研究者
J-GLOBAL ID:201801004461158890   更新日: 2024年03月30日

齋藤 裕

Saito Yutaka
所属機関・部署:
職名: 教授
その他の所属(所属・部署名・職名) (1件):
  • 国立研究開発法人産業技術総合研究所  人工知能研究センター   特定フェロー
ホームページURL (1件): https://www.ytksailab.org/
研究分野 (2件): システムゲノム科学 ,  生命、健康、医療情報学
研究キーワード (5件): バイオインフォマティクス ,  生体分子設計 ,  タンパク質工学 ,  エピゲノム ,  RNA
競争的資金等の研究課題 (17件):
  • 2023 - 2028 生物情報アーカイブを活用した深層生成モデルによるmRNA最適設計技術
  • 2023 - 2027 量子・AI支援による機能タンパク質最適化技術の研究開発
  • 2023 - 2027 深層学習を用いた化合物潜在空間の構築および人工分子構造のデザイン
  • 2023 - 2025 AI×ロボティクスによるバイオ分子設計ラボの研究開発
  • 2022 - 2025 分子動力学シミュレーション・機械学習を組み合わせた新型コロナウイルス進化予測
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論文 (32件):
  • Andrejs Tučs, Tomoyuki Ito, Yoichi Kurumida, Sakiya Kawada, Hikaru Nakazawa, Yutaka Saito, Mitsuo Umetsu, Koji Tsuda. Extensive antibody search with whole spectrum black-box optimization. Scientific Reports. 2024. 14. 1. 552
  • Bian Bian, Toshitaka Kumagai, Yutaka Saito. VeloPro: A pipeline integrating Ribo-seq and AlphaFold deciphers association patterns between translation velocity and protein structure features. iMeta. 2023. 2. 4. e148
  • Yutaro Kumagai, Yutaka Saito, Yasuyuki S Kida. A multiomics atlas of brown adipose tissue development over time. Endocrinology. 2023. 164. 6. bqad064
  • Yuki Ogawa, Yutaka Saito, Hideki Yamaguchi, Yohei Katsuyama, Yasuo Ohnishi. Engineering the Substrate Specificity of Toluene Degrading Enzyme XylM Using Biosensor XylS and Machine Learning. ACS Synthetic Biology. 2023. 12. 2. 572-582
  • Tomoyuki Ito, Thuy Duong Nguyen, Yutaka Saito, Yoichi Kurumida, Hikaru Nakazawa, Sakiya Kawada, Hafumi Nishi, Koji Tsuda, Tomoshi Kameda, Mitsuo Umetsu. Selection of target-binding proteins from the information of weakly enriched phage display libraries by deep sequencing and machine learning. mAbs. 2023. 15. 1. 2168470-2168470
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MISC (9件):
  • 山口 秀輝, 齋藤 裕. タンパク質の言語モデル. JSBi Bioinformatics Review. 2023. 4. 1. 52-67
  • 齋藤 裕. 深層学習によるタンパク質の機能予測と設計. 生物工学会誌. 2022. 100. 11. 589-592
  • 齋藤 裕. ゲノムは遺伝子を単語とする文章である(か?). バイオサイエンスとインダストリー. 2021. 79. 1. 49-49
  • 梅津 光央, 齋藤 裕, 亀田 倫史, 津田 宏治. 機械学習を用いたタンパク質デザイン. 生物物理. 2021. 61. 3. 177-179
  • 齋藤 裕. 機械学習による生体分子の機能改良. JSBi Bioinformatics Review. 2020. 1. 1. 12-17
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書籍 (3件):
  • ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
    技術情報協会 2023 ISBN:9784861049446
  • スマートセルインダストリー -微生物細胞を用いた物質生産の展望-
    シーエムシー出版 2018 ISBN:9784781313344
  • Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology
    Elsevier 2018 ISBN:9780128096338
学歴 (3件):
  • 2010 - 2012 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 博士課程
  • 2008 - 2010 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 修士課程
  • 2004 - 2008 慶應義塾大学 理工学部
学位 (1件):
  • 博士(理学) (慶應義塾大学)
経歴 (8件):
  • 2024/04 - 現在 北里大学 教授
  • 2024/04 - 現在 産業技術総合研究所 特定フェロー
  • 2019/06 - 現在 東京大学 客員准教授(兼務)
  • 2022/10 - 2024/03 北里大学 特任教授(兼務)
  • 2019/10 - 2024/03 産業技術総合研究所 主任研究員
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委員歴 (9件):
  • 2024 - 現在 日本バイオインフォマティクス学会 理事
  • 2022 - 現在 Scientific Reports Editorial Board Member
  • 2021 - 現在 Frontiers in Genetics Review Editor
  • 2018 - 現在 日本バイオインフォマティクス学会 幹事
  • 2020 - 2021 バイオサイエンスとインダストリー(B&I) トピックス委員
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受賞 (4件):
  • 2022 - Oxford Journals JSBi Prize 2022
  • 2022 - 第11回 新化学技術研究奨励賞
  • 2018 - 第70回 日本生物工学会大会 トピックス賞
  • 2017 - 第6回 生命医薬情報学連合大会(IIBMP 2017) 優秀ポスター発表賞
所属学会 (3件):
日本バイオインフォマティクス学会 ,  日本バイオイメージング学会 ,  日本分子生物学会
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