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    (最終更新日:2025-12-15 13:53:14)
  マギ シゲユキ   Magi Shigeyuki
  間木 重行
   所属   東邦大学  医学部 医学科
   職種   助教

学位


博士(理学)

刊行論文


1. 原著  Machine learning assessment of retinal blood flow links metabolic dysfunction and accelerated microvascular aging 2025/12
2. 原著  Omics-Based Mathematical Modeling Unveils Pathogenesis of Periodontitis in an Experimental Murine Model 2023/10/06 Link
3. 総説  COVID-19 のデータサイエンス研究 2023/02
4. 原著  IκBα is required for full transcriptional induction of some NFκB-regulated genes in response to TNF in MCF-7 cells 2021/12/01 Link
5. 総説  最近の医療AIの動向および医療AI研究への挑戦に向けた情報提供 2021/12
6. 原著  A combination approach of pseudotime analysis and mathematical modeling for understanding drug-resistant mechanisms 2021/09/17
7. 原著  Pulmonary phagocyte-derived NPY controls the pathology of severe influenza virus infection 2019/02
8. 原著  Transcriptionally inducible Pleckstrin homology-like domain family A member 1 attenuates ErbB receptor activity by inhibiting receptor oligomerization 2018/02

著書


1. 部分執筆  「理論生物学事典」 2025/11/13
2. 部分執筆  Mathematical modeling of cancer signaling addressing tumor heterogeneity, Methods of Mathematical Oncology 2021/08/22 Link
3. 部分執筆  数理モデル解析を用いたシグナル伝達機構の解明「実験医学増刊:生命科学で使える初めての数理モデルとシミュレーション」 2017/03 Link

学会発表


1. Comparative modeling of HER2 signaling dynamics in breast cancer cells and cardiomyocytes (ポスター掲示,一般) 2025/09/25
2. Developing a Cardiac Dysfunction Screening System with Deep Learning and Cardiomyocyte Motion Vectors (口頭,一般) 2025/03/19
3. Machine Learning Models for Estimating Vascular Age Using Ocular Blood Flow Metrics (ポスター掲示,一般) 2025/03/18
4. iPS 心筋と人工知能を用いた心不全誘発リスク評価システムの開発 (ポスター掲示,一般) 2024/12/03
5. LMS学習履歴と学生の汎用能力指標を用いた学生指導方法の検討 (口頭,シンポジウム・ワークショップ パネル(その他)) 2024/03/23
6. 心筋細胞と人工知能による心機能障害スクリーニングシステムの開発 (ポスター掲示,一般) 2024/03/23
7. Development of a screening system for cardiac dysfunction using a deep learning model with motion vectors of cardiomyocytes (ポスター掲示,一般) 2023/09/07
8. A combination approach of pseudotime analysis and mathematical modeling for understanding drug-resistant mechanisms (口頭,一般) 2022/10/01
9. 一細胞解析と数理モデルによる抗がん剤耐性獲得過程の理解 (口頭,シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)) 2022/09/05
10. がん薬物療法の耐性・心機能低下克服に挑む生命情報学研究 (口頭,シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)) 2022/03/09
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プロフィール

学歴


1. 2001/04~2004/03 開成高等学校 卒業
2. 2004/04~2008/03 慶應義塾大学 理工学部 生命情報学科 卒業 学士(理学)
3. 2008/04~2009/09 慶應義塾大学 理工学研究科 基礎理工学専攻 修士課程修了 修士(理学)
4. 2009/09~2013/03 慶應義塾大学 理工学研究科 基礎理工学専攻 博士課程修了 博士(理学)

職歴


1. 2009/11~2010/03 慶應義塾大学 医学部グローバルCOEプログラム In vivoヒト代謝システム生物学拠点 研究員 (RA)
2. 2010/04~2013/03 日本学術振興会特別研究員 DC1
3. 2013/04~2016/03 理化学研究所 統合生命医科学研究センター 統合細胞システム研究チーム 特別研究員
4. 2016/04~2016/11 理化学研究所 統合生命医科学研究センター 統合細胞システム研究チーム 研究員
5. 2016/12~2017/03 大阪大学 蛋白質研究所 細胞システム研究室 特任助教
6. 2017/04~2019/08 大阪大学 蛋白質研究所 細胞システム研究室 助教
7. 2019/09~ 東邦大学 医学部 医学科 助教

科研費研究者番号


90708546

ホームページ


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所属学会


1. 日本バイオインフォマティクス学会
2. 日本メディカルAI学会
3. 日本癌学会
4. 日本分子生物学会
5. 日本薬理学会

その他


細胞生物学x情報生物学というこれまでの研究軸に加え、
医学における学術的問いに対して機械学習を用いたアプローチで挑む基礎研究および臨床共同研究にも取り組みはじめています。

2020年 JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#2
2020年 日本メディカルAi学会公認資格 機械学習・深層学習基礎コース/メディカルAI専門コース 修了

研究課題・受託研究・科研費


1. 2010/04~2013/03  ケミカルシステムバイオロジーによる細胞遊走制御機構解析  
2. 2017/04~2020/03  抗がん剤耐性獲得過程における細胞集団内不均一性の理解  
3. 2019/04~2021/03  オートファジーが関与する抗がん剤耐性獲得過程の数理モデル解析  
4. 2020~2022  iPS心筋と人工知能を用いた収縮弛緩異常検出系の開発  
5. 2020~2022  チロシンキナーゼ型受容体を標的とする抗癌薬が誘導する心機能障害の統合数理解析   Link
6. 2020/04~2023/03  HER2阻害薬による抗がん作用と心機能低下作用の統合数理解析  
7. 2021/04~2023/03  iPS 心筋の収縮弛緩異常を検出する人工知能 の構築   Link
8. 2022/08~2025/03  iPS心筋と人工知能を用いた心不全誘発リスク評価システムの開発  
9. 2023/04~2026/03  モーションベクトルを学習した人工知能による抗がん薬誘導性心機能障害治療薬の探索