AI・システム医学の手法を用いた病態解明・治療開発

我々は機械学習の手法を基盤としたAI技術や、バイオインフォマティクス技術を用いた研究開発を行っております。加齢や生活習慣病を基礎とした心血管疾患の病態進行に血管内皮細胞が重要な役割を果たしていると考え、血管内皮細胞の病的状態をAIスコアリングにより形態学的に評価するシステム開発を行い、薬剤探索を実行しています（Kusumoto D et al., Stem Cell Reports 2018）(Kusumoto D et al., Nat Commun 2021)。また臓器内の細胞を単一細胞レベルで解析するシングルセルオミクス技術を用いた病態解明を実行しております（Katsuki T et al., bioRxiv 2023）。臨床画像診断へのAI活用も推進しており、心臓核医学検査の自動読影システム構築など、臨床データを用いた解析を行い、臨床応用を目指しております。

データサイエンスを活用した医療機器開発

近年医療で収集されるデータは膨大になっており、これを十分に活用し、医療を発展させるためには、人工知能(AI)技術の導入の必要性が増していくと考えられます。このような背景を踏まえ、AIなどを利用して複雑な医療多次元データを活用する手法を開発し、これまでに心電図や採血の時系列データ、心エコー動画を用いて、診断や予後を予測するツールの開発・検証を行ってきました（Miura K, et al., NPJ Digit Med 2020, Goto S, et al., Circulation 2022）。また、在宅でのデータや新規バイオセンサを活用した医療機器の開発・医師主導治験をすすめています。一方で、小動物を用いたIn vivo 心臓代謝モニタリング・イメージング技術を確立し、生体情報を時空間的に収集し、データサイエンスを利用した心血管疾患の病態解明を進めています（Ichihara G, et al., Circulation Research 2023）。

心血管疾患のヒトゲノムプロジェクト

当教室では、希少疾患を中心に、DNAに加えて、RNA、血漿なども収集し、病態解明と新規治療法の開発を行っています。臨床遺伝専門医からの遺伝カウンセリング体制も整え、専門的な観点から解析結果を説明しています。