Laboratory for Biological Information Processing
生体情報処理研究室

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受験生,在学生,一般の方々向けの研究室紹介

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★当研究室に学生として参加するためには → 富山大学 工学部工学科知能情報工学コース,大学院医薬理工学環メディカルデザインプログラム,大学院医薬理工学環認知・情動脳科学プログラム,大学院理工学研究科数理情報学プログラム のいずれかに入学
★企業の方,他学部・他大学学生の方の共同研究も歓迎
★仮配属歓迎!:学部3年次に教室に参加して先輩学生と一緒に研究を行うことが可能です

News
2023.12
核酸アプタマーに関してToyama Academic GALA 2023学長特別賞を受賞!

革新的なEV-SELEX法(下記項目参照)を用いて作出したDNAアプタマーで運動学習の制御メカニズムを探ろうとしています。この研究に対して標記賞を受賞しました。


 

2023.12
脳機能ヘルスケア・アプリに関する論文公表

スマホ・アプリが実際に被験者のエピソード記憶能力の加齢性減退を検出できることを証明した論文が公表されました(Medicine October 27, 2023 - Volume 102 - Issue 43)。概説はプレスリリースされていますので下記URLをご参照ください:
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000103467.html
 

2023.11
除草剤がシナプス機能の異常につながる機序に関する共同研究、論文公表

富山大学大学院医学薬学研究科 分子神経科学講座 吉田准教授グループとのコラボです。
https:/doi: 10.3389/fnmol.2023.1298238をご覧ください。
 

2023.9
新型コロナウイルスの病原性を予測するバイオインフォマティックスに関する共同研究、論文公表

富山大学附属病院医療情報・経営戦略部 高岡教授グループとのコラボです。
https://doi.org/10.1016/j.mran.2023.100278をご覧ください。
 

2023.6
核酸アプタマー特許出願

学習の制御メカニズムを解析する中で、Gタンパク質共役型受容体の巨大複合体を薬理操作する必要があり、そのための試薬を開発しました。この試薬は遺伝物質DNAの立体構造医薬品として利用する核酸アプタマーの技術を応用したものであり、池本先生(筑波大学)、上窪先生(順天堂)と共同開発した核酸アプタマーの創薬法=EV-SELEX法は短時間、ローコストであらゆる治療薬、研究試薬を産み出す可能性を秘めた革命的な技術です。
 

2022.10
脳機能ヘルスケア・アプリ特許出願

キュアコード社(富山市のヘルスケア専門のITベンチャー企業)と共同で開発のスマホ・アプリについて特許を出願しました。
 

2022.6
サムスン日本研究所と共同研究開始!

脳機能ヘルスケア・アプリを従来からキュアコード社(富山市のヘルスケア専門のITベンチャー企業)と共同で開発してきましたが(詳細については,ブレインテックの頁を参照),サムスン日本研究所の支援により,先端的な人工知能を採り入れて製品化していくことになりました。
 

2022.6
心臓チャネル病のバイオインフォマティックス新展開

本年度から新たに附属病院医療情報部高岡教授らと共同で,遺伝子変異が心臓イオンチャネルをどのように変形させるかをコンピューターシミュレーションで推測し,それがどのように不整脈の発症に繋がるかを調べるプロジェクト(学長裁量費採択)を開始しました。
 

2022.6
大学院2023年度入学希望者向け募集要項公開

当研究室の学生の主たる進学先は「理工学研究科 数理情報学プログラム」、「医薬理工学環 メディカルデザインプログラム」、「医薬理工学環 認知・情動脳科学プログラム」の3つです。募集要項が本学ホームページ上で公開されました。詳しくはこちらのページをご覧下さい→富山大学入試情報
 

2022.2
ヒトのシナプスの研究,始めます!

ヒトの脳シナプスは他の動物のシナプスとは機能的に異なっている可能性が指摘されており,またこのような違いがヒト特有の高度な知的活動を支えている可能性があります。またヒトのシナプスの特性が分かれば,ヒトのように高度な機能をもった人工知能の開発も可能になると期待されます。しかしながら,これまではヒトのニューロンが倫理的に入手困難であることから,モデル動物で研究が行われていました(もちろん,それではヒトのことはよく分かりません)。ヒトiPS細胞を培養して脳ニューロンに分化させ,直接ヒトのシナプスの機能を調べていきます(科学研究費採択)。
   

2021.8
電気化学測定システムをさらに発展

学習のメカニズムの詳細を解析するために開発した脳の微量物質を検出する電気化学プローブをさらに発展させることに成功しました(日本神経科学大会, 2021;Analytical Biochemistry, 2021)。
 

2021.7
認知症予防につながるブレインテックの社会実装実験本格始動

スマホでいつでもどこでもエピソード記憶能力を精密に検査し、能力を向上させるスマートフォン・アプリを地元医療系IT企業と共同で開発中ですが、このほど前川ヒトづくり財団の研究助成に採択され、社会実装実験に本格的に乗り出しました。
 

2021.6
iPS細胞でヒトのシナプスを直接研究

学習を支える生物学的メカニズムであるニューロン間のシナプス。ヒトは他の動物種とは異なる特徴を備えたシナプスを持ち、その特徴が人間の優れた学習能力を可能にしているという仮説があります。しかし、ヒトから生きた脳標本を得ることは倫理的に難しいことから、これまで直接、ヒトのシナプスを 研究してこの仮説を検証した例は殆どありませんでした。当研究室では医学部分子神経科学講座と共同で、ヒトiPS細胞由来中枢ニューロンにシナプスを形成させることで、直接、ヒトのシナプスを研究しようとしており、その成果の一部を日本生化学会北陸支部大会(2021)で発表しました。
 

2020.8
神経変調因子の動態を精密に測定する電気化学測定システムを開発

我々はこれまでの研究で、脳組織内に蓄積したアデノシンやGABAなどの神経変調因子がシナプス可塑性や学習の能率を調整している可能性を示してきました。この仕組みが明らかになれば、自律的に〝学ぶべきことを学ぶ〟人工知能の開発に繋がります。脳内で神経変調因子がどのように発生・蓄積し、作用しているかを明らかにするため、直径わずか7ミクロンのカーボンファイバーを用いた電気化学測定用電極と、電気生理学用アンプを転用して広い電圧範囲で多種類の神経変調因子が検査ができるシステムを開発しました(日本神経科学大会, 2020;Analytical Biochemistry, 2020)。従来より迅速にピンポイントの測定を行うことが可能になり、電気生理学的測定と組み合わせてニューロンの活動と神経変調因子の動態の関連性を解析することが容易になりました。
 

2019.10.1
メディカルデータサイエンス育成プログラムがスタート

富山大学全学部から有志学生を募り、電子カルテやバイオインフォマティックスの専門家を育成する医薬理工連携プロジェクトが始まりました。講義やセミナーを展開していくほか、5名の選抜学生には東京大学病院で5日間の研修に参加してもらいます。理工系学生の窓口は田端教授です。気軽に問い合わせて下さい。
  

2018.8.24
研究室配属学生が受賞

第5回富山・バーゼル医薬品研究開発シンポジウムにおいて、当研究室所属の阿部良匡君(修士課程2年生)を中心とする学生グループが発表したポスター論文〝Hetero-GPCR interaction in the central nervous system: a new drug target for neural dysfunction〟が優秀賞を受賞しました。
 

Laboratory for Biological Information Processing 生体情報処理研究室

 富山大学は国立の4年制大学および大学院です。学生は学部4年生からいずれかの研究室に配属され、そこで卒業論文(卒論)研究に取り組みます。当教室では学生ごとに独立したテーマで実験+コンピューター・シミュレーション等の研究を行います。また学部卒業後、多くの学生が大学院修士課程(2年間)に進学して、研究を深化させ、修士号学位論文(修論)を完成させます。卒論・修論研究は、国立大学に期待されている社会的責務=クリエイティブあるいは統括的な職種に就いて全国/地域の産業を牽引する力をつけるための修行であり、卒論・修論は就職活動のときに志望企業にそれらの能力を証明するための証拠となります。このように研究室における研究活動は将来の職業に直結する大変大切なものです。
 当研究室では世界水準の先端的な研究を行っています。そのような研究活動に参加し,成長することで,成長を続ける未来的な産業・研究分野で活躍することができます。
 

Memory & Learning

脳から人工知能の進化のヒントを

 ヒトを含む動物の学習の生物学的メカニズムを解明し、次世代の人工知能のヒントを探ります。とくに気分やものごとに対する興味によって学習の能率が変わるしくみを分子〜細胞〜個体レベルで調べています。このしくみが解明されれば、自律的に学習するロボットが実現できる筈です。先端的な電気生理学、電気化学、細胞イメージング技術などを用いて研究します。とくに2022年度からはヒトiPS細胞を脳ニューロンに分化させた標本を用いて,世界に先駆けてヒトのシナプス可塑性を直接調べていきます。


Bioinformatics

情報工学でみんなに合った医療を

 ひとりひとりの遺伝子配列には少しずつ違いがあり、体質が異なります。遺伝子配列を解析してその人に最適な医療を提供するのが次世代のテーラーメイド医療(personalized medicine, PM)です。PMを実現するためには多くの人から集めた遺伝子配列と疾患の関連性をデータベース化し、さらに遺伝子(=タンパク質の設計図)の配列の違いがタンパク質の機能をどのように変化させるかを実験的に調べる必要があります。情報工学と電気生理学などを用いてPMの実現を目指します。


Braintech

情報工学で〝脳力〟を向上

 脳科学と技術を融合して、脳の活動を計測し、操作する新しい分野です。当研究室にとっても新たな取り組みです。あらゆる産業が知識集約化しつつあります。知識集約型産業社会では新しい知識を習得するためにはエピソード記憶能力の維持・向上が重要です。エピソード記憶能力は年齢とともに低下していきます。しかし、トレーニングによってエピソード記憶能力が維持・回復できる可能性が示されています。我々はスマホ・アプリやビッグデータ解析などを駆使して、エピソード記憶能力を維持・向上させるヘルスケアシステムの確立を目指しています。

 

Visual and Kansei Information Processing

視覚・感性情報処理

 髙松衛准教授のグループは視覚・感性情報処理の研究を展開しています。詳しくは こちらをご覧ください。