歯科大学 (現 Science Tokyo) 教授。同年より東京医科歯科大学重点領域研究者、JSTさきがけ研究者。2024年より文科省JST「国家戦略分野 トップレベル次世代AI人材育成プログラム」(BOOST) 副事業統括。2025年よりJST創発研究者 (情報科学パネル)。これまで一貫して未来の医療を創り出すための研究に携わっており、現在はがん、分子生物学、バイオインフォマティクス、医療AIシステム、創薬、量子、合成生物学 (分子コンピュータ・人工細胞)などについて、産学官合わせて50を超える共同研究を遂行中。情報オリンピックやスーパーサイエンスハイスクール (SSH) 等のアウトリーチ活動、ラジオ出演やテレビ/新聞取材など豊富なメディア活動歴を持つ。著作に「Pythonで実践生命科学データの機械学習」や文藝春秋の巻頭随筆など。

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 (DC1)
  • 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

  • 分子種の壁を超克する統一的AI分子設計基盤の創成，2026年04月 - 2028年03月

  • 次世代創薬分子設計の情報学的フロンティア研究，2026年 - 2032年

  • メタゲノムに隠された抗菌ペプチドの予知と進化創出，2025年04月 - 2027年03月

  • 深層学習によるヒト全身代謝と臓器間相互作用の解明，2024年04月 - 2028年03月

  • 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，2024年04月 - 2026年03月

  • 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，2023年06月 - 2026年03月

  • システム生物学・人工知能で迫るがんの個別化治療戦略，2023年04月 - 2027年03月

  • 微生物学とAIの統合知による次世代の感染症制圧，2022年 - 2025年

  • 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

  • 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，2021年03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

  • 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

  • メタゲノムに隠された抗菌ペプチドの予知と進化創出

    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. Takashi Fujiwara, Kazuki Nakanishi, Takahide Suzuki, Hideyuki Shimizu. Axolotl regeneration reveals a dormant cis-regulatory grammar conserved across vertebrate genomes bioRxiv. 2026.07; ( DOI )

  2. Tomoya Sakuma, Yuki Otani, Hideyuki Shimizu. Geometric-Evolutionary Deep Learning Decodes the Human GPCR-Metabolome Interactome and Enables Systematic De-Orphanization bioRxiv. 2026.02; ( DOI )

  3. Takahide Suzuki, Kazuki Nakanishi, Takashi Fujiwara, Hideyuki Shimizu. Democratizing Drug Discovery with an Orchestrated, Knowledge-Driven Multi-Agent Team for User-Guided Therapeutic Design arXiv. 2025.12;

  4. Takumi Ito, Kohei Ota, Hidekazu Hishinuma, Hideyuki Shimizu. A Functional Atlas of the Tardigrade Resistome Reveals a Diverse Molecular Toolkit for Extremotolerance bioRxiv. 2025.06; ( DOI )

  5. 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 )

  6. 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.

  7. 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 )

  8. 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 )

  9. 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 )

  10. 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 )

  11. 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 )

  12. 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 )

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

  14. 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 )

  15. 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 )

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

  17. 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):

  18. 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 )

  19. 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 )

  20. 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 )

  21. 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 )

  22. 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): 125138.

  23. 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 )

  24. 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 )

  25. 清水 秀幸. がん生存率 AIで予測 日経新聞. 2018.10;

  26. 清水 秀幸. 癌細胞はエクソソームを介してより転移能の高い細胞を模倣する 細胞工学. 2015.09; 34 (9):

  27. 清水 秀幸. 血糖降下・抗炎症作用を持つ内在性の新規脂質群の発見 細胞工学. 2015.01; 34 (1):

  28. Tomoya Sakuma, Satoshi Ohno, Hideyuki Shimizu. Cell-type-resolved Metabolic Flux Inference Reveals Stromal Metabolic Reprogramming Across Human Cardiomyopathies bioRxiv. 2026.04; ( DOI )

  29. Kazuki Nakanishi, Hideyuki Shimizu. Integrating virtual cell modeling with patient-derived transcriptomics to uncover target signals in rheumatoid arthritis bioRxiv. 2026.04;

  30. Kohei Ota, Takumi Ito, Hideyuki Shimizu. Dose-dependent modeling of combinatorial drug responses stratifies patient survival and reveals therapeutic vulnerabilities in precision oncology bioRxiv. 2026.04; ( DOI )

  31. Akinori Kawaharada, Takumi Ito, Hideyuki Shimizu. Pan-Pharmacological Drug-Target Interaction Prediction with 3D-Informed Protein Encoding at Scale bioRxiv. 2026.03; ( DOI )

  32. Artificial intelligence identifies individuals with prediabetes using single-lead electrocardiograms 2025.11; 24 (1): ( DOI )

  33. 清水秀幸. AI時代の生命科学と「知」の在り方 文藝春秋 2025年6月号. 2025.06;

  34. Tomoya Sakuma, Yuki Otani, Hideyuki Shimizu. High-Resolution Mapping of the Human E3-Substrate Interactome using Ubicon Uncovers Network Architecture and Cancer Vulnerabilities bioRxiv. 2025.04; ( DOI )

  35. Yuki Otani, Daisuke Koga, Yasunari Wakizaka, Hideyuki Shimizu. AMP-Atlas: Comprehensive Atlas of Antimicrobial Peptides to Combat Multidrug-resistant Bacteria bioRxiv. 2025.03; ( DOI )

  36. Takumi Ito, Satoshi Ohno, Yiran Wang, Saori Uematsu, Shinya Kuroda, Hideyuki Shimizu. MetDeeCINE: Deciphering Metabolic Regulation through Deep Learning and Multi-Omics bioRxiv. 2025.03; ( DOI )

  37. Yuki Otani, Daisuke Koga, Yasunari Wakizaka, Hideyuki Shimizu. BaCNet: Deep Learning Accelerates Novel Antibiotic Discovery Against Resistant Pathogens bioRxiv. 2025.03; ( DOI )

  38. 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.

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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. 世界で一番やさしい 医師・医療職のための生成AI「超」入門講座. 診断と治療社, 2026.06

  5. 伊東 巧, 菱沼 秀和, 清水 秀幸. 基礎医学・生命科学研究におけるAI の活用動向の概要. 人工知能学会誌, 2025.09 基礎医学・生命科学研究におけるAI の活用動向の概要

  6. 伊東 巧, 大田航平, 大谷 悠喜, 清水 秀幸. 消化器領域の研究においてAIはどこまで活用されるのか？. 2024.09 AIと基礎医学の融合に向けて

  7. 川原田 明徳, 大谷 悠喜, 清水 秀幸. 遺伝統計学の新潮流 ─新規創薬・個別化医療への挑戦. 2024.03 人工知能を活用した創薬研究

  8. 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. Automating Molecular Discovery with an Integrated Platform of AI, Robotics, and 3D-Phenomics. ASHBi International Workshop for Data Science x Mathematical Modeling. ASHBi International Workshop for Data Science x Mathematical Modeling 2026.06.01

  2. Shoma Koseki, Daiki Kato, Takumi Ito, Takaaki Iguchi, Shiyu Qin, Mirai Ando, Hayato Shibahara, Takahiro Kako, Haruka Motoi, Rin Isaka, Namiko Ikeda, Hiroto Toyoda, Naohiro Takahashi, James Chambers, Kazuyuki Uchida, Hideyuki Shimizu, Takayuki Nakagawa. Development of a Canine Cancer Gene Panel Homologous to Clinically Validated Human Cancer Gene Panels. World Veterinary Association Congress 2026 2026.04.01

  3. Hideyuki SHIMIZU. AI-Driven Mining and Peptide Design for Antimicrobial Activity. CCS-D³ Bridge 2026 2026.01.01

  4. Sakuma T., Shimizu H.. Development of an AI-driven drug discovery model targeting G-protein-coupled receptors. Pacifichem 2025.12.01

  5. Otani Y., Shimizu H.. Development of an AI-driven next-generation drug discovery system for infectious diseases. Pacifichem 2025.12.01

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

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

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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 川原田明徳, 清水秀幸. 3D構造を利用した深層学習による複数の薬物-標的間結合活性の同時予測. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  14. 藤原嵩士, 清水秀幸. 抗体-抗原相互作用予測モデルの開発と創薬への応用. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  15. 大田航平, 古賀大介, 麻生啓文, 清水秀幸. 多段階AIフレームワークによる抗がん剤多剤併用効果の予測. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  16. 鈴木崇英, 白川久志, 井上飛鳥, 清水秀幸. ドラッグリポジショニングを目指したマルチモーダル・知識グラフの構築. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  17. 菱沼秀和, 清水秀幸. RNAの半減期を操り合成遺伝子回路を精密制御するRNA設計基盤の構築. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  18. 中西一貴, 清水秀幸. AIによるTCR結合解析と自己免疫疾患に対する新薬の創出. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  19. 佐久間智也, 清水秀幸. 深層学習を用いた核酸医薬開発の加速化. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  20. 鈴岡拓也, 麻生啓文, 大野聡, 清水秀幸. 神経疾患の細胞種特異性の解明に向けた短鎖反復配列が与える遺伝子発現へのゲノムワイドな影響の解析. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  21. 量子化学的知見を用いたAI創薬, 物理的妥当性に基づく化合物-タンパク質相互作用予測の汎化性向上に向けて. 小川諒, 鈴岡拓也, 大谷悠喜, 清水秀幸. 第48回日本分子生物学会年会 2025.12.01

  22. 清水秀幸. AI駆動型システム生物学による生命設計原理の解読と創薬科学への応用. 第75回 日本薬学会関西支部総会・大会 2025.10.01

  23. 清水秀幸. 抗菌活性を題材としたAI駆動型の天然物マイニングと中分子デザイン. CBI学会2025年大会 2025.10.01

  24. 清水秀幸. 機械学習による抗生物質設計. 第15回CSJ化学フェスタ2025 2025.10.01

  25. 伊東巧, 大野聡, 王一然, 植松沙織, 黒田真也, 清水秀幸. MetDeeCINE: 定量的代謝ネットワーク構築のためのマルチオミクス統合AI. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  26. 大田航平, 古賀大介, 麻生啓文, 清水秀幸. 抗がん剤の多剤併用効果予測のための多段階深層学習フレームワーク. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  27. 清水秀幸. 創薬の観点からみたAI活用の現況とAIネイティブな未来の医療者育成への取り組み. 第25回日本歯科医学会学術大会 2025.09.01

  28. 鈴岡拓也, 清水秀幸. メタラーニングを用いた少数データ環境下での ADMET 予測フレームワークの構築. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  29. 鈴木崇英, 白川久志, 井上飛鳥, 清水秀幸. ドラッグリポジショニングを目指したマルチモーダル・知識グラフの構築.. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  30. 藤原嵩士, 清水秀幸. 言語モデルによるscFv-抗原相互作用の解読. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  31. 清水秀幸. データ科学が駆動する創薬・医科学研究. FUJITA ICBSセミナー 2025.04.01

  32. 清水秀幸. 情報科学が加速する次世代の創薬. CPHI Japan 2025 2025.04.01

  33. 清水秀幸. Leveraging Machine Learning and Omics Data for Future Medicine. APPW2025(第130回日本解剖学会/第102回日本生理学会/第98回日本薬理学会合同大会) 2025.03.01

  34. 佐久間智也, 清水秀幸. 機械学習によるGPCRを標的とした創薬の高速化. 日本薬学会第145年会 2025.03.01

  35. 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

  36. 清水秀幸. 情報科学が創出する未来医療. 2024.03.21

  37. 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

  38. 清水秀幸. 医療とAI入門. 2023.07

  39. 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

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

  41. 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

  42. 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

  43. 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

  44. 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

  45. 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

  46. 大谷 悠喜, 清水 秀幸. 多剤耐性菌に有効な抗菌ペプチドのin silico創製. NGS EXPO 2026.11.01

  47. 中西 一貴, 清水 秀幸. 自律的AIエージェントシステム「OrchestRA」によるデータ駆動型創薬の民主化. 第41回日本薬物動態学会年会 2026.11.01

  48. 清水 秀幸. AIと3Dフェノミクスを統合した分子探索の自動化. 第87回応用物理学会秋季学術講演会 2026.09.01

  49. 清水 秀幸. アカデミア創薬を加速させるMOEの活用とノウハウ共有法. MOEフォーラム 2026.09.01

  50. 中村 尚暉, 大田 航平, 伊東 巧, 清水 秀幸. AIが導く腫瘍特異的な抗がん剤併用療法の選択. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  51. 矢吹澪斗, 阿部篤生, 鈴岡拓也, 清水秀幸. 量子化学的特徴と動的配座アンサンブルを統合した中分子創薬基盤モデルの開発. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  52. 鈴岡拓也, 清水秀幸. 薬物動態を統合したADMETマルチタスク予測モデル. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  53. 佐久間 智也, 大野 聡, 清水 秀幸. 細胞種別代謝フラックス推定による心筋症横断的な代謝リプログラミングの解明. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  54. 戸ヶ崎健太, 大谷悠喜, 西村陽介, 清水秀幸. 海洋メタゲノムからのAI駆動型新規抗菌ペプチド探索. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  55. 藤原嵩士, 清水秀幸. 抗原配列情報に基づく治療用scFvおよびT細胞エンゲージャーのde novo設計基盤構築. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  56. 阿部 篤生, 清水 秀幸. 天然物生合成酵素の機能予測AI基盤の創出. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  57. 鈴木健斗, 比嘉綱己, 清水秀幸. 単一細胞完全長mRNAを取得可能なロングリードシーケンス法「Isoform Rhapsody」の開発. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  58. Ricardo, 比嘉綱己, 清水秀幸. 単一細胞ロングリードRNA-seq解析によるCHD8関連自閉症スペクトラム症（ASD）の分子病態基盤解明に向けて. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  59. 中 郁和, 伊東 巧, 清水 秀幸. 単一細胞トランスクリプトーム解析による乳癌幹細胞の文脈特異的ceRNA制御構造の解明. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  60. 大谷 悠喜, 宇垣 多恵, 青木 渉, 上蓑 義典, 清水 秀幸. 創薬AI「AMP-Atlas」による中分子抗菌ペプチドの網羅的探索と進化的最適化. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  61. 鈴木崇英, 中西一貴, 藤原嵩士, 清水秀幸. マルチAIエージェント創薬プラットフォームOrchestRAによる創薬プロセスの民主化. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  62. 南直弥, 伊東巧, 清水秀幸, 朱子達, 北野泰佑, 吉川泰永. ゲノム言語モデルを用いた種横断的エンハンサー予測AIの開発とがん耐性・長寿動物への応用. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  63. 中西 一貴, 清水 秀幸. TCR-pMHC結合予測AIによる自己免疫疾患の病態解明. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  64. 伊東 巧, 菱沼 秀和, 大田 航平, 清水 秀幸. AIによる新たなクマムシ極限耐性タンパク質の発見. 2026年日本バイオインフォマティクス学会年会 2026.08.01

  65. 小関翔馬, 加藤大貴, 伊東巧, 井口貴暎, 秦詩雨, 安藤未来, 柴原隼斗, 本井春香, 井坂凛, 神田晃, 大久保杏, 大澤采菜, 豊田泰斗, 中山雄太郎, 高橋尚大, チェンバーズジェームズ, 内田和幸, 清水秀幸, 中川貴之. 犬がん遺伝子パネル解析の臨床応用に向けた基礎的検討. 第34回日本獣医がん学会 2026.07.01

  66. Hideyuki SHIMIZU. Accelerating the Discovery of AMR-Overcoming Peptides through an Evolutionary AI Optimization Platform. The 26th International Conference on Emerging Infectious Diseases. The 26th International Conference on Emerging Infectious Diseases 2026.06.01

  67. 中西 一貴, 鈴木 崇英, 藤原 嵩士, 清水 秀幸. 知識駆動型自律的マルチAIエージェントシステム「OrchestRA」による創薬プロセスの民主化. 第8回日本メディカルAI学会学術集会 2026.06.01

  68. 清水 秀幸. 治療法開発を加速するAIと人の共奏：最先端プラットフォームから次世代人材の育成まで. ソニークリニカルサミット 2026.05.01

  69. 佐久間 智也, 大谷 悠喜, 清水 秀幸. E3ユビキチンリガーゼ-基質相互作用予測のためのマルチモーダル深層学習フレームワークの開発とその応用. 日本薬学会第146回年会 2026.03.01

  70. 大谷悠喜, 古賀大介, 宇垣多恵, 清水秀幸. 対照学習とIn silico進化による抗菌ペプチドの創製. 情報処理学会第88回全国大会 2026.03.01

  71. 鈴木 崇英, 白川 久志, 井上 飛鳥, 清水 秀幸. マルチモーダル知識グラフによるドラッグリポジショニング候補の探索. 日本薬学会第146回年会 2026.03.01

  72. 中西一貴, 清水秀幸. 対照学習を活用したTCR-pMHCクラスII結合予測AIモデルの開発. 2025年日本バイオインフォマティクス学会年会 2025.09.01

  73. 沖田大和, 坂東希歩, 山崎美紅, 天羽宏枝, 大野聡, 清水秀幸, 鬼塚正義. 計算化学技術を活用した二重特異性抗体の凝集性の改善. 第3回日本抗体学会学術大会 2024.12.01

  74. 大田航平, 古賀大介, 麻生啓文, 清水秀幸. AIによる抗がん剤多剤併用療法の効果予測. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  75. 博田悠斗, 大谷悠喜, 麻生啓文, 古賀大介, 清水秀幸. 神経疾患に対する治療薬開発のための血液脳関門透過ペプチドをデザインするAIの開発. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  76. 小川諒, 大野聡, 佐久間智也, 伊東巧, 大田航平, 清水秀幸. 急性骨髄性白血病の統合ネットワーク解析. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  77. 鈴岡拓也, 麻生啓文, 古賀大介, 清水秀幸. 合理的な薬剤設計のための薬物動態を考慮した ADMET 予測AIの開発. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  78. 核酸医薬開発加速化のための大規模言語モデルを活用した機械学習モデルの開発. 佐久間智也、麻生啓文、古賀大介、清水秀幸. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  79. 増田咲希, 大野聡, 古賀大介, 大谷悠喜, 大田航平, 伊東巧, 清水秀幸. 代謝疾患の定量的な理解に向けた酵素パラメータ予測AIの開発. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  80. 大野聡, 清水秀幸. シングルセルフラクソミクスに向けて. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  81. Aso H., Shimizu H.. Development of an antimicrobial resistance tracer for pandemic preparedness. CSHL Biological Data Science 2024 2024.11.01

  82. 大谷悠喜, 脇阪康成, 古賀大介, 麻生啓文, 清水秀幸. AI駆動の次世代感染症創薬システムの開発. 第47回日本分子生物学会年会 2024.11.01

  83. 清水秀幸. Leveraging Machine Learning and Omics Data for Personalized Medicine. 第69回日本人類遺伝学会 2024.10.01

  84. Otani Y., Wakizaka Y., Koga D., Aso H., Shimizu H.. AI-assisted discovery of antimicrobial peptides to combat multidrug-resistant bacteria. Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024 2024.09.01

  85. Ito T., Ohno S., Wang Y., Kuroda S., Shimizu H.. Metabolic regulatory network reconstruction using artificial intelligence and multi-omic data. Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024 2024.09.01

  86. 伊東 巧, 大野 聡, Yiran Wang, 黒田 真也, 清水 秀幸. AIとマルチオミクスデータを用いたデータドリブンな代謝ネットワークの再構築. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.08

  87. 大谷 悠喜, 脇阪 康成, 麻生 啓文, 古賀 大介, 清水 秀幸. 微生物学を学んだAIによる次世代の感染症創薬に向けて. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.08

  88. 麻生 啓文, 大野 聡, 清水 秀幸. プラスミドDNAの宿主細菌を予測するツールの開発. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.07

  89. 大田 航平, 古賀 大介, 麻生 啓文, 清水 秀幸. 抗がん剤の多剤併用療法の効果予測モデルの開発. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.07

  90. 古賀 大介, 麻生 啓文, 大野 聡, 清水 秀幸. 機械学習を用いたゲノミクスによる2型糖尿病の病態解析. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.06

  91. 中新井田, 悠太, 清水 秀幸, 大野 聡, 徳毛 花菜, 尾上 弘光, 岡田 尚樹, 中倉 俊祐, 朝岡 亮, 木内 良明. 機械学習を用いた緑内障・白内障同時手術後の視力予測. 第4回日本眼科AI学会総会 2023.11.23

  92. 清水 秀幸. 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. TMDU感染症センター記念シンポジウム 2023.11.14

  93. 中新井田, 悠太, 徳毛 花菜, 尾上 弘光, 岡田 尚樹, 中倉 俊祐, 朝岡 亮, 清水 秀幸, 木内良明. 原発開放隅角緑内障と原発閉塞隅角緑内障の Corvis ST パラメータの比較. 第77回日本臨床眼科学会 2023.10.07

  94. Hideyuki Shimizu. Toward personalized cancer treatment through AI drug discovery. 第82回日本癌学会学術総会 2023.09.21

  95. Hideyuki Shimizu. Toward ultra-fast drug discovery for hundreds of pathogens. 日米先端工学シンポジウム (JAFOE) シンポジウム 2023.07.01

  96. Hideyuki Shimizu. Future challenges of AI in oncology. Chugai Cancer Summit 2023.06.01

  97. 清水 秀幸. 医療とAI入門. 日本脳神経血管内治療学会関東地方会学術集会 2023.06.01

  98. 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回日本医学会総会学生企画 2023.04.01

  99. 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 2023.04.01

  100. 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 「バイオインフォマティクスの最前線」 2023.02.20

  101. 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

  102. 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

  103. 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

  104. 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27回丸文研究奨励賞，一般財団法人 丸文財団，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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その他業績 【 表示 ／ 非表示 】

  • DiaCardia: scalable and accessible ECG-based prediabetes screening, anytime, anywhere，2026年01月

    AAAS EurekAlert! The Global Source for Science News

  • 心電図の測定だけで糖尿病予備群を発見，2025年11月

    Cardiovascular Diabetology

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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

  • バイオインフォマティクス，九州大学 生体防御医学研究所

  • 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 】

  • AIが加速するがん研究の今，埼玉県立がんセンター，第17回埼玉県民がんサイエンスサロン，2026年11月

  • 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

  • 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

  • 日本情報オリンピック選考会での講演（「情報科学が創出する未来医療」），日本情報オリンピック春季トレーニング，2024年03月

  • 感染症TODAYでの講演，ラジオNIKKEI社，感染症TODAY，2023年11月

  • 異分野融合で創り出す未来医療~新大学で目指すConvergence Scienceとは何だろう？，お茶の水祭実行委員会，第72回お茶の水祭，2023年10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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