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

• 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

• 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

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 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 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• ライフサイエンス / システムゲノム科学

• 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）

• 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

• がんゲノム

• バイオインフォマティクス

• バイオインフォマティクス

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

• 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

  　概要を見る

  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

  　概要を見る

  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

  　概要を見る

  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 】

• Deep learning of multimodal networks with topological regularization for drug repositioning

  Ohnuki Y., Akiyama M., Sakakibara Y.

  Journal of Cheminformatics 16 （ 1 ） 103 2024年12月

  ISSN  1758-2946

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  Motivation: Computational techniques for drug-disease prediction are essential in enhancing drug discovery and repositioning. While many methods utilize multimodal networks from various biological databases, few integrate comprehensive multi-omics data, including transcriptomes, proteomes, and metabolomes. We introduce STRGNN, a novel graph deep learning approach that predicts drug-disease relationships using extensive multimodal networks comprising proteins, RNAs, metabolites, and compounds. We have constructed a detailed dataset incorporating multi-omics data and developed a learning algorithm with topological regularization. This algorithm selectively leverages informative modalities while filtering out redundancies. Results: STRGNN demonstrates superior accuracy compared to existing methods and has identified several novel drug effects, corroborating existing literature. STRGNN emerges as a powerful tool for drug prediction and discovery. The source code for STRGNN, along with the dataset for performance evaluation, is available at https://github.com/yuto-ohnuki/STRGNN.git.

  • Access to Document (DOI)

• Selection of anti-cytokine biologics by pretreatment levels of serum leucine-rich alpha-2 glycoprotein in patients with inflammatory bowel disease.

  Amano T, Yoshihara T, Shinzaki S, Sakakibara Y, Yamada T, Osugi N, Hiyama S, Murayama Y, Nagaike K, Ogiyama H, Yamaguchi T, Arimoto Y, Kobayashi I, Kawai S, Egawa S, Kizu T, Komori M, Tsujii Y, Asakura A, Tashiro T, Tani M, Otake-Kasamoto Y, Uema R, Kato M, Tsujii Y, Inoue T, Yamada T, Kitamura T, Yonezawa A, Iijima H, Hayashi Y, Takehara T

  Scientific reports 14 （ 1 ） 29755 2024年11月

  • Access to Document (DOI)

• 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 ） e0140523 2024年05月

  　概要を見る

  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 ） 249 2023年12月

  　概要を見る

  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

  ISSN  2227-9032

  　概要を見る

  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)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

• 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 ） 1 - 2 2019年01月

  ISSN  15455963

  • Access to Document (DOI)

• 音声データを用いたうつ病重症度の深層学習解析

  四井 美月, Liang Kuo-ching, 廣原 茉耶, 北沢 桃子, 吉村 道孝, 江口 洋子, 藤田 卓仙, 岸本 泰士郎, 榊原 康文

  人工知能学会全国大会論文集 （一般社団法人 人工知能学会）  2018 （ 0 ） 4C2OS27b02 - 4C2OS27b02 2018年

  　概要を見る

  <p>精神疾患の診断は現在，問診に基づく医師の主観的判断によって行われている．このような現在の診断方法は医師の経験に強く依存するため，正確な診断を行うための客観的な診断方法を開発する必要があると言われている．したがって我々の目標は，デバイスによって記録されたデータからうつ病患者の重症度を客観的に計算する深層学習手法を構築することである． 本研究では，うつ病患者と健常者を音声データで分類する深層学習プログラムを開発する．</p>

  • Access to Document (DOI)

• 新たなステージに入ったアサガオ研究。高精度なゲノム解読と幻の黄色いアサガオの再現

  星野敦, 仁田坂英二, V. Jayakumar, 榊原康文

  化学と生物 56   39 - 46 2018年

• Stmm1a(Skin tumour modifier of MSM/Ms)に位置するPak1はその発現低下により細胞増殖を抑制する

  吉澤 康博, 奥村 和弘, 齋藤 慈, 宗形 春花, 青戸 良賢, 磯貝 恵理子, 榊原 康文, 若林 雄一

  日本癌学会総会記事 （日本癌学会）  76回   P - 1009 2017年09月

  ISSN  0546-0476

• がん細胞株におけるderived RNAのプロファイル解析

  青木言太, 土谷麻里子, 小坂威雄, 長谷純崇, 佐藤健吾, 水野隆一, 大家基嗣, 榊原康文

  日本RNA学会年会要旨集 19th 2017年

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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

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 学術変革領域研究(A), 榊原 康文, 学術変革領域研究(A), 補助金,  研究代表者

• 天然物が織り成す化合物潜在空間が拓く生物活性分子デザイン

  2023年04月

  -

  2028年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 菊地 和也, 榊原 康文, 伊藤 寛晃, 丹羽 節, 荒井 緑, 大森 建, 大上 雅史, 上田 実, 鎌田 真由美, 吉田 稔, 学術変革領域研究(A), 未設定

• 人工知能により病理画像と多層オミックスデータを統合した新しい病理診断の創出

  2021年04月

  -

  2024年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 金井 弥栄, 榊原 康文, 新井 恵吏, 基盤研究(B), 未設定

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  腎細胞がん104症例の手術検体の病理プレパラートのうち、核異形度分類Fuhrman gradeが最も高度である領域と、面積的に最も優位なFuhrman gradeを示す領域を、種々の倍率で撮影した光学顕微鏡画像と、バーチャルスライドデータを深層学習に供した。転移学習に用いるため、肝・肺・心・胃等正常主要臓器の光学顕微鏡画像・バーチャルスライドデータを同様に深層学習に供した。自己符号化器AutoEncoderを用いた前処置により画像を圧縮し、畳み込みニューラールネットワーク (convolution neural network [CNN])に投入して、入力画像に対してCpGアイランドメチル化形質 (CIMP)陽性・陰性の2値分類を行った。CIMP陽性・陰性を判定するためのより高い曲線下面積 (area under the curve [AUC])を得るための、適切な光学顕微鏡画像の倍率ならびにデ ータ圧縮方法を明らかにした。モデル構築における、バーチャルスライド画像の有用性が示された。画像認識データセットImageNetを用いたパラメータ学習モデルInception version 3ではなく、我々自身が撮影した主要臓器の多数の光学顕微鏡画像から転移学習を行う方が、十分なAUCを獲得できることがわかった。Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM)を用いて、CNNモデルがCIMP陽性・陰性の判別時に病理画像のどの領域に着目しているか可視化した。全症例・全分割画像における可視化結果を、病理専門医とバイオインフォマティシャンが討議しつつ確認した。また複数の病理専門医が、CNNモデルの着眼点を、クロマチンパターン等の核異型・細胞異型・組織構築・細胞間接着性・細胞極性・胞巣形状・血管密度・間質細胞組成に分類し言語化した。

• 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

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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

• 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

• 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」

• 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 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 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 】

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• 第８回 新しい RNA/RNP を見つける会

  2009年09月

• 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

• 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

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• 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

• 2010年07月

  Program Committee Co-Chairman, 16th International Conference on DNA Computing and Molecular Programming

• 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12月

  organizing chairman, 20th International Conference on Genome Informatics(GIW2009)

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