基本情報

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島村　徹平(シマムラ　テッペイ)

SHIMAMURA TEPPEI


職名

教授
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経歴(学内) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2023年01月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 難治疾患研究所 バイオデータ科学研究部門 計算システム生物学分野 教授
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経歴(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2019年06月
    -
    2023年03月
    名古屋大学 大学院医学系研究科 教授
  • 2021年01月
    -
    2023年03月
    （兼任）名古屋大学 糖鎖生命コア研究所 統合生命医科学糖鎖研究センター数理解析部門 教授
  • 2023年01月
    -
    2024年09月
    東京医科歯科大学 難治疾患研究所 教授
  • 2023年04月
    -
    現在
    （クロスアポイントメント）名古屋大学 大学院医学系研究科 特任教授
  • 2024年10月
    -
    現在
    東京科学大学 統合研究院 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 教授
  • 2024年10月
    -
    現在
    東京科学大学 難治疾患研究所 計算システム生物学分野 教授

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本計算機統計学会

  • 日本癌学会

  • 日本生化学会

  • 日本分子生物学会

  • 日本バイオインフォマティクス学会

  • 日本メディカルAI学会

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年07月
    -
    現在
    日本メディカルAI学会 評議員
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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 生命、健康、医療情報学

  • システムゲノム科学

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研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 領域研究「細胞外情報を統御するマルチモーダルECM」の統括と運営，2023年04月 - 2028年03月

  • 先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム，2022年04月 - 2028年03月

  • SHH型髄芽腫における異常RNAプロセシングの解明，2022年04月 - 2025年03月

  • ベイズ深層学習による細胞ダイナミクスの新次元俯瞰，2022年04月 - 2024年03月

  • ウイルス-人体相互作用ネットワークの理解と制御，2020年11月 - 2025年11月

  • 常在細菌叢の機能理解に向けた疾患関連細菌叢アトラスの創出，2020年07月 - 2023年03月

  • 多細胞ダイナミクスを紐解くベイズモデリング技術の開発，2020年04月 - 2023年03月

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競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム

    文部科学省/日本学術振興会

  • 領域研究「細胞外情報を統御するマルチモーダルECM」の統括と運営

    文部科学省/日本学術振興会

  • 次世代深層学習による細胞外情報システムモデリング・シミュレーション

    文部科学省/日本学術振興会

  • 胎盤による両親の運動情報の集約と次世代への臓器特異的な情報分散システムの解明

    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. DeepKINET: a deep generative model for estimating single-cell RNA splicing and degradation rates. 2024.09; 25 (1): 229. ( PubMed, DOI )

  2. [Koichiro Majima,Yasuhiro Kojima,Kodai Minoura,Ko Abe,Haruka Hirose,Teppei Shimamura]. LineageVAE: Reconstructing Historical Cell States and Transcriptomes toward Unobserved Progenitors. 2024.08; ( PubMed, DOI )

  3. [Yasuhiro Kojima,Yuko Arioka,Haruka Hirose,Shuto Hayashi,Yusuke Mizuno,Keiki Nagaharu,Hiroki Okumura,Masato Ishikawa,Kohshi Ohishi,Yutaka Suzuki,Norio Ozaki,Teppei Shimamura]. Inferring extrinsic factor-dependent single-cell transcriptome dynamics using a deep generative model 2024.04; ( DOI )

  4. [Masahiro Hashimoto,Yasuhiro Kojima,Takeharu Sakamoto,Yuki Ozato,Yusuke Nakano,Tadashi Abe,Kiyotaka Hosoda,Hideyuki Saito,Satoshi Higuchi,Yuichi Hisamatsu,Takeo Toshima,Yusuke Yonemura,Takaaki Masuda,Tsuyoshi Hata,Satoshi Nagayama,Koichi Kagawa,Yasuhiro Goto,Mitsuaki Utou,Ayako Gamachi,Kiyomi Imamura,Yuta Kuze,Junko Zenkoh,Ayako Suzuki,Kazuki Takahashi,Atsushi Niida,Haruka Hirose,Shuto Hayashi,Jun Koseki,Satoshi Fukuchi,Kazunari Murakami,Tomoharu Yoshizumi,Kenji Kadomatsu,Taro Tobo,Yoshinao Oda,Mamoru Uemura,Hidetoshi Eguchi,Yuichiro Doki,Masaki Mori,Masanobu Oshima,Tatsuhiro Shibata,Yutaka Suzuki,Teppei Shimamura,Koshi Mimori]. Spatial and single-cell colocalisation analysis reveals MDK-mediated immunosuppressive environment with regulatory T cells in colorectal carcinogenesis 2024.04; 103 105102. ( PubMed, DOI )

  5. [Yasuhiro Kojima,Shinji Mii,Shuto Hayashi,Haruka Hirose,Masato Ishikawa,Masashi Akiyama,Atsushi Enomoto,Teppei Shimamura]. Single-cell colocalization analysis using a deep generative model 2024.02; 15 (2): 180-192.e7. ( PubMed, DOI )

  6. [Mengjiao Li,Tatsunori Nishimura,Yasuto Takeuchi,Tsunaki Hongu,Yuming Wang,Daisuke Shiokawa,Kang Wang,Haruka Hirose,Asako Sasahara,Masao Yano,Satoko Ishikawa,Masafumi Inokuchi,Tetsuo Ota,Masahiko Tanabe,Kei-Ichiro Tada,Tetsu Akiyama,Xi Cheng,Chia-Chi Liu,Toshinari Yamashita,Sumio Sugano,Yutaro Uchida,Tomoki Chiba,Hiroshi Asahara,Masahiro Nakagawa,Shinya Sato,Yohei Miyagi,Teppei Shimamura,Luis Augusto E Nagai,Akinori Kanai,Manami Katoh,Seitaro Nomura,Ryuichiro Nakato,Yutaka Suzuki,Arinobu Tojo,Dominic C Voon,Seishi Ogawa,Koji Okamoto,Theodoros Foukakis,Noriko Gotoh]. FXYD3 functionally demarcates an ancestral breast cancer stem cell subpopulation with features of drug-tolerant persisters 2023.11; 133 (22): ( PubMed, DOI )

  7. [Shiki Fujino,Norikatsu Miyoshi,Aya Ito,Rie Hayashi,Masayoshi Yasui,Chu Matsuda,Masayuki Ohue,Masafumi Horie,Shinichi Yachida,Jun Koseki,Teppei Shimamura,Tsuyoshi Hata,Takayuki Ogino,Hidekazu Takahashi,Mamoru Uemura,Tsunekazu Mizushima,Yuichiro Doki,Hidetoshi Eguchi]. Metastases and treatment-resistant lineages in patient-derived cancer cells of colorectal cancer 2023.11; 6 (1): 1191. ( PubMed, DOI )

  8. [Ryuichi Nakahara,Sho Aki,Maki Sugaya,Haruka Hirose,Miki Kato,Keisuke Maeda,Daichi M Sakamoto,Yasuhiro Kojima,Miyuki Nishida,Ritsuko Ando,Masashi Muramatsu,Melvin Pan,Rika Tsuchida,Yoshihiro Matsumura,Hideyuki Yanai,Hiroshi Takano,Ryoji Yao,Shinsuke Sando,Masabumi Shibuya,Juro Sakai,Tatsuhiko Kodama,Hiroyasu Kidoya,Teppei Shimamura,Tsuyoshi Osawa]. Hypoxia activates SREBP2 through Golgi disassembly in bone marrow-derived monocytes for enhanced tumor growth 2023.10; 42 (22): e114032. ( PubMed, DOI )

  9. [Miki Kato,Keisuke Maeda,Ryuichi Nakahara,Haruka Hirose,Ayano Kondo,Sho Aki,Maki Sugaya,Sana Hibino,Miyuki Nishida,Manami Hasegawa,Hinano Morita,Ritsuko Ando,Rika Tsuchida,Minoru Yoshida,Tatsuhiko Kodama,Hideyuki Yanai,Teppei Shimamura,Tsuyoshi Osawa]. Acidic extracellular pH drives accumulation of N1-acetylspermidine and recruitment of protumor neutrophils PNAS nexus. 2023.10; 2 (10): pgad306. ( PubMed, DOI )

  10. [Ko Abe,Teppei Shimamura]. UNMF: a unified nonnegative matrix factorization for multi-dimensional omics data 2023.07; 24 (5): ( PubMed, DOI )

  11. [So Takeuchi,Takuya Takeichi,Yoshinao Muro,Teppei Shimamura,Masashi Akiyama]. Plucked scalp hair follicle samples are useful RNA sources for mRNA analysis of most genodermatosis-associated genes 2023.07; 111 (2): 68-70. ( PubMed, DOI )

  12. [Jun Koseki,Shuto Hayashi,Yasuhiro Kojima,Haruka Hirose,Teppei Shimamura]. Topological data analysis of protein structure and inter/intra- molecular interaction changes attributable to amino acid mutations 2023.05; 21 2950-2959. ( PubMed, DOI )

  13. [Akihiro Kitagawa,Tsuyoshi Osawa,Miwa Noda,Yuta Kobayashi,Sho Aki,Yusuke Nakano,Tomoko Saito,Dai Shimizu,Hisateru Komatsu,Maki Sugaya,Junichi Takahashi,Keisuke Kosai,Seiichiro Takao,Yushi Motomura,Kuniaki Sato,Qingjiang Hu,Atsushi Fujii,Hiroaki Wakiyama,Taro Tobo,Hiroki Uchida,Keishi Sugimachi,Kohei Shibata,Tohru Utsunomiya,Shogo Kobayashi,Hideshi Ishii,Takanori Hasegawa,Takaaki Masuda,Yusuke Matsui,Atsushi Niida,Tomoyoshi Soga,Yutaka Suzuki,Satoru Miyano,Hiroyuki Aburatani,Yuichiro Doki,Hidetoshi Eguchi,Masaki Mori,Keiichi I Nakayama,Teppei Shimamura,Tatsuhiro Shibata,Koshi Mimori]. Convergent genomic diversity and novel BCAA metabolism in intrahepatic cholangiocarcinoma 2023.04; 128 (12): 2206-2217. ( PubMed, DOI )

  14. [Shiho Torii,Kwang Su Kim,Jun Koseki,Rigel Suzuki,Shoya Iwanami,Yasuhisa Fujita,Yong Dam Jeong,Jumpei Ito,Hiroyuki Asakura,Mami Nagashima,Kenji Sadamasu,Kazuhisa Yoshimura,Kei Sato,Yoshiharu Matsuura,Teppei Shimamura,Shingo Iwami,Takasuke Fukuhara]. Increased flexibility of the SARS-CoV-2 RNA-binding site causes resistance to remdesivir 2023.03; 19 (3): e1011231. ( PubMed, DOI )

  15. [Yuki Ozato,Yasuhiro Kojima,Yuta Kobayashi,Yuuichi Hisamatsu,Takeo Toshima,Yusuke Yonemura,Takaaki Masuda,Kouichi Kagawa,Yasuhiro Goto,Mitsuaki Utou,Mituko Fukunaga,Ayako Gamachi,Kiyomi Imamura,Yuta Kuze,Junko Zenkoh,Ayako Suzuki,Atsushi Niida,Haruka Hirose,Shuto Hayashi,Jun Koseki,Eiji Oki,Satoshi Fukuchi,Kazunari Murakami,Taro Tobo,Satoshi Nagayama,Mamoru Uemura,Takeharu Sakamoto,Masanobu Oshima,Yuichiro Doki,Hidetoshi Eguchi,Masaki Mori,Takeshi Iwasaki,Yoshinao Oda,Tatsuhiro Shibata,Yutaka Suzuki,Teppei Shimamura,Koshi Mimori]. Spatial and single-cell transcriptomics decipher the cellular environment containing HLA-G+ cancer cells and SPP1+ macrophages in colorectal cancer 2023.01; 42 (1): 111929. ( PubMed, DOI )

  16. [Jun Koseki,Haruka Hirose,Masamitsu Konno,Teppei Shimamura]. Theoretical Computational Analysis Predicts Interaction Changes Due to Differences of a Single Molecule in DNA 2023.01; 13 (1): 510. ( DOI )

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  1. 島村徹平. 深層生成モデルが切り拓く新たな腫瘍微小環境研究. 第28回日本がん分子標的治療学会学術集会 2024.06.21 有明セントラルタワー

  2. 島村徹平. 細胞状態ダイナミクス解析のための深層生成モデル. 第1回プロジェクト横断型数理連携研究会 2024.06.12 東京大学

  3. 島村徹平. 深層生成モデルで切り拓く新たな腫瘍微小環境研究. 第6回がんと代謝研究会若手の会 2024.05.16 岡山大学

  4. 島村徹平. 生成 AI で読み解く多細胞システムダイナミクス. 東京工業大学-基礎生物学研究所-生理学研究所-中部大学合同マッチングワークショップ 「生命と情報の新たなる融和：超階層生物学とＡＩ」 2024.02.22 岡崎コンファレンスセンター

  5. 島村徹平. 深層生成モデルで未病を捉える. 「集え、多分野研究者！」感染症キャンプ 2024.01.27 宮崎県企業局県電ホール

  6. 島村徹平. 深層生成モデルで RNA Velocity の限界を超える. 第1回多細胞休止を研究する会 2024.01.17 那覇市ぶんかテンブス館

  7. 島村徹平. 生成AIで紐解く多細胞システムの動作原理. 日本学術会議 生物系薬学分科会 公開シンポジウム 2024.01.12 日本学術会議講堂

  8. 島村徹平. AIのレンズを通じて見る多細胞システムのダイナミクス. 第46回日本分子生物学会年会 2023.12.06 神戸ポートアイランド

  9. 島村徹平. 深層生成モデルによる細胞運命決定シュミレーション. 第96回日本生化学会大会 2023.11.01 福岡国際会議場

  10. 島村徹平. Deep generative models to reveal cellular level dynamics and communication. ICIAM2023 2023.08.25 早稲田大学

  11. 島村徹平. 未病検知のための深層生成モデルの開発と応用. 第5回日本メディカルAI学会学術集会 2023.06.18 コングレスクエア日本橋

  12. 島村徹平. 深層学習による細胞ダイナミクスの新次元俯瞰. 第5回がんと代謝研究会・若手の会 2023.04.26 金沢大学がん進展制御研究所

  13. 島村徹平. 深層生成モデルで読み解く生命システムの動作原理. 第7回理論免疫学ワークショップ 2023.03.20 鹿児島市ライカ貸会議室

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その他業績 【 表示 ／ 非表示 】

  • 「 深層生成モデルを活用した一細胞レベルのmRNAスプライシングと分解の解析 」 ― 遺伝子発現制御メカニズムの解明に向けた革新的ツールの開発 ―，2024年09月

    Genome BiologyGenome Biology

  • 「 深層生成モデルを活用した一細胞解像度での細胞状態遷移解析ツールの開発 」 ― 実験的に観測不可能なヒストリカルな遺伝子発現制御の解明へ ―，2024年09月

    Bioinformatics

  • 大腸がん発がんにおける免疫寛容を引き起こす仕組みを同定 早期から使用できる大腸がんに対する免疫療法開発に向けた一歩，2024年04月

    -

  • 深層生成モデルを活用した細胞共局在ネットワーク解析ツール「DeepCOLOR」を開発 細胞間コミュニケーションの全体像解明から、創薬・疾患の超早期予測への応用にも期待，2024年02月

    Cell Systems

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