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シンポジウム・セミナー

論文

34. Kawakami, E.; Tabata, J.; Yanaihara, N.; Ishikawa, T.; Koseki, K; Iida, Y.; Saito, M.; Komazaki, H.; Shapiro, J. S.; Goto, C.; Akiyama, Y.; Saito, R.; Saito, M.; Takano, H.; Yamada, K.; Okamoto, A. Application of artificial intelligence for preoperative diagnostic and prognostic prediction in epithelial ovarian cancer based on blood biomarkers. Clinical Cancer Research. 2019 Accepted for publication.

33. 川崎洋, 福島彩乃. 金属アレルギー. 神歯会報. 2019.3, P18-26.

32. Ono, R.; Watanabe, T.; Kawakami, E.; Iwasaki, M.; Tomizawa-Murasawa, M.; Matsuda, M.; Najima, Y.; Takagi, S.; Fujiki, S.; Sato, R.; Mochizuki, Y.; Yoshida, H.; Sato, K.; Yabe, H.; Kato, S.; Saito, Y.; Taniguchi, S.; Shultz, L.D.; Ohara, O.; Amagai, M.; Koseki, H.; Ishikawa, F. Co-activation of macrophages and T cells contribute to chronic GVHD in human IL-6 transgenic humanised mouse model. EBioMedicine. 2019. Feb 13. S2352-3964(19)30073-8. doi: 10.1016/j.ebiom.2019.02.001.

31. 垣見和宏. 免疫がんゲノム解析とイムノグラム. Medical Science Digest. 2019.1.21, vol. 45, no. 2, p. 91-94.

30. 川崎洋, 皮膚マイクロバイオームから見たアトピー性皮膚炎の病態. 日本臨床. 2019.1, vol. 77, no.1, p. 2-7.

29. 宮井 智浩, 伊川 友活. 多能性前駆細胞からB細胞への分化における段階的転写制御. 臨床免疫・アレルギー科. 2018, 70, 503-513.

28. Ackerman, E. E.; Kawakami, E.; Katoh, M.; Watanabe, T.; Watanabe, S.; Tomita, Y.; Lopes, T. J.; Matsuoka, Y.; Kitano, H.; Shoemaker, J. E.; Kawaoka, Y. Network-Guided Discovery of Influenza Virus Replication Host Factors. MBio. 2018. Dec. 18, vol. 9, no. 6, pii: e02002-18, doi: 10.1128/mBio.02002-18.

27. Sakaue, S.; Hirata, J.; Maeda, Y.; Kawakami, E.; Nii, T.; Kishikawa, T.; Ishigaki, K.; Terao, C.; Suzuki, K.; Akiyama, M.; Suita, N.; Masuda, T.; Ogawa, K.; Yamamoto, K.; Saeki, Y.; Matsushita, M.; Yoshimura, M.; Matsuoka, H.; Ikari, K.; Taniguchi, A.; Yamanaka, H.; Kawaji, H.;Lassmann, T.; Itoh, M.; Yoshitomi, H.; Ito, H.; Ohmura, K.; Forrest, A. R. R.; Hayashizaki, Y.; Carninci, P.; Kumanogoh, A.; Kamatani, Y.; de Hoon, M.; Yamamoto, K.; Okada, Y. Integration of genetics and miRNA–target gene network identified disease biology implicated in tissue specificity. Nucleic acids research. 2018. Dec. 14, vol. 46, no. 22, p. 11898-11909.

26. Rosental, B.; Kowarsky, M.; Seita, J.; Corey, D. M.; Ishizuka, K. J.; Palmeri, K. J.; Chen, S-Y. ; Sinha, R.; Okamoto, J.; Mantalas, G.; Manni, L.; Tal Raveh, D.; Clarke, N.; Tsai, J. M.; Newman, A. M.; Neff, N. F.; Nolan, G. P.; Quake, S. R.; Weissman, I. L.;Voskoboynik, A. Complex Mammalian-like Hematopoietic System Found in a Colonial Chordate. Nature. 2018. Dec.

25. Tsai, J. M.; Sinha, R.; Seita, J.; Fernhoff, N.; Christ, S.; Koopmans, T.; Krampitz, G. W.; McKenna, K. M.; Xing, L.; Sandholzer, M.; Sales, J. H.; Shoham, M.; McCracken, M.; Joubert, L-M.; Gordon, S. R.; Poux, N.; Wernig, G.; Norton, J. A.; Weissman, I. L.; Rinkevich, Y. Surgical adhesions in mice are derived from mesothelial cells and can be targeted by antibodies against mesothelial markers. Science Translational Medicine. 2018. Nov. 28.

24. 芦崎晃一, 川崎洋, 川上英良, 重水大智, 桜田一洋, 角田達彦, 海老原全, 天谷雅行. 医療データ駆動型研究を推進する医療データ収集システムの構築と導入効果. 第38回 医療情報学連合大会論文集. 2018.11, p. 470-473.

23. 桜田一洋. 医療の研究を阻む壁? 生命システムの「複雑さ」AI時代の創薬研究の問題点と打開策. 日本ビジネスプレス. 2018. 10. 26.

22. Chan, C.K.F.; Gulati, G.S.; Sinha R.; Tompkins, J.V.; Lopez, M.; Carter, A.C.; Ransom, R.C.; Reinisch, A.; Wearda, T.; Murphy, M.; Brewer, R.E.; Koepke, L.S.; Marecic, O.; Manjunath, A.; Seo, E.Y.; Leavitt, T.; Lu, W.J.; Nguyen, A.; Conley, S.D.; Salhotra, A.; Ambrosi, T.H.; Borrelli, M.R.; Siebel, T.; Chan, K.; Schallmoser, K.; Seita, J.; Sahoo, D.; Goodnough, H.; Bishop, J.; Gardner, M.; Majeti, R.; Wan, D.C., Goodman, S.; Weissman, IL; Chang, H.Y.; Longaker, M.T. Identification of the Human Skeletal Stem Cell. Cell. 2018. Sep. 20, vol. 175, no.1, p. 43-56, e21. doi: 10.1016/j.cell.2018.07.029.

21. 請園正敏. こころ通う福祉支援を目指して. NPO法人いろえんぴつ心理福祉コミュニティズ. 2018.8.

20. 福島彩乃, 川崎洋, 天谷雅行. アトピー性皮膚炎バリア障害. 医学のあゆみ. 2018.6.12, vol. 265, no. 9, p. 812-817.

19. Shigemizu, D.; Miya, F.; Akiyama, S.; Okuda, S.; Boroevich, K.A.; Fujimoto, A.; Nakagawa, H.; Ozaki, K.; Niida, S.; Kanemura, Y.; Okamoto, N.; Saitoh, S.; Kato, M.; Yamasaki, M.; Matsunaga, T.; Mutai, H.; Kosaki, K.; Tsunoda, T. IMSindel: An accurate intermediate-size indel detection tool incorporating de novo assembly and gapped global-local alignment with split read analysis. Scientific reports 8.1. 2018. Apr. 4, p. 5608.

18. Fujimoto, H.; Saito Y.; Ohuchida, K.; Kawakami, E.; Fujiki S.; Watanabe, T.; Ono, R.; Kaneko, A.; Takagi, S.; Najima, Y.; Hijikata, A.; Cui, L.; Ueki, T.; Oda, Y.; Hori, S.; Ohara, O.; Nakamura, M.; Saito, T.; Ishikawa, F. Deregulated Mucosal Immune Surveillance through Gut-Associated Regulatory T Cells and PD-1+ T Cells in Human Colorectal Cancer. Journal of immunology. 2018. May 1, vo.l. 200, no. 9, p. 3291-3303.

17. 桜田一洋. ヘルスケアサービス成功のカギは「個別化」だ!. 日経デジタルヘルス. 2018. 4. 4.

16. Kochi, Y.; Kamatani, Y.; Kondo, Y.; Suzuki, A.; Kawakami, E.; Hiwa, R.; Momozawa, Y.; Fujimoto, M.; Jinnin, M.; Tanaka, Y.; Kanda, T.; Cooper, R.G.; Chinoy, H.; Rothwell, S.; Lamb, J.A.; Vencovský, J.; Mann, H.; Ohmura, K.; Myouzen, K.; Ishigaki, K.; Nakashima, R.; Hosono, Y.; Tsuboi, H.; Kawasumi, H.; Iwasaki, Y.; Kajiyama, H.; Horita, T.; Ogawa-Momohara, M.; Takamura, A.; Tsunoda, S.; Shimizu, J.; Fujio, K.; Amano, H.; Mimori, A.; Kawakami, A.; Umehara, H.; Takeuchi, T.; Sano, H.; Muro, Y.; Atsumi, T.; Mimura, T.; Kawaguchi, Y.; Mimori, T.; Takahashi, A.; Kubo, M.; Kohsaka, H.; Sumida, T.; Yamamoto, K. Splicing variant of WDFY4 augments MDA5 signalling and the risk of clinically amyopathic dermatomyositis. Annals of the rheumatic diseases. 2018.4, vol. 77, no. 4, p. 602-611.

15. Ise, W.; Fujii, K.; Shiroguchi, K.; Ito, A.; Kometani, K.; Takeda, K.; Kawakami, E.; Yamashita, K.; Suzuki, K.; Okada, T.; Kurosaki, T. T Follicular Helper Cell-Germinal Center B Cell Interaction Strength Regulates Entry into Plasma Cell or Recycling Germinal Center Cell Fate. Immunity. 2018. Apr. 17, vol. 48, no. 4, p. 702-715.

14. Miyai, T.; Takano, J.; Endo, T.A.; Kawakami, E.; Agata, Y.; Motomura, Y.; Kubo, M.; Kashima, Y.; Suzuki, Y.; Kawamoto, H.; Ikawa T. Three-step transcriptional priming that drives the commitment of multipotent progenitors toward B cells. Genes Dev. 2018. Jan. 15, vol. 32, no. 2, p. 112-126. doi: 10.1101/gad.309575.117.

13. 桜田一洋. 非線形の生命科学に化学の参画を. 化学と工業. vol. 70, no. 8.

12. 清田 純. 造血システムを俯瞰するシステムバイオロジー. 実験医学. 2017, vol. 35, no. 18, p. 3078-3083.

11. 川崎 洋, 久保亮治. 最新アレルギー予防・治療戦略-これからのアレルギーを考える: アトピー性皮膚炎とフィラグリン. 小児科臨床. 2017, vol. 70, no. 12, p. 1961-68.

10. Kawakami, E.; Adachi, N.; Senda, T.; Horikoshi, M. Leading role of TBP in the Establishment of Complexity in Eukaryotic Transcription Initiation Systems. Cell reports. 2017. Dec. 26, vol. 21, no. 13, p. 3941-3956.

9. Hayatsu, N.; Miyao, T.; Tachibana, M.; Murakami, R.; Kimura, A.; Kato, T.; Kawakami, E.; Endo, T.A.; Setoguchi, R.; Watarai, H.; Nishikawa, T.; Yasuda, T.; Yoshida, H.; Hori, S. Analyses of a Mutant Foxp3 Allele Reveal BATF as a Critical Transcription Factor in the Differentiation and Accumulation of Tissue Regulatory T Cells. Immunity. 2017. Aug. 15, vol. 47, no. 2, p. 268-283.e9.

8. Tenno, M.; Shiroguchi, K.; Muroi, S.; Kawakami, E.; Koseki, K.; Kryukov, K.; Imanishi, T.; Ginhoux, F.; Taniuchi, I. Cbfβ2 deficiency preserves Langerhans cell precursors by lack of selective TGFβ receptor signaling. J Exp Med. 2017. Aug. 16, pii:jem.20170729.

7. 竹島雄介, 岩崎由希子, 岡村僚久, 藤尾圭志, 山本一彦. 全身性エリテマトーデスの病態と代謝制御: 新規治療応用の可能性. 日本臨床免疫学会会誌. 2017, vol. 40, no.1, p. 40-46.

6. 桜田一洋. 人工知能と医師の知見により予測と予防の個別医療が可能. 最新医療経営Phase3 (フェイズ・スリー). 2017.4, vol. 392.

5. 三木一郎, 桜田一洋. AIが創造する次世代型医療 ヘルスケアの未来はどう変わるのか: AI×ビッグデータによる医療革命―個人に最適な予防・治療を実現する. 医療白書. 2017- 2018, 第1部3編5章, p. 105-111.

4. 桜田一洋/企画. 生命の複雑性と個別性に挑む オープンシステムサイエンス: 新しい発見を新しい研究スタイルで. 実験医学. 2017, vol. 35, no. 1, p. 2-49.

3. 川上英良, 大田達郎. 公共ハイスループットChIPデータを用いた遺伝子制御ネットワークの構築とその活用法. 実験医学増刊. 2017.3, vol. 35, no. 5.

2. 川崎 洋,川上英良,天谷雅行,古関明彦. 生命の複雑性と個別性に挑む オープンシステムサイエンス, 新しい発見を新しい研究スタイルで: アトピー性皮膚炎のリバーストランスレーショナルリサーチ. 実験医学. 2017, vol. 35, no. 1, p. 33-39.

1. Kawakami, E.; Nakaoka, S.; Ohta, T.; Kitano, H. Weighted enrichment method for prediction of transcription regulators from transcriptome and global chromatin immunoprecipitation data. Nucleic Acids Res. 2016. Jun. 20, vol. 44, no. 11, p. 5010-21, doi: 10.1093/nar/gkw355.

学会発表

154. 高嶋佳代, 楠瀬まゆみ, 田代志門, 長村文孝, 武藤香織. 再生医療臨床試験におけるe-IC(電子的説明・同意取得)の可能性と課題. 第18回日本再生医療学会総会. 神戸国際会議場・神戸国際展示場, 兵庫. 2019. Mar. 21-23.

153. 大椛裕美, 宇田淳子, 藤田寛, 周藤高, 中山貴博, 藤本潤一, 楠瀬まゆみ, 三上容司. 倫理コンサルテーション2: 進行がんの病状説明における倫理的問題. 日本臨床倫理学会 第7回年次大会. 東京医師会, 東京. 2019. Mar. 30-31.

152. 中山貴博,馬場葉子,楠瀬まゆみ,宇田淳子,大椛裕美,周藤高,藤田寛,三上容司. 「臨床倫理的問題解決への貢献度・効果の検討~臨床倫理教育研修および倫理コンサルテーションによるアプローチの視点から~」. 日本臨床倫理学会 第7回年次大会. 東京医師会, 東京. 2019. Mar. 30-31.

151. 永井智恵美, 菱沼正一, 楠瀬まゆみ, 稲葉一人. 「ケースコンサルテーション機能向上のためのリンクスタッフ制およびチーム制導入の効果」. 日本臨床倫理学会 第7回年次大会. 東京医師会, 東京. 2019. Mar. 30-31.

150. 楠瀬まゆみ. 「人生の最終段階における医療・ケアの決定と臨床倫理」: 臨床倫理を学ぶシリーズ⑥ 多職種チームで臨床倫理の実際を体験してみよう!. 高知大学附属病院, 高知. 2019. Mar. 16.

149. 垣見和宏. Immunogram for the Cancer-Immunity Cycle. 第16回日本免疫治療学会学術集会. 東京大学伊藤国際学術研究センター, 東京. 2019. Feb. 23.

148. 細井亮宏, 長岡孝治, 北浦 一孝, 鈴木隆二, 垣見和宏. RNAベースのT細胞受容体(TCR)レパトア解析に基づく腫瘍特異的T細胞の検出. 第16回日本免疫治療学会学術集会. 東京大学伊藤国際学術研究センター, 東京. 2019. Feb. 23.

147. 佐藤靖祥, 八木浩一, 泉謙道, 木村真之介, 小林史弥, 藤枝奈緒, 小林由香利, 垣見和宏, 瀬戸泰之. 食道癌に対する5-FU, シスプラチン, ドセタキセル3剤併用(DCF)治療と活性化自己γδT細胞治療の併用に関する研究. 第16回日本免疫治療学会学術集会. 東京大学伊藤国際学術研究センター, 東京. 2019. Feb. 23.

146. 佐藤靖祥, 八木浩一, 泉謙道, 木村真之介, 小林史弥, 大塚裕美, 藤枝奈緒, 小林由香利, 垣見和宏, 瀬戸泰之. 食道癌に対する活性化自己γδT細胞治療の有効性および安全性に関する研究. 第16回日本免疫治療学会学術集会. 東京大学伊藤国際学術研究センター, 東京. 2019. Feb. 23.

145. 松本明彦, 佐藤悠佑, 川合剛人, 泉謙道, 木村真之介, 小林史弥, 藤枝奈緒, 小林由香利, 垣見和宏, 久米春喜. 転移性腎癌に対する自己腫瘍ライセート樹状細胞ワクチンの安全性と有効性の評価. 第16回日本免疫治療学会学術集会. 東京大学伊藤国際学術研究センター, 東京. 2019. Feb. 23.

144. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学. 千里ライフサイエンスセミナーM5, 大阪. 2019. Feb. 23.

143. 川上英良. 機械学習・数理科学にもとづく疾患の層別化と予測. 千里ライフサイエンスセミナーM5「ビッグデータと人工知能医療」. 山村雄一記念ライフホール, 大阪. 2019. Feb. 13.

142. 楠瀬まゆみ, 武藤香織. 「研究分野におけるEU一般保護規則(GDPR)の現状と課題 〜GDPR英米調査報告〜」. 第4回研究倫理を語る会. 名古屋大学付属病院, 愛知. 2019. Feb. 9.

141. 桜田一洋. 人工知能時代の未来社会. 寺島実郎合同戦略経営塾, 東京. 2019. Feb. 4.

140. 桜田一洋. 人工知能と人の知性はどのように違うのか? ジュニアドクター育成塾(KEIO WIZARD), 川崎. 2019. Feb. 3.

139. 芦崎晃一. アトピー性皮膚炎研究における臨床研究プラットフォーム. Dupixent Atopic Conference. サノフィ株式会社, 東京. 2019. Jan. 25.

138. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎の個別化医療実現への取り組み. Dupixent Atopic Conference. 2019. Jan. 25.

137. 石川哲朗, 川上英良. エネルギーランドスケープによる2型糖尿病の発症予測. 第3回理論免疫学ワークショップ. 秋田市にぎわい交流館, 秋田. 2019. Jan. 25.

136. 五島祐樹, 川上英良. 膠原病疾患の治療評価と数理. 第3回理論免疫学ワークショップ. 秋田市にぎわい交流館, 秋田. 2019. Jan. 25.

135. 川上英良. 機械学習による疾患層別化と予測. 第3回理論免疫学ワークショップ. 秋田市にぎわい交流館, 秋田. 2019. Jan. 25.

134. 川上英良. 機械学習によるデータ駆動型医療データ解析. 統計数理研究所 H30年度共同利用研究重点テーマ「統計的機械学習の新展開」研究集会プログラム. 統計数理研究所, 立川. 2019. Jan. 17.

133. 清田純. 医学における深層学習. 慶應義塾大学先導研究センターメディカルAIセンター第2回セミナー. 2019. Jan. 17.

132. 桜田一洋. AI for precision medicine「AI によるプレシジョン医療の実現」. 第10回高度医療都市を創出する未来技術国際シンポジウム 社会に貢献するイノベーション. 岡山. 2019. Jan. 16.

131. 桜田一洋. IoT/AI時代の新しい生命科学とデータ・プラットフォーム. IoT/AI時代におけるオープンイノベーション推進協議会第1回シンポジウム. 大阪. 2019. Jan. 11.

130. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学と医療. 山口大学AISMECセミナー. 2019. Jan. 10.

129. 桜田一洋. AI人工知能と温泉, 健康と温泉フォーラム第83回月例研究会. 東京. 2018. Dec. 21.

128. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学-生物の多様性に寄り添う視座-. 桜田一洋先生による対話型セミナー. 札幌. 2018. Dec. 18.

127. Koga, T.; Nonaka, N.; Sakuma, J.; Seita, J. General-to-Detailed GAN for Infrequent Class Medical Images. NIPS (Neural Information Processing System) Annual Meeting. 2018. Dec. 18.

126. 桜田一洋. 人の知性は人工知能とどのように異なっているのか?. 第45回いのちの科学フォーラム "現代育児の盲点から発達障害を考える". 京都. 2018. Dec. 5.

125. 桜田一洋. 人工知能時代の新たなヘルスケアと医療 ~ライフコースデータの集積と活用~. 電気通信大学第116回研究開発セミナー 「AIの進化と総合コミュニケーション科学 ~人工知能がヒューマンから学び・活用される試み最前線~」. 東京. 2018. Dec. 5.

124. 持丸 奈央子, 川崎 洋, 福島 彩乃, 小幡 祥子, 関口 文世, 大橋 莉子, 前大 初美, 天谷 雅行, 海老原 全. アトピー性皮膚炎患者を対象とした自宅での外用治療状況・皮膚状態を記録する. スマートフォン用アプリ「肌日記」の有用性の検討. 第82回日本皮膚科学会東京支部学術大会. 2018. Dec. 1.

123. 川上英良. トランスオミクス解析で代謝アダプテーションを解く. 第41回日本分子生物学会年会. パシフィコ横浜. 2018. Nov. 30.

122. 桜田一洋. ロジックマシンから知覚プロセッシングへ. 日本発達神経科学学会第7回学術集会 発達障害の基本原理の発見を目指して. 東京. 2018. Nov. 24.

121. 芦崎晃一, 川崎洋, 川上英良, 重水大智, 桜田一洋, 角田達彦, 海老原全, 天谷雅行. 医療データ駆動型研究を推進する医療データ収集システムの構築と導入効果. 第38回医療情報学連合大会・第19回日本医療情報学会学術大会. 福岡. 2018. Nov. 23.

120. Sakurada, K. Artificial Intelligence in Precision Medicine, Artificial Intelligence: International Research and Applications. 1st Japanese-German-French DWIH Symposium. Tokyo. 2018. Nov. 21.

119. 桜田一洋. 個別化医療とUHC(Universal Health Coverage)と腸内フローラ. 第24回国際個別化医療学会学術集会. 東京. 2018. Nov. 18.

118. Kawakami, E. Data-driven systems medicine to elucidate and predict heterogeneous disease. South Lake Workshop in Bioinformatics and Systems Biology. Conference Center at Wuhan University of Technology, China. 2018. Nov 17.

117. 中武優子, 古家宏樹, 山田美佐, 國石 洋, 請園正敏, 吉澤一巳, 山田光彦. 心理的ストレスと身体的ストレスはマウスの行動と免疫系に異なる影響を及ぼす. 日本神経精神薬理学会第48回大会. 東京. 2018. Nov. 14.

116. 垣見和宏. がん免疫治療の個別化と複合化. 日本オミックス医療学会シンポジウム "がん免疫療法-最新の展開". 東京医科歯科大学M&Dタワー, 東京. 2018. Nov. 12.

115. Nakatake, Y.; Yamada, M.; Furuie, H., Kuniishi, H.; Ukezono, M.; Yoshizawa, K.; Yamada, M. Chronic social defeat stress induces social avoidance and changes the plasma cytokines levels in mice. The Society for Neurosicence. San Diego, USA. 2018. Nov. 3.

114. 川崎 洋. 肌状態・性状と皮膚細菌叢. 日本香粧品学会 第43回教育セミナー. 2018. Nov. 2.

113. 楠瀬まゆみ. 「研究分野におけるEU一般保護規則(GDPR)の現状と課題 〜GDPR英米調査報告〜」. 安全管理室担当者会議(第 2 回). 理化学研究所つくば事業所, 茨城. 2018. Nov. 2.

112. Seita, J.; Sugishita, H.; Kawakami, E.; Ohta, T. System-level Gene Expression Profiling by Gene Expression Commons for RNA-seq. 19th International Conference on Systems Biology. Lyon, France. 2018. Oct. 28-Nov. 1.

111. 楠瀬まゆみ. 「研究分野におけるEU一般保護規則(GDPR)の現状と課題 〜GDPR英米調査報告〜」上廣倫理研究部門定期勉強会. 京都大学iPS細胞研究所, 京都. 2018. Oct. 31.

110. 川崎 洋. 生物学的製剤の登場により、アトピー性皮膚炎診療をどのように考えるべきか. 第4回信濃町臨床皮膚疾患懇話会. 2018. Oct. 25.

109. 楠瀬まゆみ. 「研究分野におけるEU一般保護規則(GDPR)の現状と課題 〜GDPR英米調査報告〜」研究倫理研究会. 東京大学医科学研究所, 東京. 2018. Oct. 19.

108. 桜田一洋. テクノロジーの発展と人工知能. 寺島実郎未来先見塾, BS11. 2018. Oct. 19.

107. 垣見和宏. 免疫腫瘍学の基礎科学. 第56回日本癌治療学会学術集会. パシフィコ横浜. 2018. Oct. 19.

106. 川上英良. ゲノム研究ドライ解析の現状と未来についての若手パネルディスカッション〜遺伝学, GWAS, オミクス, そしてAI〜. 第63回日本人類遺伝学会. パシフィコ横浜. 2018. Oct. 13.

105. 垣見和宏. がん免疫治療: 免疫チェックポイント阻害薬の先にあるものは?. 第36回京都がん研究会. 京都教育文化センター. 2018. Oct. 12.

104. Kawakami, E.; Ishikawa, T. Evaluate Cellular Stability and Transition Based on Single-cell Transcriptome Data. Single Cell Science Symposium 2018 "Single Cell Technologies Toward Human Health". Jiji Press Hall, Tokyo. 2018. Oct. 9.

103. 福島彩乃, 川崎 洋 他. アトピー性皮膚炎患者の抗原特異的IgE検査値パターンによるクラスタリング. 第82回日本皮膚科学会東部支部学術大会. 旭川. 2018. Oct. 6.

102. 請園正敏. 社会的促進及び抑制の発生機序の解明と理論構築: Zajonc動因説を越えて. 日本心理学会第82回大会. 仙台. 2018. Sep. 27.

101. 須藤竜之介, 請園正敏, 高野裕治, 中嶋智史. 温度環境が道徳的意思決定に与える影響: 冷たさ,温かさでモラル判断は変わるか. 日本心理学会第82回大会. 仙台. 2018. Sep. 27.

100. 請園正敏. 実社会においてパフォーマンスを上昇させていくための社会的促進研究. 日本心理学会第82回大会. 仙台. 2018. Sep. 27.

99. 木谷俊介, 高野裕治, 谷口康祐, 箕浦有希久, 請園正敏. 雑音下における幼児発話の高さと大きさの変化. 日本音響学会2018年秋季研究発表会. 2018. Sep. 13.

98. 桜田一洋. 人工知能は人間の知性を超えるか? -リズム同期と認知-. 日本心理学会シンポジウム個体内から個体間までをつなぐリズム同期の認知社会心理学. 仙台. 2018. Sep. 26.

97. Kawakmi, E. Approaches based on machine learning and mathematical science towards precision/individualized medicine. Joint RIKEN-Luxembourg Symposium. The University of Luxembourg. 2018. Sep. 25-26.

96. Seita, J. Objective Gene Expression Profiling by Gene Expression Commons for RNA-seq. Joint RIKEN-Luxembourg Symposium. The University of Luxembourg. 2018. Sep 25.

95. 垣見和宏. ネオアンチゲンを標的としたがん免疫療法. 第27回 日本組織適合性学会大会. まつもと市民芸術館, 長野. 2018. Sep. 21.

94. 小西行郎. 妊婦のビタミンDについて. 久留米大学ー理化学研究所小児疾患共同研究室開設記念講演会. 福岡. 2018. Sep. 20.

93. Sakurada, K. The description of biological phenomena as an open system using machine learning and Markov constraint. The 5th RIKEN-KI/SciLifeLab Joint Symposium Artificial Intelligence Meets Life Sciences. Stockholm. 2018. Sep. 20.

92. Kawakami, E. A machine learning approach based on preoperative blood makers for diagnostic and prognostic prediction of epithelial ovarian. The 60th Annual Meeting of the Japan Society of Gynecologic Oncology. Kyoto International Conference Center, Kyoto. 2018. Sep.16.

91. 桜田一洋. 人工知能(AI)と脳科学が変える未来の健康・美容産業. ビューティー&ウエルネスサミット. 東京. 2018. Sep. 10.

90. 石川哲朗, 川上英良. 機械学習を用いた病態把握と状態遷移パターンの可視化. 第24回創発システムシンポジウム. 諏訪東京理科大学, 茅野. 2018. Sep. 9.

89. Nakatake, Y.; Furuie, H.; Kuniishi, H.; Ukezono, M.; Yamada, M.; Yoshizawa, K.; Yamada, M. Witnessing the defeat of a conspecific induces social avoidance in mice. The WFSBP Asia Pacific Regional Congress of Biological Psychiatry. Kobe. 2018. Sep. 6.

88. 桜田一洋. 「人工知能はなぜ人間の知性を超えられないか」 ~心で心を思うことについての科学からSociety 5.0の価値形成へ~. 秋山生命科学振興財団特別講演会. 札幌. 2018. Sep. 5.

87. 楠瀬まゆみ. 「薬剤師が身につけるべきる臨床倫理〜人生100年時代を支える医療と薬剤師の臨床倫理を考える〜」. 次世代薬剤師セミナー. 総合あんしんセンタ-, 高知. 2018. Sep. 2.

86. 楠瀬まゆみ. 「アカデミア開発と患者・市民参画 - 再生医療の実現化ハイウェイにおける試み -」. ARO協議会 第6回学術集会. 九州大学, 福岡. 2018. Sep. 1.

85. 川上英良. 機械学習・数理科学で疾患の多様性と個別性に迫る. 第30回高遠分子生物学シンポジウム. 高遠さくらホテル, 伊那. 2018. Aug. 23.

84. 石川哲朗, 川上英良. 機械学習を用いた病態把握と状態遷移パターンの可視化. 第30回高遠分子生物学シンポジウム. 高遠さくらホテル, 伊那. 2018. Aug. 23.

83. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学と医療. IQVIAセミナー. 東京. 2018. Aug. 23.

82. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学と医療: 人工知能・システム医学による難治性疾患への新たな挑戦. 山口大学医学部. 2018. Aug. 4.

81. 垣見和宏. 次世代シーケンサーを用いた免疫モニタリング. 第22回 日本がん免疫学会総会. 岡山コンベンションセンター. 2018. Aug. 1.

80. 川上英良. 予測・個別化医療に向けた健康医療データAI解析. 千葉大学. 2018. Jul. 31.

79. Seita, J. Objective gene expression profiling by gene expression commons. ZPM-RIKEN Symposium Integrative Personalized Medicine –Connecting genomics, microbiomics and metabolomics. Tubingen. 2018. Jul. 15.

78. Sakurada, K. The description of biological phenomena as an open system: realization of precision medicine. ZPM-RIKEN Symposium Integrative Personalized Medicine –Connecting genomics, microbiomics and metabolomics. Tubingen. 2018. Jul. 16.

77. 桜田一洋. 人工知能時代の新しいヘルスケア・予防医療-すべては病で苦しむ人を癒すために-. 事業構想大学院大学予防医療・ヘルスケア事業構想(第3期). 東京. 2018. Jul. 12.

76. 関口文世, 塩濱愛子, 川崎洋, 海老原全, 久保亮治, 天谷雅行, 佐々木貴史. 顔面・頸部に症状を呈する成人アトピー性皮膚炎患者における遺伝子バリアントの同定. 第39回日本炎症・再生医学会. 東京. 2018. Jul. 11.

75. 川崎 洋、川上英良、小幡祥子、本多 皓、持丸奈央子、福島彩乃、関口文世、佐々木貴史、須田 亙、本田 賢也、海老原 全、天谷雅行. 細菌定量データを付加した皮膚細菌叢解析はアトピー性皮膚炎に関連する新たな細菌種の同定を可能とする. 第39回日本炎症・再生医療学会. 東京. 2018. Jul. 11.

74. Takano, Y.; Nakashima, S.; Ukezono, M.; Takahashi, N. Anterior cingulate cortex lesion changes ultrasonic vocalization in rats. The 11th Federation of European Neuroscience Societies. Berlin, Germany. 2018. Jul. 11.

73. Ukezono, M.;Takano, Y. Development of an experimental task for the mirror system in mice. The 11th Federation of European Neuroscience Societies. Berlin, Germany. 2018. Jul. 10.

72. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学-生命と人生の意味を考える-. 学習院大学第4回学習院大学ブランディング・シンポジウム/第23回生命科学シンポジウム「超高齢社会を考えるⅡ」<文理連携>超高齢社会に挑む新たなテクノロジーとビジネス. 東京. 2018. Jul. 7.

71. 三木一郎. AI(人工知能)のお医者さん. 第8期SACみなと大学第4回講義. 東京. 2018. Jul. 7.

70. 桜田一洋. 人工知能時代の生命医科学からSociety5.0へ. BIO tech 2018. 東京. 2018. Jun. 28.

69. 川崎 洋. システム解析により、アトピー性皮膚炎のdysbiosisを理解する. 第67回日本アレルギー学会学術大会 シンポジウム17 「アトピー性皮膚炎:病態と治療のアップデート」. 幕張. 2018. Jun. 24.

68. 川崎 洋. 皮膚マイクロバイオーム研究により、アトピー性皮膚炎の多様性を理解する. 第67回日本アレルギー学会学術大会 シンポジウム8 「マイクロバイオームは何をもたらすか」. 幕張. 2018. Jun. 23.

67. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学. 第417回川崎医科大学講演会. 岡山. 2018. Jun. 20.

66. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎患者の皮膚細菌叢とアトピー性皮膚炎個別化医療への取り組み. サノフィ社内レクチャー, 東京オフィス. 2018. Jun. 5.

65. 芦崎晃一, 川崎洋, 川上英良, 桜田一洋, 角田達彦, 海老原全, 天谷雅行. アトピー性皮膚炎のデータ駆動型研究を推進する臨床マルチモーダルデータ収集管理システムの構築. 第117回日本皮膚科学会総会. 広島. 2018. Jun. 1.

64. Yasuda-Sekiguchi, F.; Shiohama, A.; Kawasaki, H.; Ebihara, T.; Kubo, A.; Amagai, M.; Sasaki, T. Genetic variants in TLR1, TIRAP and PSAPL1 are enriched in a specific subgroup of adult atopic dermatitis showing persistent skin manifestation on the face and neck area. International Investigative Dermatology 2018. Orland, USA. 2018. May. 19.

63. Kawasaki, H.; Kawakami, E.; Obata, S.; Fukushima, A.; Yasuda-Sekiguchi, F.; Sasaki, T.; Suda, W.; Honda, K.; Ebihara, T.; Amagai, M. Quantitative skin microbiome analysis enables to understand microbial species associated with atopic dermatitis in higher resolution. International Investigative Dermatology 2018. Orland, USA. 2018. May 18.

62. 桜田一洋. Society5.0時代の新たな価値の創造. PHC (旧パナソニックヘルスケア) 講演会. 群馬. 2018. May 17.

61. 桜田一洋. 人工知能は人間の知性を超えるか. 法政大学ワークショップ. 東京. 2018. May 12.

60. 楠瀬まゆみ. 「医科学イノベーションハブ推進プログラムについて」. 公共政策セミナー. 東京大学医学研究所. 2018. May 6.

59. 桜田一洋. Society5.0に向けた新しい生命医科学への挑戦. LIP横浜ネットワークセミナー. 横浜. 2018. Mar. 29.

58. 桜田一洋. 人工知能時代の新しい生命医科学. 第13回理研「デジタル×バイオものづくり」シンポジウム. 和光. 2018. Mar. 26.

57. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎患者の皮膚細菌叢. 第28回 皮膚免疫癌研究会. 東京. 2018. Mar. 22.

56. 馬場葉子, 宇田淳子, 大椛裕美, 三上容司, 津久井要, 周藤高, 飛彈麻里子, 中山貴博, 藤本潤一, 藤田寛, 楠瀬まゆみ. 「倫理コンサルテーション4 人工透析の継続について」. 日本臨床倫理学会 第6回年次大会. 東京医師会, 東京. 2018. Mar. 17.

55. 楠瀬まゆみ. 「多職種カンファレンスによる倫理問題への取組みのススメ」. 多職種チームで臨床倫理の実際を体験してみよう!. 高知大学附属病院. 高知. 2018. Feb. 17.

54. Kawakami, E.; Kawasaki, H.; Obata, S.; Honda, A.; Mochimaru, N.; Fukushima, A.; Yasuda-Sekiguchi, F.; Sasaki, T.; Suda, W.; Honda, K.; Ebihara, T.; Amagai, M. Dynamic transition of the human skin microbial patterns associated with atopic dermatitis pathology. Cell Symposia Next Gen Immunology. Rehovot, Israel. 2018. Feb. 11.

53. 川上英良. 機械学習・数理科学で疾患の多様性と個別性に迫る: Society 5.0時代のヘルスケアの在り方. 東京. 2018. Jan. 25.

52. Sekita, A; Kawasaki, H; Satoh, R; Kawakami, E; Koseki, H. Deciphering pathogenic mechanisms of atopic dematitis by tissue transcriptomic analysis. 7th NIF Winter Scool on Advanced Immunology. Awaji Island, Hyogo. 2018. Jan. 21.

51. Kawasaki, H.; Kawakami, E.; Obata, S.; Honda, A.; Mochimaru, N.; Fukushima, A.; Yasuda-Sekiguchi, F.; Sasaki, T.; Suda, W.; Honda, K.; Ebihara, Tamotsu; Amagai, Masayuki. Longitudinal skin microbiome analysis of atopic dermatitis patients treated by bleach baths. The 42nd Annual Meeting for the Japanese Society for Investigative Dermatology. Kochi. 2017. Dec. 16.

50. 桜田一洋. 生命科学のパラダイムシフト -原理解明の科学から問題解決の科学へ- . 第73回WIN定例講演会・第28回人間情報学会講演会. 東京. 2017. Dec. 14.

49. 桜田一洋. AI時代の新しい生命医科学 -予測と予防の個別化医療. 第29回さんわかセミナー. 東京. 2017. Dec. 13.

48. 川上英良. 医学生物学研究におけるデータ駆動型アプローチ. データ関連人材プログラム. 東京. 2017. Dec. 12.

47. Iwasaki, Y.; Takeshima, Y.; Ota, M.; Nagafuchi, Y.; Kazuyoshi, I.; Sumitomo, S.; Suzuki, A.; Kochi, Y.; Okamura, T.; Koyasu, S.; Fujio, K.; Yamamoto, K. Plasma metabolomic analysis combined with transcriptome data has potential for stratification of SLE patients. Japan Society for Immunology. Sendai. 2017. Dec. 12.

46. 桜田一洋. AI・IoTが変える医療・ヘルスケアの未来 ~リアルタイムの個人の医療情報活用と新たな戦略、新事業の可能性~. シルバー& ヘルスケア戦略特別セミナー. 東京. 2017. Dec. 6.

45. 川崎 洋. マイクロバイオームとアトピー性皮膚炎. 第13回TAP (Tokyo scientific forum for Atopic Dermatitis and Psoriasis). 東京. 2017. Dec. 2.

44. 川上英良. 医学生物学研究におけるデータ駆動型アプローチ. 第9回数理デザイン道場. 沖縄. 2017. Nov. 29.

43. 請園正敏, 高野裕治. 実験室マウスのミラーニューロンシステムを検討するための行動実験の開発. 日本発達神経科学学会第6回学術集会. 2017. Nov. 25.

42. 桜田一洋. ヒト認知の多様性とその起源. 日本発達神経科学学会第6回学術集会. 大阪. 2017. Nov. 25.

41. 桜田一洋. ヘルスケアの未来はどう変わるか. 経団連ワークショップ. 東京. 2017. Oct. 30.

40. 清田 純. システムバイオロジーが臨床医療にもたらすもの. 第49回日本小児感染症学会総会・学術集会. 金沢. 2017. Oct. 22.

39. 桜田一洋. バイオテクノロジ―戦略 ~IoT/Big dataによる価値創造~ ヘルスケアの未来はどう変わるのか. CEATEC JAPAN 2017コンファレンス. 幕張. 2017. Oct. 5.

38. Sakurada, K. Open Systems Science: From understanding principles to solving problems. Luxembourg FNR-RIKEN Joint Smposium. RIKEN Yokohama branch. 2017. Oct. 4.

37. Seita, J. Objective gene expression profiling by global-scale meta-analysis of expression dynamic-range. Luxembourg FNR-RIKEN Joint Symposium. RIKEN Yokohama branch. 2017. Oct 4.

36. 桜田一洋. 医療・創薬分野でのAI利活用による新たなデータ分析の枠組み. Pharma AI Forum 第11回研究会. 東京. 2017. Sep. 28.

35. 桜田一洋. 生命とは何か? ~コーディネーションによる自由の創出. 秋山記念生命科学振興財団2017年度贈呈式 特別講演会. 札幌. 2017. Sep. 7.

34. 桜田一洋. センサーと人工知能で実現される個別化ヘルスケア. 第78回応用物理学会秋季学術講演会 特別シンポジウム. 福岡. 2017. Sep. 5.

33. 桜田一洋. 予測と予防の個別化医療実現に向けたデータとシミュレーションの融合. 京×データサイエンス シンポジウム. 東京. 2017. Aug. 25.

32. Sakurada, K. The Reasons behind Poor Medical Services. Grand Design by Japan. Yokohama. 2017. Aug. 6.

31. 桜田一洋. オープンシステムサイエンスに基づく予測と予防の個別化医療. 先端医療センターシンポジウム. 神戸. 2017. Jul. 24.

30. 桜田一洋. 予測と予防の個別化医療に向けた新たな推論の開発. 文部科学省私立大学戦略的研究基盤形成支援事業シンポジウム2017. 栃木. 2017. Jul. 10.

29. 桜田一洋. オープンシステムサイエンスに基づいた予測と予防の個別医療. 山口大学医学部シンポジウム. 山口. 2017. Jun. 24.

28. 川上英良. 医学生物学研究におけるデータ駆動型アプローチ. 第三回生命情報研究会. 京都大学. 2017. May 29.

27. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎の個別化医療実現を目指す~ データ主導型医療によるパラダイム転換~. 第90回神奈川臨床皮膚研究会学術講演会. 2017. May 13.

26. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎病態の多様性. 第33回日本臨床皮膚科医会総会・臨床学術大会. 2017. Apr. 23.

25. 桜田一洋. 「超快適」スマート社会と新産業創出への挑戦. けいはんなリサーチコンプレックス オープニングシンポジウム. 京都. 2017. Mar. 27.

24. 川上英良. ウイルス・細菌感染における宿主転写制御. 日本細菌学会総会. 仙台国際センター. 2017. Mar. 21.

23. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎における皮膚バリア機能について. Protopic Old & New チルドレンセミナー2017. 品川. 2017. Mar. 5.

22. 川上英良. 遺伝子をまとめて見る〜遺伝子発現データのEnrichment解析. 第二回生命情報研究会. 京都大学. 京都. 2017. 2017. Feb. 22.

21. 川崎 洋. アトピー性皮膚炎と皮膚バリア. 第80回日本皮膚科学会東京支部学術大会. 横浜. 2017. Feb. 11.

20. 桜田一洋. 医科学イノベーションハブ推進プログラムの紹介. 理化学研究所医科学イノベーションハブ推進プログラム第1回国際シンポジウム. 東京. 2017. Feb. 7.

19. Kawakami, E. Discovery of combinatorial biomarkers for personalized medicine based on machine learning. The 1st International Symposium for Institute of Physical and Chemical Research Medical Sciences Innovation Hub Program. Tokyo. 2017. Feb. 7.

18. 桜田一洋. オープンシステムサイエンス ~人工知能時代の新たな生命科学~. 計算科学研究機構セミナー. 神戸. 2017. Feb. 6.

17. 桜田一洋. ヒューマニティーからの新たな健康価値の創出: 情報幾何学によるIoT, ビックデータ, 人工知能の融合. 電気通信大学 第107回研究開発セミナー. 東京. 2017. Jan. 26.

16. 川上英良. ネットワークモデルに基づく免疫応答ダイナミクスの解析. 理論免疫学ワークショップ2017. JMSアステールプラザ, 広島. 2017. Jan. 19.

15. 川崎 洋. 多様性のあるアトピー性皮膚炎を読み解く 〜個人最適化医療のすすめ〜. 清水アレルギー性疾患研究会. 清水. 2016. Dec. 22.

14. Kawasaki, H.; Kasai, H.; Endo, T. A.; Ashizaki, K.; Yasuda, F.; Amagai, M.; Ebihara, T. The classification of atopic dermatitis patients based on the therapeutic outcome for the proactive treatment using machine learning method. The 41st Annual Meeting for the Japanese Society for Investigative Dermatology. Sendai. 2016. Dec. 9.

13. 桜田一洋. 医科学イノベーションハブ推進プログラムについて. Tonomachiリサーチコンプレックス. 川崎. 2016. Dec. 7.

12. 桜田一洋. 医科学イノベーションハブ推進プログラムについて. 横浜ライフイノベーションプラットフォーム キックオフ シンポジウム. 横浜. 2016. Dec. 1.

11. 川上英良, 古関恵太, 中岡慎治. 複合体が生み出すシグナル伝達確率的ダイナミクスの制御機構. 日本分子生物学会年会. パシフィコ横浜. 2016. Nov. 30.

10. 桜田一洋. 健康長寿社会の実現を目指して: 再生医療から予防医療へ. 東京大学新領域創成メディカル情報生命専攻セミナー. 東京. 2016. Oct. 28.

9. 桜田一洋. 人工知能を利用した健康社会の実現. 筑波大学つくば臨床医学研究開発機構公開講座. 茨城. 2016. Oct. 26.

8. 川上英良. 公共ChIPデータを活用した遺伝子制御ネットワーク構築と転写因子予測. トーゴーの日シンポジウム2016. 東京大学. 東京. 2016. Oct. 6.

7. 川上英良. 生物ネットワークに潜む情報を探る: タンパク質相互作用ネットワークに基づくシグナル伝達パスウェイ網羅的再構成. 日本生化学会大会. 仙台国際センター. 2016. Sep. 25.

6. 川上英良. 生命を情報処理システムとして理解する. 遺伝統計学夏の学校. 大阪大学. 2016. Aug. 28.

5. 桜田一洋. 新たな生命科学から老化を考える ~原理解明から問題解決の生命科学へ~. JST CRDS 老化ワークショップ. 東京. 2016. Jul. 31.

4. 桜田一洋. オープンイノベーションによる個別ケアの実現. けいはんなリサーチコンプレックスワークショップ第5回オープンイノベーション会議. 京都. 2016. Jun. 23.

3. 桜田一洋. コトづくりからのモノづくりを考える. 寺島経営戦略塾. 東京. 2016. Jun. 23.

2. 川上英良. 遺伝子発現から転写制御因子を予測する. 研究員会セミナー. 東北大学. 仙台. 2016. Jun. 3.

1. 桜田一洋. 情報革命とバイオメディカル革命の融合 ~IoTと人工知能を利用した予測と予防の医療~. BIO tech 2016. 東京. 2016. May 12.

プレスリリース

準備中です。

知的財産

3. 状態可視化装置、状態可視化方法および状態可視化プログラム(特願2018-221449)

2. Cells for producing influenza virus and method for producing influenza virus.(US Patent App. 15/511,988)

1. Anti-influenza virus agent and screening method for anti-influenza virus agent(US Patent App. 15/511,930)

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