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革新知能統合研究センター

病理情報学ユニット

ユニットリーダー 山本 陽一朗 (M.D., Ph.D.)
山本 陽一朗 (M.D., Ph.D.)

病理情報学ユニットでは、細胞情報等を含む医療ビッグデータに対して、最新の人工知能と数理解析、医学分野における先人の叡智を結び付けた解析を行うことにより、未だ明らかになっていない疾患メカニズムの解明や、新規治療法の発見、また患者さん毎に最適な治療方法を選択するシステムを開発することを研究目的としています。
病理学における細胞レベルの情報は現代医学の基礎を担っており、臨床医学と分子生物学をリンクさせることが可能です。臨床の現場と協力しながら、医学データの統合的解析を進めることで、現在と未来の患者さんの治療に役に立つ研究を進めていきます。

研究主分野

学際研究

研究関連分野

分子生物 & 遺伝学 / 臨床医学 / コンピューター科学 / 数学

研究テーマ

  • AIを用いた新規疾患メカニズムや治療法の発見
  • 最適な治療法の選択
  • 医学データの統合的解析

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. Yamamoto Y, Saito A, Tateishi A, Shimojo H, Kanno H, Tsuchiya S, Ito KI, Cosatto E, Graf HP, Moraleda RR, Eils R, and Grabe N.:
    "Quantitative diagnosis of breast tumors by morphometric classification of microenvironmental myoepithelial cells using a machine learning approach."
    Sci Rep. 7, 46732 (2017).
  2. *Yamamoto Y, Offord CP, Kimura G, Kuribayashi S, Takeda H, Tsuchiya S, Shimojo H, Kanno H, Bozic I, Nowak MA, Bajzer ž, and Dingli D.:
    "Tumor and immune cell dynamics explain the PSA bounce after prostate cancer brachytherapy."
    Br J Cancer. 115, 195–202 (2016).
  3. *Saito A, Numata Y, Hamada T, Horisawa T, Cosatto E, Graf HP, Kuroda M, and Yamamoto Y.:
    "A novel method for morphological pleomorphism and heterogeneity quantitative measurement: Named cell feature level co-occurrence matrix."
    J Pathol Inform. 7, 36 (2016).
  4. *Yamada M, Saito A, Yamamoto Y, Cosatto E, Kurata A, Nagao T, Tateishi A, and Kuroda M.:
    "Quantitative nucleic features are effective for discrimination of intraductal proliferative lesions of the breast."
    J Pathol Inform. 7, 1 (2016).
  5. *Ogura M, Yamamoto Y, Miyashita H, Kumamoto H, and Fukumoto M.:
    "Quantitative analysis of nuclear shape in oral squamous cell carcinoma is useful for predicting the chemotherapeutic response."
    Med Mol Morphol. 49, 76-82 (2015).
  6. *Yamamoto Y, Oguro T, Mieda J, Ohashi R, Tsuchiya S:
    "In situ search for breast cancer stem cells and their niche: the film sheet epoxy resin embedding method and breast cancer stem cells (Abstract of the 2011th Maruyama Memorial Lectures)."
    J Nippon Med Sch. 80, 240-241 (2013).
  7. *Yamamoto Y, Yamamoto Y, Marugame A, Ogura M, Saito A, Ohta K, Fukumoto M, and Murata T.:
    "Age-related decrease of the retinal vasculature area evaluated by a novel computer-aided analysis system."
    Tohoku J Exp Med. 228, 229-237 (2012).
  8. *Yamamoto Y, Usuda N, Oghiso Y, Kuwahara Y, and Fukumoto M.:
    "The uneven irradiation of a target cell and its dynamic movement can mathematically explain incubation period for the induction of cancer by internally deposited radionuclides."
    Health Phys. 99, 388-393 (2010).
  9. *Yamamoto Y, Chikawa J, Uegaki Y, Usuda N, Kuwahara Y, and Fukumoto M.:
    "Histological type of Thorotrast-induced liver tumors associated with the translocation of deposited radionuclides."
    Cancer Sci. 101, 336-340 (2010).
  10. *Yamamoto Y, Usuda N, Takatsuji T, Kuwahara Y, and Fukumoto M.:
    "Long incubation period for the induction of cancer by Thorotrast is attributed to the uneven irradiation of liver cells at the microscopic level."
    Radiat Res. 171, 494-503 (2009).

お問い合わせ先

〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング 15階

yoichiro.yamamoto [at] riken.jp
※[at]は@に置き換えてください。

その他の関連情報

  • 2016年9月19日:日本経済新聞掲載 "がん細胞、AIで画像判定"
  • 研究紹介:文部科学省科学研究費新学術領域研究 がん研究分野の特性等を踏まえた支援活動

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