Biology, Medicine, そして情報科学の融合領域を学びデータサイエンスを身につけ研究を仕事にしたい方の大学院受け入れをしています。卒業時までに10本近い論文発表、20回近い学会発表を経験する人が大半。本気で研究者になりたいという方に最適な研究室の1つです。shimizuhideyuki-lab.org/education/
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H_Shimizu
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H_Shimizu
@biomedicalhacks
医師・医学博士。国立大学教授、さきがけ研究者。AI・数理情報科学と融合した生命医科学研究をしています。 東北大・九州大・ハーバード大での研究を経て現職(PI)。 データ科学を武器に生命現象を数理・工学的に解き明かし医療へ応用したいです。※共同研究・講演・執筆依頼等ありましたらお気軽に連絡ください。大歓迎です。
Katılım Mayıs 2019
93 Takip Edilen6.7K Takipçiler
Cancer Cellにがん病理のvision-languageモデル『KEEP』が発表されました。11,454疾患の知識グラフを使って画像とテキスト事前学習。希少がんも含む18の公開データで従来モデルを圧倒しています。sciencedirect.com/science/articl…
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KRAS変異の影響は臓器によって違いますが、その仕組みをマウスがん細胞ラインアトラスを構築し調べたというNature誌の報告です。がんゲノムのメカニズム理解も進むでしょう。nature.com/articles/s4158…
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Biomedical領域のデータサイエンスを身につけたい方の学振PD受け入れ希望の方を募集しています。これまでwetで、ドライを学びたい方大歓迎。すでに複数の方と面談していますが、PDでたくさんの論文を出して次にステップアップしましょう。shimizuhideyuki-lab.org/postdocs_pd/
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AI+ロボットの自走型ラボ「LUMI-lab」がCell誌に発表されました。希少データでも基礎モデル+アクティブ学習で1700超の脂質ナノ粒子(LNP)を自動合成・スクリーニングし、マウス肺上皮細胞の遺伝子編集効率を向上させています。cell.com/cell/abstract/…
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生命の全ドメインをカバーするDNA基礎モデルEvo 2がNature誌に発表されました。9兆塩基対で訓練、変異予測やゲノムデザインをゼロショットで行っています。オープンソース公開。 nature.com/articles/s4158…
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Biology, Medicine, そして情報科学の融合領域を学びデータサイエンスを身につけ研究を仕事にしたい方の大学院受け入れをしています。卒業時までに10本近い論文発表、20回近い学会発表を経験する人が大半。本気で研究者になりたいという方に最適な研究室の1つです。shimizuhideyuki-lab.org/education/
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実験医学増刊「AI・データ駆動型創薬研究」が出版されました。柚木先生・山西先生が編集し、私たちも中分子AI創薬とその実験実証について執筆させていただきました。業界標準が盛りだくさんの書籍です。yodosha.co.jp/yodobook/book/…
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3/28 (土) に「バイオメディカルAI体験コース2026」というハイブリッドのハンズオン講習会を行います。プログラミング経験のない状態から、1日でバイオ・メディカルのデータを使いながら深層学習のさわりまで駆け抜けます。学生さんも社会人の方も無料です。shimizuhideyuki-lab.org/introductory-c…
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心電図・脈波など多様な心臓信号から170万人規模のデータで事前学習したCSFM（Cardiac Sensing Foundation Model）がNature Machine Intelligence誌に発表されました。 12誘導〜単誘導、臨床・自宅問わず使える汎用モデルです。nature.com/articles/s4225…
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Biomedical領域のデータサイエンスを身につけたい方の学振PD受け入れ希望の方を募集しています。これまでwetで、ドライを学びたい方大歓迎。すでに複数の方と面談していますが、PDでたくさんの論文を出して次にステップアップしましょう。shimizuhideyuki-lab.org/postdocs_pd/
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Googleの医療AIであるAMIEが遺伝性心筋症の複雑症例で一般心臓医を支援したという報告がNature Mdicineに発表されました。これは非常に専門医が少ない疾患だからこそ、専門医不足解消の希望になっています。nature.com/articles/s4159…
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2万人以上の方の3D胸部CTデータと読影レポートをもとに医療AIモデルを構築したというNature Biomedical Engineeringの論文です。モデルはオープンソースなのはもちろん、データもリソースとして提供されています。nature.com/articles/s4155…
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Natureに超速・高精度な構造不定領域のタンパク質のアンサンブル予測モデルSTARLINGが発表されました。アミノ酸配列だけで数百の動的コンフォメーションを数秒で生成しています。構造はもちろん、液相分離などいろいろな領域への可能性。 nature.com/articles/s4158…
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3/28 (土) に「バイオメディカルAI体験コース2026」というハイブリッドのハンズオン講習会を行います。プログラミング経験のない状態から、1日でバイオ・メディカルのデータを使いながら深層学習のさわりまで駆け抜けます。学生さんも社会人の方も無料です。shimizuhideyuki-lab.org/introductory-c…
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細胞がどう変わっていくか精密にシミュレーションするscDiffEqがNatute Machine Intelligence誌に発表されました。細胞分化の際の揺らぎ（確率性）も含めて確率微分方程式でモデリングすることでがんや発生の謎の解明が期待されます。nature.com/articles/s4225…
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3/20 (金祝) に「バイオメディカルAI春の学校2026」というハイブリッドのハンズオン講習会を行います。医療のリアルワールドデータ、CT画像、推論機能を持つbiology agent、AI創薬を始めるまでに知っておくべきこと全て、量子機械学習など。 学生さんも社会人の方も無料です。shimizuhideyuki-lab.org/spring-school/
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タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）の進化の歴史を、機械学習とエネルギー景観のシミュレーションで解き明かしたScience誌の報告です。機械学習によるfitness landscape推定＋軌道シミュレーションが、PPIの形成メカニズムを定量的に捉える強力なアプローチとして示されました。science.org/doi/10.1126/sc…
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医療知識のない方がChatGPTなどのAIに症状を相談し、病気や正しい対処を決められるかを1298人の英国人を対象にランダム化試験で調べたNature Medicine誌の報告です。普通のネット検索と変わらないかむしろ悪いという結論。しかるべき医療のプロが問診レベルでもまだ必要というのが現状です。nature.com/articles/s4159…
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従来の医療AI（臨床言語モデル、ビジョン言語モデル、マルチモーダルEHRモデル etc）はファインチューニング等で新領域に適応しようとしてきましたが、モデルを再訓練せずに推論ロジックを動的に調整するContext SwitchingがNature Medicine誌に提案されています。nature.com/articles/s4159…
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