研究者
J-GLOBAL ID:202001008789955384   更新日: 2024年03月09日

長谷川 嵩矩

ハセガワ タカノリ | HASEGAWA Takanori
所属機関・部署:
職名: 准教授
研究分野 (3件): ゲノム生物学 ,  統計科学 ,  生命、健康、医療情報学
競争的資金等の研究課題 (7件):
  • 2023 - 2026 人種横断的大規模マルチオミクス研究が拓くCOVID-19重症化や後遺症の病態解明
  • 2022 - 2025 HLA結合性ネオ抗原予測を用いたがんの免疫療法への応答性予測の数理的解析
  • 2021 - 2024 経時的遺伝子発現解析を用いた敗血症慢性重症経過の病態解明と予測モデル構築
  • 2019 - 2022 ヒト体内細菌叢時系列データを用いた細菌叢と疾患・健康状態の関係予測の研究
  • 2017 - 2019 時系列検診データとゲノム・メタゲノム情報を統合した生活習慣病の重篤化予測の研究
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論文 (52件):
  • Qingbo S Wang, Ryuya Edahiro, Ho Namkoong, Takanori Hasegawa, Yuya Shirai, Kyuto Sonehara, Atsushi Kumanogoh, Makoto Ishii, Ryuji Koike, Akinori Kimura, et al. Estimating gene-level false discovery probability improves eQTL statistical fine-mapping precision. NAR genomics and bioinformatics. 2023. 5. 4. lqad090
  • Yuta Kobayashi, Atsushi Niida, Satoshi Nagayama, Koichi Saeki, Hiroshi Haeno, Kazuki K. Takahashi, Shuto Hayashi, Yuki Ozato, Hideyuki Saito, Takanori Hasegawa, et al. Subclonal accumulation of immune escape mechanisms in microsatellite instability-high colorectal cancers. British Journal of Cancer. 2023
  • Angelica Anne Eligado Latorre, Keiko Nakamura, Kaoruko Seino, Takanori Hasegawa. Vector Autoregression for Forecasting the Number of COVID-19 Cases and Analyzing Behavioral Indicators in the Philippines: Ecologic Time-Trend Study. JMIR formative research. 2023. 7. e46357
  • Toshiki Sera, Norio Otani, Hideo Bannai, Takanori Hasegawa, Takehiro Umemura, Hideki Honda, Akio Kimura. The current status of emergency departments in secondary emergency medical institutions in Japan: a questionnaire survey. International journal of emergency medicine. 2023. 16. 1. 40-40
  • Akihiro Kitagawa, Tsuyoshi Osawa, Miwa Noda, Yuta Kobayashi, Sho Aki, Yusuke Nakano, Tomoko Saito, Dai Shimizu, Hisateru Komatsu, Maki Sugaya, et al. Convergent genomic diversity and novel BCAA metabolism in intrahepatic cholangiocarcinoma. British journal of cancer. 2023. 128. 12. 2206-2217
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MISC (21件):
  • 長谷川 嵩矩. 私とがんのプロテオゲノミクス TCR-抗原特異性の予測に向けた技術的進展と取り組み. 電気泳動. 2023. 67. Suppl. s30-s30
  • 内御堂亮, 長谷川嵩矩, 若林健二. 重症新型コロナウィルス肺炎死亡予測のためのICU時系列データ解析. 日本集中治療医学会学術集会(Web). 2022. 49th. Suppl.1. 551-551
  • 内御堂 亮, 長谷川 嵩矩, 三島 有華, 塩田 修玄, 丸山 史, 長島 道生, 山内 英雄, 鵜川 豊世武, 宮野 悟, 重光 秀信. 機械学習を用いた重症新型コロナウィルス肺炎における死亡予測モデル作成の試み. 日本集中治療医学会雑誌. 2021. 28. Suppl.2. 337-337
  • 三澤 計治, 三島 英換, 長谷川 嵩矩, 大内 基司, 小島 要, 河合 洋介, 松尾 雅文, 安西 尚彦, 長崎 正朗. まれな変異に重点を置いた尿酸値の遺伝率の研究. 痛風と尿酸・核酸. 2021. 45. 1. 23-30
  • 三森功士, 長山聡, 長谷川嵩矩, 新井田厚司, 小林雄太, 小林雄太, 増田隆明, 鈴木穣, 柴田龍弘. 大腸癌における転移巣形成への進化とctDNAで検出可能な変異の特徴. 日本がん転移学会学術集会・総会プログラム抄録集. 2021. 30th
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特許 (2件):
書籍 (4件):
  • Pythonで実践 : 生命科学データの機械学習 : あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる!
    羊土社 2023 ISBN:9784758122634
  • 体育の科学71巻11月号「スポーツ・運動領域におけるAI・機械学習の活用」
    株式会社 杏林書院 2021
  • 【新型データ駆動型サイエンスの起動】腫瘍特異的ネオ抗原の数理的解析とがんの免疫病態解明への応用
    医歯薬出版(医学のあゆみ) 2021
  • 【遺伝統計学と疾患ゲノムデータ解析 病態解明から個別化医療、ゲノム創薬まで】(第2章)大規模ゲノムデータ解析の最先端 T細胞受容体レパトア解析
    メディカルドゥ(遺伝子医学MOOK) 2018
講演・口頭発表等 (8件):
  • 尿酸値の失われた遺伝率は、レアバリアントがかなりの部分を説明する
    (痛風と尿酸・核酸 2020)
  • 尿酸値の失われた遺伝率は、レアバリアントがかなりの部分を説明する
    (日本痛風・核酸代謝学会総会プログラム抄録集 2020)
  • PCAWGデータを用いた予後バイオマーカーの網羅的探索(Comprehensive Search for Prognostic Biomarkers using PCAWG Data)
    (日本癌学会総会記事 2018)
  • 肝臓がんにおける免疫抑制機構のゲノム解析(Genomic insights into immune suppression in liver cancer)
    (日本癌学会総会記事 2018)
  • 肝臓がんおよび大腸がんのゲノム・トランスクリプトーム解析による腫瘍免疫微小環境の特性評価
    (日本がん免疫学会総会プログラム・抄録集 2018)
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学歴 (3件):
  • 2012 - 2015 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻
  • 2010 - 2012 東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻
  • 2006 - 2010 早稲田大学 理工学部 電気・情報生命工学科
経歴 (4件):
  • 2021/09/01 - 現在 東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AI・ビッグデータ研究部門 統合解析分野 准教授
  • 2020/04/01 - 2021/08/31 東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AI・ビッグデータ研究部門 統合解析分野 講師
  • 2015/10/01 - 2020/03/31 東京大学医科学研究所 ヘルスインテリジェンスセンター 助教
  • 2015/02 - 2015/09 東北大学 東北メディカル・メガバンク機構 助教
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