研究紹介
研究テーマ
データ駆動型科学のための情報学ツール開発における機械学習の統合
キーワード
機械学習、ディープラーニング、データサイエンス、創薬
研究概要
私の研究は、機械学習と文献データマイニングを活用して、特定のナノ粒子や低分子の潜在的な毒性や活性を予測することに重点を置いていました。現在、私はデータ駆動型科学におけるキャリアをさらに発展させるため、新たな機会や共同研究を積極的に模索しています。具体的には、データ駆動型科学研究のために、逐次モデルベース最適化、幾何学的ディープラーニング、画像ベースのディープラーニングなど、さまざまな機械学習の原理や技術を探求しています。主な目的は、機械学習の方法論を計算ツールの開発に統合することです。これらのツールは、特に創薬や化学などの領域において、科学者が大規模なデータセットを分析し、意味のある洞察を引き出すのを支援するように設計されています。
代表的な研究成果
- Evidence-Based Prediction of Cellular Toxicity for Amorphous Silica Nanoparticles
Martin, Watanabe, R., Hashimoto, K., Higashisaka, K., Haga, Y., Tsutsumi, Y., Mizuguchi, K. ACS Nano, 2023, 17, 9987–9999.
DOI: 10.1021/acsnano.2c11968 - Safety, efficacy, and cost-effectiveness of insulin degludec U100 versus insulin glargine U300 in adults with type 1 diabetes: a systematic review and indirect treatment comparison
Martin, Zhou, Y., Takagi, T., Tian, YS. Int. J. Clin. Pharm., 2022, 44, 587–598.
DOI: 10.1007/s11096-022-01410-x - Efficacy and safety among second-generation and other basal insulins in adult patients with type 1 diabetes: a systematic review and network meta-analysis
Martin, Zhou, Y., Takagi, T., Tian, YS. Naunyn-Schmiedeberg’s Arch. Pharmacol., 2021, 394, 2091–2101.
DOI: 10.1007/s00210-021-02128-9 - Vonoprazan vs proton pump inhibitors in treating post-endoscopic submucosal dissection ulcers and preventing bleeding: A meta-analysis of randomized controlled trials and observational studies
Martin, Zhou, Y., Meng, CX., Takagi, T., Tian, YS. Medicine, 2020, 99, 9(e19357).
DOI: 10.1097/md.0000000000019357 - Vonoprazan versus proton pump inhibitors in treating post-endoscopic submucosal dissection ulcers and preventing bleeding: Protocol for meta-analysis of randomized controlled trials and observational studies
Martin, Zhou, Y., Meng, CX., Takagi, T., Tian, YS. Medicine, 2019, 98, 8(e14381).
DOI: 10.1097/md.0000000000014381