谷口雄一グループ – 京都大学

生命の複雑な挙動を論理的に理解し次世代の医学・生命科学を創造する

京都大学高等研究院物質ー細胞統合システム拠点

京都大学大学院生命科学研究科多元生命科学分野

私たちヒトを含む生命は、ゲノムやタンパク質をはじめとする多種多様な分子の働きによって成り立っていることが知られていますが、その複雑な挙動を正確に予見し、自由自在に制御するには至っていません。

私たちの研究室では、生物学・化学・物理学・医学・情報学・工学などの様々な分野の知識と技術を結集・融合させ、生命の働きの全容を各種分子のレベルで捉えて制御する新原理のテクノロジーを開発し、それらを基盤に新規の医学・生命科学分野を開拓することを目標としています。

研究紹介

新原理のテクノロジーを基盤として、新規の切り口、もしくは網羅的観点からの生命理解を実現する

近代の生命科学においては、ゲノムシーケンサーや質量分析法など、新しいテクノロジーの創出によってその進展が支えられています。私たちの研究室では、従来の学問分野にとらわれることなく、各分野の最先端の知見を元に新しい画期的なテクノロジーを生み出すことにより、医学・生命科学を飛躍的に発展させることを目指しています。下記は私たちの研究室で、新規テクノロジー創出の基盤技術になりうるものとして開発、またはその検討を行っているものの一例です。

次世代シーケンサー解析

数百万から数億にわたる数のDNA断片の配列を並列して解読する技術。さまざまな生物のゲノムを解読したり、遺伝子発現量を解析したりするのに用いられる。

マルチオミックス解析

ある細胞や組織内にあるDNAや、RNA、タンパク質、代謝産物などの様々な生体分子の量や性質を網羅的に分析し、それらの情報を統合して行う解析。

分子動力学計算

計算機の中でニュートンの運動方程式を繰り返し解くことで、分子を構成する各原子間に働く力を計算し、その動きや構造変化の予測・シミュレーションを行う方法。

光学顕微鏡

光を用いて試料の詳細な構造を観察する方法。蛍光プローブを用いて特定の種類の分子を選択的に検出したり、１つ１つの分子の空間的な分布を捉えたりすることもできる。

１細胞分析

生命の構成単位である細胞一つ一つに対して、ゲノム配列や遺伝子発現量などの性質を調べる手法。

リソグラフィー

光や電子線を用いて、基板上に数ナノ～マイクロメートルレベルの微細な構造物を構築する技術。

大規模遺伝子組み替え技術

生物の持つゲノム配列の書き換えによる様々な性質の改変を大規模に行う技術。

ゲノム編集

部位特異的核酸分解酵素を利用して、任意の箇所のゲノム配列の書き換えを効率的に行う技術。

細胞分化誘導技術

幹細胞などの未分化細胞を、物理的な刺激、増殖因子の作用、遺伝子の導入、化合物の処理等によって、特定の性質を持った細胞に変化させる技術。

ハイスループット測定

大量の生物試料を自動化したシステムやロボットを用いて大規模に測定し、特徴的な性質を示す生理条件（薬剤、遺伝子等）を迅速に見つけ出す手法。

ソフトウェア開発

画像・シーケンス配列等の大量データの解析や効率的なシミュレーション演算などを目的とした計算プラットフォームやアルゴリズムの構築。

バイオインフォマティクス

生命が持つ膨大な種類のDNAやRNA、タンパク質などの情報を情報科学や統計学を用いて解析し、背景にあるメカニズムや法則性を分析する学問領域。

機械学習

コンピュータに膨大なデータを学習させ、その中にある特徴やパターンを発見させることにより、未知のデータに対する予測や分析を行う手法。

物理・数理モデル構築

複雑な生命現象の挙動や性質をパラメータ化し、さらに数式を用いて各パラメータの関係性や時間的変化などを定式化することで、現象の論理的な理解や予測を行うアプローチ。

研究テーマ

ゲノムが働く仕組みを解明する

ゲノムの分子レベルでの構造を調べることを通じて、化学・物理学の見地からゲノムの働く仕組みを理解することを目指しています。

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研究テーマ

細胞システムの構成原理を理解する

細胞内の全種類のタンパク質（プロテオーム）を定量的に、かつ様々な試料や遺伝子に対して大規模に測定するための方法論を開発し、遺伝子発現のロジックを見つけだすことを目指しています。

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研究テーマ

新原理の疾病診断・機能予測技術を開拓する

生命状態の本質について常に考えると共に、各分野の最先端の技術に注視することにより、理想的な生命計測・予測テクノロジーの実現化の可能性を追求しています。

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