医学・生物学ビッグデータを用いた統合解析による新知識の発見

医学・生物学はビッグデータ時代に突入し、シークエンサなどから日々大量のデータが生産され、公共データベースに登録されています。しかし、残念ながら、それらのデータは十分に生かされているとはいえません。まず、大量データの解析のためのパイプラインを走らせても、そこから有用な情報を抽出できなければ意味がありません。さらに、異なる種類のデータを統合して新しい知識を発見することは、依然チャレンジングな課題です。当研究室では、バイオインフォマティクス的な手法により、この問題に答えるべく取り組んでいます。例えば、ゲノム（DNA）、トランスクリプトーム（RNA）、メタボローム（代謝産物）、メタゲノム（微生物）等の情報を組み合わせるマルチオミックス解析に対し、スパコンを用いて相関関係検出やAIを用いたパターン分類等を行うことで、新規の医学・生物学の情報抽出に挑戦しています。