TATSUKI YAMAMOTO
PORTFOLIO
バイオインフォマティクスを活用したAI創薬の研究、
特に創薬ターゲット探索手法の開発に関する研究を行っています。
ABOUT
京都大学医学研究科人間健康科学系専攻の修士課程にて、バイオインフォマティクス分野の研究に取り組んでいます。
学部では医療・臨床検査技術を専門的に学び、各種検査データへの理解を深めました。
「データがどのように得られているか」への知見は、医療分野でデータを扱う上での重要な基盤として活かしていきたいと考えています。
その実践として、電子カルテデータを用いて、がん病態の理解と個別化医療を目的とした、死亡に至るがん患者の体内状態の変化を時系列に推定する機械学習フレームワークの開発に取り組みました。
この過程で、バイオロジー × 医療領域におけるデータサイエンスの可能性に興味を持ち、病態メカニズム解明や創薬を支える先端アプローチとしてバイオインフォマティクスの世界に飛び込みました。
疾患発症の原因となる生体メカニズムを解明する取り組みは、世界中で何十年にわたり取り組まれてきましたが、依然として未解明の事象が多く残されています。
そのため、これまでに蓄積されてきた多様なデータや各種知見を統合する情報学的アプローチにより、未知の生体メカニズムの解明と、革新的な治療法の樹立が求められていると考えています。
現在は、創薬ターゲット候補を特定するAI・機械学習手法の研究を進めています。
将来的には、ターゲット探索に限らず創薬現場の幅広い課題にデータサイエンスの技術を応用し、少しでも多く、少しでも早く、新しい薬を世界に届けることに挑戦したいです。
MY VISION
Learn. Predict. Cure.
AIは学習し、予測する。自分自身もまた学び、未来を読む。
人間とAIの協働によって、世界に新たな治療を創出していきたいです。
RECENT WORKS
RESEARCH ARTICLES
PRESENTATIONS
What Happens to Cancer Patients before They Die? Extracting the Dynamics of Mortality Factors using Machine Learning
Elucidation of Mortality Triggers Using Temporal Predictive Models
AWARDS
Excellent Poster Award, Chem-Bio Informatics (CBI) Society Annual Meeting 2023
WORK EXPERIENCES
中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット インターンシップ
SKILL
Python
Pythonを用いた研究経験
Pytorch / Pytorch Geometricによる深層学習の実装経験
CONTACT
お問い合わせは、SNSまたはメールにてお願いいたします。
Linkedin Email: yamamoto.tatsuki.25d[at]st.kyoto-u.ac.jp