研究者
J-GLOBAL ID：200901019432228666   更新日: 2024年04月03日

長谷 武志

ハセ タケシ | Hase Takeshi
所属機関・部署：
特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構

特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構 について


職名： Senior Scientist (Adjunct)
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
研究分野 (5件)： 生物物理学 ,  システムゲノム科学 ,  ゲノム生物学 ,  生命、健康、医療情報学 ,  統計科学
研究キーワード (11件)： Network embedding ,  Network medicine ,  ネットワーク科学 ,  機械学習 ,  人工知能 ,  進化 ,  計算毒性学 ,  AI創薬 ,  ネットワークバイオロジー ,  データサイエンス ,  生命情報学
競争的資金等の研究課題 (1件)：
  • 2013 - 2017 ネットワーク解析と比較ゲノムを応用した薬剤標的分子を予測する数理モデルの構築
論文 (30件)：
  • Takeshi Hase, Samik Ghosh, Ken-ichi Aisaki, Satoshi Kitajima, Jun Kanno, Hiroaki Kitano, Ayako Yachie. DTox: A deep neural network-based in visio lens for large scale toxicogenomics data. The Journal of Toxicological Sciences. 2024. 49. 3. 105-115
  • Hiroyuki Maruoka, Takaaki Hattori, Takeshi Hase, Kunihiko Takahashi, Masahiro Ohara, Satoshi Orimo, Takanori Yokota. Aberrant morphometric networks in Alzheimer's disease have hemispheric asymmetry and age dependence. European Journal of Neuroscience. 2023. 1-16
  • Tsubura Noda, Shotaro Mizuno, Kaoru Mogushi, Takeshi Hase, Yoritsugu Iida, Katsuyuki Takeuchi, Yasuyoshi Ishiwata, Masashi Nagata. Development of a predictive model for nephrotoxicity during tacrolimus treatment using machine learning methods. British Journal of Clinical Pharmacology. 2023. bcp.15953
  • Akiko Kubo, Yohei Masugi, Takeshi Hase, Kengo Nagashima, Yuko Kawai, Minako Takizawa, Takako Hishiki, Megumi Shiota, Masatoshi Wakui, Yuko Kitagawa, et al. (Research article) Polysulfide Serves as a Hallmark of Desmoplastic Reaction to Differentially Diagnose Ductal Carcinoma In Situ and Invasive Breast Cancer by SERS Imaging. Antioxidants. 2023. 12. 2. 240-240
  • Abe D, Inaji M, Hase T, Takahashi S, Sakai R, Ayabe F, Tanaka Y, Otomo Y, Maehara T. A Prehospital Triage System to Detect Traumatic Intracranial Hemorrhage Using Machine Learning Algorithms. JAMA Network Open. 2022. 5. 6. e2216393
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MISC (8件)：
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書籍 (1件)：
  • 先端医療と創薬のための疾患システムバイオロジー -オミックス医療からシステム分子医学へ-
    培風館 2012
講演・口頭発表等 (34件)：
  • AI駆動型の創薬・生命・医科学研究の最新動向 AI創薬・ケモインフォマティクスセミナー(オンライン開催)
    (データ関連人材育成プログラム全国ネットワーク 2023)
  • 深層学習を基盤としたオミックスデータ解析とその創薬・毒性学研究への応用
    (年日本バイオインフォマティクス学会年会・第12回生命医薬情報学連合大会(日本オミックス医学会シンポジウム・ビッグ・データとAI が医学・医療を変革する)柏の葉カンファレンスセンター 2023)
  • AIを活用した創薬・生命・医科学研究の最新動向
    (医療・創薬データサイエンスコンソーシアム(MD-DSC), 2022 年度「データサイエンス人材育成プログラム」説明会(オンライン開催) 2023年3月24日 2023)
  • AI創薬研究の最新動向について
    (一般社団法人 日本オミックス医学会 シンポジウム AI創薬の最新の展開 2022)
  • AI 創薬の最新動向
    (AI創薬・ケモインフォマティクスセミナー, データ関連人材育成プログラム全国ネットワーク 2022)
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学歴 (4件)：
  • 2002 - 2008 東京医科歯科大学 医歯学総合研究科 医科学
  • 2000 - 2002 慶應義塾大学 理工学研究科 基礎理工学専攻物理学専修
  • 1996 - 2000 慶應義塾大学 理工学部 物理学科
  • 1992 - 1995 両国高校
学位 (2件)：
  • Master(Science) (Keio University)
  • Ph.D (Medical Science) (Tokyo Medical and Dental University)
経歴 (25件)：
  • 2024/04 - 現在 文部科学省科学技術・学術政策研究所 客員研究官
  • 2023/10 - 現在 特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構 Senior Scientist (Adjunct)
  • 2023/06 - 現在 東京医科歯科大学 統合教育機構 イノベーション人材育成部門 特任教授
  • 2023/05 - 現在 大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 招へい教授
  • 2021/04 - 現在 国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所 感染病態制御ワクチンプロジェクト 客員研究員
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所属学会 (3件)：
日本毒性病理学会 ,  日本進化学会 ,  日本バイオインフォマティクス学会
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