慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1985年04月

  -

  1996年03月

  （株）富士通研究所情報社会科学研究所 ,研究員

• 1992年06月

  -

  1993年06月

  兼 米国カリフォルニア大学サンタクルーズ校 ,客員研究員

• 1996年04月

  -

  2001年09月

  東京電機大学理工学部情報科学科 ,助教授

• 2001年10月

  -

  2002年03月

  東京電機大学理工学部情報科学科 ,教授

• 2002年04月

  -

  2005年03月

  慶應義塾大学理工学部生命情報学科 ,助教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1983年03月

  東京工業大学, 理学部, 情報科学科

  大学, 卒業

• 1985年03月

  東京工業大学, 理工学研究科, 情報科学専攻

  大学院, 修了, 修士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

学位 【 表示 ／ 非表示 】

• 理学, 東京工業大学, 1991年10月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• ライフサイエンス / システムゲノム科学

• 情報通信 / 生命、健康、医療情報学 (バイオインフォマティクス)

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• がんゲノム

• バイオインフォマティクス

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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• ビッグデータ解析, 

  2012年04月

  -

  継続中

• がんゲノム解析, 

  2010年04月

  -

  継続中

• 機能性ＲＮＡ配列解析, 

  2002年04月

  -

  継続中

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 情報数理シリーズ「計算論的学習」

  榊原康文，小林聡，横森貴, 培風館, 2001年10月

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  コンピュータに学習能力を持たせることを目的とする人工知能分野における機械学習の理論を解説する日本ではじめての教科書．

• DNAコンピューティング

  Paun, Rozenberg, Salomaa 著，横森貴, 榊原康文, 小林聡 訳, シュプリンガー・フェアラーク東京, 1999年12月

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  DNAコンピュータに関するはじめての教科書．形式言語理論に基づいたDNAコンピュータの理論に関する研究を中心に書かれている．

• 新版　情報処理ハンドブック

  情報処理学会偏，13編6章の「学習」に関する節を分担執筆, オーム社, 1995年11月

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  情報処理に関するすべての分野をカバーするハンドブック．

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Decoding host-microbiome interactions through co-expression network analysis within the non-human primate intestine

  Uehara M., Inoue T., Hase S., Sasaki E., Toyoda A., Sakakibara Y.

  mSystems （mSystems)  9 （ 5 ）  2024年05月

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  The gut microbiome affects the health status of the host through complex interactions with the host’s intestinal wall. These host-microbiome interactions may spatially vary along the physical and chemical environment of the intestine, but these changes remain unknown. This study investigated these intricate relationships through a gene co-expression network analysis based on dual transcriptome profiling of different intestinal sites—cecum, transverse colon, and rectum—of the primate common marmoset. We proposed a gene module extraction algorithm based on the graph theory to find tightly interacting gene modules of the host and the microbiome from a vast co-expression network. The 27 gene modules identified by this method, which include both host and microbiome genes, not only produced results consistent with previous studies regarding the host-microbiome relationships, but also provided new insights into microbiome genes acting as potential mediators in host-microbiome interplays. Specifically, we discovered associations between the host gene FBP1, a cancer marker, and polysaccharide degradation-related genes (pfkA and fucI) coded by Bacteroides vulgatus, as well as relationships between host B cell-specific genes (CD19, CD22, CD79B, and PTPN6) and a tryptophan synthesis gene (trpB) coded by Parabacteroides distasonis. Furthermore, our proposed module extraction algorithm surpassed existing approaches by successfully defining more functionally related gene modules, providing insights for understanding the complex relationship between the host and the microbiome.

  • Access to Document (DOI)

• Variational autoencoder-based chemical latent space for large molecular structures with 3D complexity

  Ochiai T., Inukai T., Akiyama M., Furui K., Ohue M., Matsumori N., Inuki S., Uesugi M., Sunazuka T., Kikuchi K., Kakeya H., Sakakibara Y.

  Communications Chemistry （Communications Chemistry)  6 （ 1 ）  2023年12月

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  The structural diversity of chemical libraries, which are systematic collections of compounds that have potential to bind to biomolecules, can be represented by chemical latent space. A chemical latent space is a projection of a compound structure into a mathematical space based on several molecular features, and it can express structural diversity within a compound library in order to explore a broader chemical space and generate novel compound structures for drug candidates. In this study, we developed a deep-learning method, called NP-VAE (Natural Product-oriented Variational Autoencoder), based on variational autoencoder for managing hard-to-analyze datasets from DrugBank and large molecular structures such as natural compounds with chirality, an essential factor in the 3D complexity of compounds. NP-VAE was successful in constructing the chemical latent space from large-sized compounds that were unable to be handled in existing methods, achieving higher reconstruction accuracy, and demonstrating stable performance as a generative model across various indices. Furthermore, by exploring the acquired latent space, we succeeded in comprehensively analyzing a compound library containing natural compounds and generating novel compound structures with optimized functions.

  • Access to Document (DOI)

• Automatic Detection and Measurement of Renal Cysts in Ultrasound Images: A Deep Learning Approach

  Kanauchi Y., Hashimoto M., Toda N., Okamoto S., Haque H., Jinzaki M., Sakakibara Y.

  Healthcare (Switzerland) （Healthcare (Switzerland))  11 （ 4 ）  2023年02月

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  Ultrasonography is widely used for diagnosis of diseases in internal organs because it is nonradioactive, noninvasive, real-time, and inexpensive. In ultrasonography, a set of measurement markers is placed at two points to measure organs and tumors, then the position and size of the target finding are measured on this basis. Among the measurement targets of abdominal ultrasonography, renal cysts occur in 20–50% of the population regardless of age. Therefore, the frequency of measurement of renal cysts in ultrasound images is high, and the effect of automating measurement would be high as well. The aim of this study was to develop a deep learning model that can automatically detect renal cysts in ultrasound images and predict the appropriate position of a pair of salient anatomical landmarks to measure their size. The deep learning model adopted fine-tuned YOLOv5 for detection of renal cysts and fine-tuned UNet++ for prediction of saliency maps, representing the position of salient landmarks. Ultrasound images were input to YOLOv5, and images cropped inside the bounding box and detected from the input image by YOLOv5 were input to UNet++. For comparison with human performance, three sonographers manually placed salient landmarks on 100 unseen items of the test data. These salient landmark positions annotated by a board-certified radiologist were used as the ground truth. We then evaluated and compared the accuracy of the sonographers and the deep learning model. Their performances were evaluated using precision–recall metrics and the measurement error. The evaluation results show that the precision and recall of our deep learning model for detection of renal cysts are comparable to standard radiologists; the positions of the salient landmarks were predicted with an accuracy close to that of the radiologists, and in a shorter time.

  • Access to Document (DOI)

• Quantum Algorithm for Position Weight Matrix Matching

  Miyamoto K., Yamamoto N., Sakakibara Y.

  IEEE Transactions on Quantum Engineering （IEEE Transactions on Quantum Engineering)  4 2023年

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  In this article, we propose two quantum algorithms for a problem in bioinformatics, position weight matrix (PWM) matching, which aims to find segments (sequence motifs) in a biological sequence, such as DNA and protein that have high scores defined by the PWM and are, thus, of informational importance related to biological function. The two proposed algorithms, the naive iteration method and the Monte-Carlo-based method, output matched segments, given the oracular accesses to the entries in the biological sequence and the PWM. The former uses quantum amplitude amplification (QAA) for sequence motif search, resulting in the query complexity scaling on the sequence length n, the sequence motif length m, and the number of the PWMs K as O(m,Kn), which means speedup over existing classical algorithms with respect to n and K. The latter also uses QAA and, further, quantum Monte Carlo integration for segment score calculation, instead of iteratively operating quantum circuits for arithmetic in the naive iteration method; then, it provides the additional speedup with respect to m in some situation. As a drawback, these algorithms use quantum random access memories, and their initialization takes O(n) time. Nevertheless, our algorithms keep the advantage especially when we search matches in a sequence for many PWMs in parallel.

  • Access to Document (DOI)

• Development and preliminary validation of a machine learning system for thyroid dysfunction diagnosis based on routine laboratory tests

  Hu M., Asami C., Iwakura H., Nakajima Y., Sema R., Kikuchi T., Miyata T., Sakamaki K., Kudo T., Yamada M., Akamizu T., Sakakibara Y.

  Communications Medicine （Communications Medicine)  2 （ 1 ）  2022年12月

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  Background: Approximately 2.4 million patients in Japan would benefit from treatment for thyroid disease, including Graves’ disease and Hashimoto’s disease. However, only 450,000 of them are receiving treatment, and many patients with thyroid dysfunction remain largely overlooked. In this retrospective study, we aimed to develop and conduct preliminary testing on a machine learning method for screening patients with hyperthyroidism and hypothyroidism who would benefit from prompt medical treatment. Methods: We collected electronic medical records and medical checkup data from four hospitals in Japan. We applied four machine learning algorithms to construct classification models to distinguish patients with hyperthyroidism and hypothyroidism from control subjects using routine laboratory tests. Performance evaluation metrics such as sensitivity, specificity, and the area under receiver operating characteristic (AUROC) were obtained. Techniques such as feature importance were further applied to understand the contribution of each feature to the machine learning output. Results: The results of cross-validation and external evaluation indicated that we achieved high classification accuracies (AUROC = 93.8% for hyperthyroidism model and AUROC = 90.9% for hypothyroidism model). Serum creatinine (S-Cr), mean corpuscular volume (MCV), and total cholesterol were the three features that were most strongly correlated with the hyperthyroidism model, and S-Cr, lactic acid dehydrogenase (LDH), and total cholesterol were correlated with the hypothyroidism model. Conclusions: We demonstrated the potential of machine learning approaches for diagnosing the presence of thyroid dysfunction from routine laboratory tests. Further validation, including prospective clinical studies, is necessary prior to application of our method in the clinic.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 糖鎖プライマー法を活用した新規グライコミクスを基盤とする細胞機能の解析と制御

  榊原, 康文

  科学研究費補助金研究成果報告書 2015年

• 消化管内病原細菌特異的排除型新規分子標的療法の確立

  榊原, 康文

  科学研究費補助金研究成果報告書 2015年

• 発がんゲノムにおける非コードRNAの網羅的機能解析

  榊原, 康文

  科学研究費補助金研究成果報告書 2014年

• 中枢神経系における神経細胞社会の構築機構

  榊原, 康文

  科学研究費補助金研究成果報告書 2013年

• 中枢神経系における神経細胞社会の構築機構

  榊原, 康文

  科学研究費補助金研究成果報告書 2010年

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• Guest Editorial for the 16th Asia Pacific Bioinformatics Conference

  Yamanishi Y., Sakakibara Y., Chen Y.

  IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)  16 ( 1 )  2019年01月

  ISSN  15455963

  • Access to Document (DOI)

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• MetaVelvet : An extension of Velvet assembler to de novo metagenome assembly from short sequence reads

  榊原 康文

  ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine 2011 (Chicago, USA) , 

  2011年08月

  , 

  口頭発表（一般）

• Comprehensive analysis of small non-coding RNAs in medaka transcriptome by deep RNA-seq approach

  榊原 康文

  RNA 2011 Sixteenth Annual Meeting of the RNA Society (Kyoto, Japan) , 

  2011年06月

  , 

  口頭発表（一般）

• Genome-wide detections of non-coding RNAs on Ciona intestinalis genome: from in silico search of snoRNA to full-length sequencing and expression analysis

  Kawarama, J., Hase, S., Hachiya, T., Hotta, K., Sakakibara, Y.

  5th International Tunicate Meeting (Okinawa, Japan) , 

  2009年06月

  , 

  口頭発表（一般）

• Discriminative Detection of Cis-acting Regulatory Variation from Location Data

  Yuji Kawada, Yasubumi Sakakibara

  The 4th Asia-Pacific Bioinformatics Conference (APBC2006), Taiwan (Taiwan) , 

  2006年02月

  , 

  口頭発表（一般）

• Intensive in vitro experiments of implementing and executing finite automata in test tube

  Junna Kuramochi and Yasubumi Sakakibara

  The 11th International Meeting on DNA Based Computers (DNA11), London, Ontario (London, Ontario) , 

  2005年06月

  , 

  口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 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年04月

  -

  2028年03月

  榊原 康文, 学術変革領域研究(A), 補助金,  研究代表者

• 深層学習を用いたゲノムスタイル特徴抽出とDNA配列de novo設計と合成

  2020年11月

  -

  2026年03月

  科学技術振興機構, 戦略的創造研究推進事業・CREST, 受託研究,  研究代表者

• 非コードRNA遺伝子をゲノムワイドに発見する汎用システム

  2018年04月

  -

  2023年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 榊原　康文, 基盤研究(A), 補助金,  研究代表者

• 人工知能を用いた化学コミュニケーション空間の多様性と共通性の解明

  2017年06月

  -

  2022年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 榊原　康文, 新学術領域研究(研究領域提案型), 補助金,  研究代表者

• ビッグデータ駆動型創薬システム研究拠点

  2014年

  -

  2018年

  戦略的研究基盤形成支援事業, 榊原康文, 研究代表者

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知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

• 核酸分子を用いた新規な情報解析方法およびそれを用いた核酸の解析方法

  出願日： 特願2000-382449  2000年12月 

  特許権

• Data Sorting,Data Sorting Tree Creating,Derivative

  発行日： United State Patent,No.5787426  1998年07月

  特許権

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 東京電機大学研究振興会　教育奨励賞

  榊原 康文, 1999年, 東京電機大学研究振興会, 「プログラム言語のマルチメディア教育」

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• システムバイオロジー特論

  2024年度

• 生命情報特別講義第１

  2024年度

• 生命情報輪講

  2024年度

• ポストゲノム生命科学方法論

  2024年度

• 現代生物学概論

  2024年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

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• バイオインフォマティクス

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  春学期, 講義, 兼担, 50人

• 基礎生命実験

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 実習・実験, 兼任, 50人

• システムバイオロジー特論

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼任, 50人

• バイオプログラミング第２

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼担, 50人

• アルゴリズムと情報処理

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 専任, 50人

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

• 第８回 新しい RNA/RNP を見つける会

  2009年09月

• 6th International Workshop on Algorithmic Learning

  1995年10月

  -

  継続中

• （財）新世代コンピュータ技術開発機構 蛋白質立体構造予測タスクグループ

  1994年04月

  -

  1995年03月

• 2nd,3rd,4th,5th,6th International Colloquium on Gr

  1994年

  -

  2002年

• 5th,7th,8th,9th,11th International Workshop on Alg

  1994年

  -

  2000年

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

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• 16th International Conference on DNA Computing and Molecular Programming, 

  2010年07月

• ゲノムインフォマティクス国際会議, 

  2009年12月

• 人工知能学会 人工知能基礎論研究会, 

  1998年04月

  -

  2002年03月

• 情報処理学会 論文誌編集委員会, 

  1998年04月

  -

  2002年03月

• 第44回情報処理学会全国大会　チュートリアルセッション　機械学習入門, 

  1992年

  -

  継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2010年07月

  プログラム委員長, 16th International Conference on DNA Computing and Molecular Programming

• 2009年12月

  大会委員長, ゲノムインフォマティクス国際会議

• 2009年09月

  委員長, 第８回 新しい RNA/RNP を見つける会

• 1998年04月

  -

  2002年03月

  幹事, 人工知能学会 人工知能基礎論研究会

• 1998年04月

  -

  2002年03月

  委員, 情報処理学会 論文誌編集委員会

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