• 研究代表者: 岡田 随象 (大阪大学大学院医学系研究科 教授)
• 研究分担者: 鎌谷 洋一郎 (東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授)
• 研究分担者: 浦山 ケビン (成育医療研究センター 部長)

紹介 Web ページ http://www.sg.med.osaka-u.ac.jp/members.html

大規模ヒトゲノム解析技術がもたらす多次元ビッグデータを横断的に統合し、解釈可能なシステムとしてのがん病態のモデル化と、具体的な治療戦略を指針する計算科学技術の革新を目標とします。遺伝統計学に由来する多次元データ解析アルゴリズムを、多彩な医学的/生物学的ビッグデータと融合させることにより、がんシステムのモデル化とドラッグ・リポジショニングを軸とした新たながんゲノム創薬手法の開発を行います。特に、germ line mutation および somatic mutation の補完的相互作用を加味したがん罹患リスク予測を構築し (担当：藤本明洋、浦山ケビン)、臓器・細胞特異的遺伝子発現データに対して適用することにより、がんシステムにおける疾患発症のモデル化と可視化を行います (担当：鎌谷洋一郎)。がんシステム上のハブ遺伝子群と治療薬標的遺伝子が形成する高次元ネットワークの網羅的解析により、ドラッグ・リポジショニングを目的としたゲノム創薬手法の開発を行います (担当：岡田随象)。領域内別計画研究班班長の稲澤譲治博士との連携を通じ、at bench (wet) と in silico (dry) の両翼から迫る「新しいがんゲノム創薬手法」を確立します。班員全員が in silico の研究分野を専門とする若手研究者で構成されており、若手キャリアパスのロールモデルの構築や研究者コミュニティへの提言も積極的に実施していきます。