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J-GLOBAL ID：200901009511498363   Update date: Mar. 21, 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 (216)：
  • 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
  • Koichi Takao, Yuka Kubota, Kota Kurosaki, Hitoshi Kamauchi, Yoshihiro Uesawa, Yoshiaki Sugita. Synthesis and Biological Evaluation of 2-Azolylmethylene-3-(2<i>H</i>)-benzofuranone Derivatives as Potent Monoamine Oxidases Inhibitors. Chemical and Pharmaceutical Bulletin. 2024. 72. 1. 109-120
  • Kousuke Hosonaka, Kenta Yamaoka, Naoe Ikeda, Mayako Uchida, Yoshihiro Uesawa, Kazushige Takahashi, Tadashi Shimizu. Disproportionality Analysis of Stomatitis Associated with Anticancer Drugs Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database. Oncology. 2024. 1-8
  • 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. Preprints. 2024. 2024. 2024010601
  • Risako Hirai, Yoshihiro Uesawa. Analysis of Opioid-Related Adverse Events in Japan Using FAERS Database. Pharmaceuticals (Basel, Switzerland). 2023. 16. 11
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MISC (419)：
  • 植沢芳広. 計算ADMET研究会主査就任の挨拶. CBI学会誌. 2023. 11
  • 植沢 芳広. ケモインフォマティクスを活用した機械学習による化学構造の毒性評価. 日本臨床薬理学会学術総会抄録集. 2022. 43回. 3-3
  • 松坂 恭成, 橋戸 和夫, 八代 龍, 植沢 芳広, 黒崎 宏太. 幹細胞治療法によるデュシェンヌ型筋ジストロフィー(DMD)の心不全に対するエクソソーム型マイクロRNA(miRNA)の治療効果の評価および機械学習を用いた非侵襲性診断バイオマーカーの開発. 福田記念医療技術振興財団情報. 2022. 35. 193-205
  • 甲斐 久博, 杉田 千泰, 植沢 芳広, 安藤 孝, 山本 成郎, 黒川 昌彦. 芍薬の薬理活性予測システム実現を目指したNMRメタボロミクスの構築(第2報). 日本生薬学会年会講演要旨集. 2022. 68回. 138-138
  • 佐藤 光利, 草川 森士, 佐藤 陽治, 松坂 恭成, 植沢 芳広. 3D細胞培養による細胞表現型の違いを指標にした異常細胞識別の検討. 応用薬理. 2022. 102. 5-6. 129-129
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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 (8)：
  • 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
  • 1992 - 2003 Meiji Pharmaceutical University
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Committee career (50)：
  • 2023/10 - 現在 Frontiers in Molecular Biosciences Topic Editor
  • 2023/08 - 現在 International Journal of Molecular Sciences Guest editor
  • 2023/08 - 現在 第25回応用薬理シンポジウム 実行委員長
  • 2023/06 - 現在 日本薬学会 構造活性相関部会 第52回構造活性相関シンポジウム実行委員
  • 2023/04 - 現在 CBI学会 研究推進委員会
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Awards (23)：
  • 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
  • 2023/04 - 関信地区国立病院薬剤師会 優秀論文奨励賞(委員長賞)
  • 2023/04 - 日本薬学会 学生優秀発表賞 有害事象自発報告データベース FAERSを用いた医薬品の薬剤性睡眠障害発現傾向の解析
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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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