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高橋 由雅(たかはし よしまさ)

所属 情報・知能工学系
兼務
職名 教授
専門分野 分子情報工学 / 情報化学
学位 農学博士(京都大学)
所属学会 人工知能学会 / 日本薬学会/ 日本化学会 / 米国化学会
E-mail taka@cs
※アドレスの末尾に「.tut.ac.jp」を補完してください
研究室web http://mis.cs.tut.ac.jp/

研究紹介

当研究室では、化学関連分野における分野固有の情報処理技術の確立を目指し、分子構造情報処理のためのアルゴリズムやシステム化に関する様々な研究を基礎・応用の両面から進めています。特に、 "化学構造が似ている"、"活性の挙動が似ている"といった視点から、類似性の概念を積極的に活用した薬物構造データマイニング技法の開発と知識発見、さらには新薬開発研究支援を目的とした薬物活性クラスの分類・予測ステムの開発などを中心に研究を進めています。また、多変量化学データ解析のための新たな手法の開発にも取り組んでいます。

テーマ1:分子情報処理アルゴリズムに関する基礎研究

概要
TFS多次元構造特徴空間の可視化と構造類似性解析

いわゆる”構造が似ている”といった化学物質の構造類似性をコンピュータでどのように処理するかは、化学関連分野における今後のコンピュータの高度利用に向けての極めて重要な基盤技術となります。類似性の評価には、
(1)どこが似ているのか(類似性の自動認識)、
(2)どのくらい似ているのか(構造類似性の定量的評価)
の二つの視点がある。当研究室ではこれらの両面から、グラフ論的なアプローチを中心に新たなアルゴリズムにの提案と必要な技術に関する基礎的研究を進めています。
展開研究:
構造情報のデジタル表現、構造類似性解析、構造類似性の定量的評価、類似性にもとづくDB検索、類似性データ空間の可視化、データマイニングへの応用

主な業績

1) Takahashi Y., Identification of Structural Similarity of Organic Molecules, Topics Curr. Chem., 174: 106-133, 1995
2) Takahashi Y., Ishiyama Y., Evaluation of Molecular Similarity Using Topological Fragment Spectra, Molecular Similarity and Reactivity, R.Carbo (Ed), Kluwer Academic Publishers, 1995, pp 311-316.
3) Takahashi Y., Ohoka H., Ishiyama Y., Structural Similarity Analysis Based on Topological Fragment Spectra, Advances in Molecular Similarity, 2, 93-104, 1998

キーワード

グラフ理論、構造類似性、特徴認識、パターンクラスタリング、多変量データの可視化、共通パターンの自動認識、データマイニング、グラフマイニング

テーマ2:創薬支援のための化学人工知能システム

概要
機械学習を用いた創薬支援人工知能システム

コンピュータ画面上に描画した化学構造式をもとに、薬物分子の構造特徴を自動的に解析し、その構造特徴プロフィールを当研究室で考案したTFS (Topological Fragment Spactra)デジタルスペクトル法で表現し、既知の化合物の作用や毒性との関係を人工ニューラルネットワークなど機械学習の方法を用いて相互の関係を学習することによって、新規の有用な化学物質の特性やその安全性などを推定するシステムの開発研究を進めています。

主な業績

1) Fujishima S. and Takahashi Y. Classification of Pharmacological Activity of Drugs using TFS-Based Artificial Neural Network J. Chem. Inf. Comput. Sci. 44: 1006-1009, 2004.
2) Takahashi Y., Nishikoori K. and Fujishima S., Classification of Pharmacological Activity of Drugs Using Support Vector Machine, LNCS 3430, pp.303-311 , Springer-Verlag, 2005
3) Kawai K. Fujishima S. Takahashi Y. Predictive Activity Profiling of Drugs by Topological-Fragment-Spectra Based Support Vector Machines J. Chem. Inf. Model. 48: 1152-1160, 2008
4) Kawai K., Takahashi Y., De Novo Design of Drug-Like Molecules by a Fragment-Based Molecular Evolutionary Approach, J. Chem. Inf. Model., 54, 49-56(2014).

キーワード

機械学習、人工ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、構造活性相関、毒性予測、リスク推定、知識ベース、人工知能システム

テーマ3:その他

概要

・化学物質のリスク評価システムの開発
・分子ミュージックに関する研究

担当授業科目名(科目コード)

データ構造基礎論(B13510080) / 確率・統計 (B1013004b) / 分子情報学(B13622050)/ 分子情報学特論 (M23622020)

その他(受賞、学会役員等)

受賞等
2011年12月 Certificate of Appreciation for Contribution and Dedicated Service in the Peer review of Manuscripts, American Chemical Society,USA Yoshimasa Takahashi
2005年 6月 人工知能学会研究会優秀賞、高橋由雅、藤島悟志、錦織克美、加藤博明、岡田 孝
2003年11月 第31回構造活性相関シンポジウム・ポスター賞、秋元紗枝、佐々木英史、高橋由雅 
1997年11月 第20回情報化学討論会ポスター賞 山本篤英、高橋由雅
1996年11月 第19回情報化学討論会ポスター賞 横田由紀子、高橋由雅
1995年11月 第18回情報化学討論会ポスター賞 小暮 徹、高橋由雅 
1988年 4月 丹羽賞・学術賞、高橋由雅、日本科学技術情報センター 


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