データから生命現象を俯瞰的に捉えるための
​統計的モデリング

　今日の生命科学においては、従来の仮説駆動型研究は限界に達してきており、網羅的・体系的に取得された大規模な生命情報から意味のある情報を抽出し、生命現象をシステムとして統合的に理解するデータ駆動型研究の必要性が生じてきました。私たちは、医学系研究において発生する課題とその発見・解決法を現場の第一線の研究者とのディスカッションの中で把握するとともに、膨大なオミクスデータを適切に解析し、生命現象を俯瞰的に捉えるためのシステム生物学的方法論の開発を行っています。​

オブジェクト指向型データの解析法

　次世代シーケンサーを始め、質量分析や画像解析の発達により生命医科学分野においても膨大かつヘテロなビッグデータが集積しており、それらの解析技術基盤が課題となっています。一方、統計科学の分野でもデータ中心的な転回期を迎えつつあり、従来の多変量解析における数値行列型データに加え、各観測値がヒストグラムや関数、木構造、画像といった多種多様なデータ表現に対する解析方法であるオブジェクト指向型データ解析法が広がりを見せつつあります。本研究室では、多種多様ながんのビッグデータを駆使して複雑極まりないがんのエコシステムを攻略すべく、オブジェクト指向型データ解析のための基盤構築を行っています。