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J-GLOBAL ID：200901009511498363   Update date: Oct. 19, 2024

Uesawa Yoshihiro

ウエサワ ヨシヒロ | Uesawa Yoshihiro
Affiliation and department：
Meiji Pharmaceutical University Faculty of Pharmacy, Department of Medical Molecular Informatics

About Meiji Pharmaceutical University Faculty of Pharmacy, Department of Medical Molecular Informatics


Job title： Professor
Homepage URL  (1)： https://u-lab.my-pharm.ac.jp/~mminfo/
Research field  (4)： Pharmaceuticals - health and biochemistry ,  Clinical pharmacy ,  Pharmaceuticals - chemistry and drug development ,  Pharmacology
Research keywords  (9)： 機械学習 ,  人工知能 ,  drug metabolism ,  pharmacokinetics ,  Opioid ,  QSAR ,  Computational Toxicology ,  adverse drug reaction ,  Chemometrics
Research theme for competitive and other funds  (20)：
  • 2022 - 2026 リアルワールドデータに基づく重症皮膚副作用発症機序の解明と予測法の開発
  • 2022 - 2025 Search for characteristic markers of stem cell and cell validation by prediction of cell characteristics using AI
  • 2020 - 2023 Development of minimally invasive therapy for oral cancer by hyperthermia with tumor-specific targeting magnetic nanoparticles
  • 2020 - 2023 Elucidation of selective cytotoxicity against malignant cells by chromone derivatives
  • 2019 - 2022 Search for characteristic markers of stem cells for use in cell therapeutics and improvement of validation accuracy by AI
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Papers (222)：
  • Risa Hamazaki, Yoshihiro Uesawa. Characterization of Antineoplastic Agents Inducing Taste and Smell Disorders Using the FAERS Database. Pharmaceuticals (Basel, Switzerland). 2024. 17. 9
  • Mami Kikegawa, Hideko Sone, Yoshihiro Uesawa. Comprehensive Analysis of Drug-Induced Parkinson-like Events. Pharmaceuticals (Basel, Switzerland). 2024. 17. 8
  • Moena Kagaya, Yoshihiro Uesawa. Nuclear Receptors and Stress Response Pathways Associated with the Development of Oral Mucositis Induced by Antineoplastic Agents. Pharmaceuticals (Basel, Switzerland). 2024. 17. 8
  • Ryuichiro Hosoya, Reiko Ishii-Nozawa, Tomoko Terajima, Hajime Kagaya, Yoshihiro Uesawa. The Association between Molecular Initiating Events and Drug-Induced Hiccups. Pharmaceuticals. 2024. 17. 3. 379-379
  • Yoshihiro Uesawa. Progress in Predicting Ames Test Outcomes from Chemical Structures: An In-Depth Re-Evaluation of Models from the 1st and 2nd Ames/QSAR International Challenge Projects. International journal of molecular sciences. 2024. 25. 3
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MISC (432)：
  • 岡田賢二, 岡田賢二, 中野孝介, 出口尚子, 三井誠二, 中國正祥, 庄司健介, 小林信二, 小林洋介, 吉門崇, et al. Implementation status of therapeutic drug monitoring for antimicrobial agents in pediatrics: An analysis of data from the Pediatric Medical Information Collection System. 日本薬学会年会要旨集(Web). 2024. 144th
  • 細谷龍一郎, 細谷龍一郎, 野澤(石井)玲子, 植沢芳広. 受容体データベースBidingDBの有用性,および副作用データベースとの統合に関する検討. 日本緩和医療薬学会年会プログラム・要旨集. 2023. 16th
  • 中尾百合子, 黒崎宏太, 朝田瑞穂, 植沢芳広. Construction and evaluation of a Machine Learning prediction model based on chemical structural features of pruritus-inducing drugs. 日本薬学会年会要旨集(Web). 2023. 143rd
  • 吉野琴音, 朝田瑞穂, 坂上宏, 植沢芳広. Comprehensive analysis of suppressive effects of chromone-based drugs on adverse drug reactions: Database research for drug repositioning. 日本薬学会年会要旨集(Web). 2023. 143rd
  • 埜本隼助, 朝田瑞穂, 朝田瑞穂, 見神尊修, 合田光寛, 合田光寛, 薗田悠平, 薗田悠平, 高橋志門, 高橋志門, et al. Search for steroid-related drugs that inhibit multiple sclerosis using the FDA Adverse Event Reporting System database. 日本薬学会年会要旨集(Web). 2023. 143rd
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Patents (1)：
  • PREDICTING DEVICE, PREDICTING METHOD, PREDICTING PROGRAM, LEARNING MODEL INPUT DATA GENERATING DEVICE, AND LEARNING MODEL INPUT DATA GENERATING PROGRAM
Books (13)：
  • Cheminformatics, QSAR, and Machine Learning Applications for Novel Drug Development
    ELSEVIER 2023
  • ケモインフォマティクスデータ収集の最適化と解析手法
    2023
  • 医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像
    NTS 2022
  • Optimization of a Deep-Learning Method Based on the Classification of Images Generated by Parameterized Deep Snap a Novel Molecular-Image-Input Technique for Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Analysis
    Frontiers eBook 2020
  • QSAR Prediction Model to Search for Compounds with Selective Cytotoxicity Against Oral Cell Cancer, Biological Efficacy of Natural and Chemically Modified Products against Oral Inflammatory Lesions
    MDPI Books 2019
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Lectures and oral presentations  (84)：
  • 副作用データベースを用いた毒性発現経路の推定と大規模言語モデルの活用
    (CBI学会2023年大会フォーカストセッション 2023)
  • 計算ADMET研究会(旧・計算毒性学研究会)主査就任の挨拶と今後の展望
    (CBI学会2023年大会フォーカストセッション 2023)
  • 毒性・副作用研究における人工知能の有用性
    (第67回日本薬学会関東支部大会特別講演 2023)
  • 医薬品副作用データベースに基づく有害反応誘発メカニズムの解析
    (MOEフォーラム2023 2023)
  • AI と化学物質の構造情報を活用した新時代の毒性予測戦略
    (第64回大気環境学会年会 2023)
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Professional career (2)：
  • Ph.D., Pharmaceutics (Kyoto University)
  • 博士(薬学) (京都大学)
Work history (9)：
  • 2024/04 - 現在 Meiji Pharmaceutical University
  • 2018/04 - 現在 Meiji Pharmaceutical University Department of Medical Molecular Informatics Professor
  • 2018 - 現在 - Meiji Pharmaceutical University, Professor
  • 2013/04 - 2018/03 Meiji Pharmaceutical University
  • 2003 - 2013 - 明治薬科大学 講師
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Committee career (53)：
  • 2024/10 - 現在 International Journal of Molecular Sciences Editorial Board
  • 2024/04 - 現在 日本医療薬学会 医療薬学編集委員
  • 2023/10 - 現在 Frontiers in Molecular Biosciences Topic Editor
  • 2023/09 - 現在 日本医薬品安全性学会 副作用データベース解析部会オブザーバー
  • 2023/08 - 現在 International Journal of Molecular Sciences Guest editor
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Awards (25)：
  • 2024/07 - 日本医薬品安全性学会 第10回日本医薬品安全性学会学術大会最優秀演題賞
  • 2024/04 - 日本薬学会 第144年会学生優秀発表賞
  • 2023/07 - 第9回日本医薬品安全性学会学術大会 優秀演題賞
  • 2023/06 - 日本医療薬学会第6回フレッシャーズ・カンファランス 優秀演題発表賞
  • 2023/06 - 日本医療薬学会第6回フレッシャーズ・カンファランス 優秀演題発表賞
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Association Membership(s) (14)：
Sigma Xi ,  日本毒性学会 ,  日本医薬品安全性学会 ,  日本緩和医療薬学会 ,  日本薬剤学会 ,  日本医療薬学会 ,  日本薬物動態学会 ,  日本薬理学会 ,  日本化学会情報化学部会 ,  情報計算化学生物学会 ,  日本臨床薬理学会 ,  日本薬学会 ,  The Japanese Pharmacological Society ,  Japanese Society for the Study of Xenobiotics
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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