Research & Initiatives

我々人類を含む多細胞動物は進化の過程で神経系を獲得し、運動・代謝・感情などの様々な高度な機能を発達させてきました。その背後には神経活動に特有の神経伝達物質および分子機構の進化があったと考えられていますが、進化の歴史の初期にどのようにして得られたのか、どのように発達して我々のような高度な神経系を発達させたのかは未だ不明な点が多いです。当研究室では原始的な多細胞動物のマルチオミクス（ゲノム・トランスクリプトーム・ペプチドミクス・メタボロミクス）を解析することで系統横断的に神経系の分子機構を解析することで進化における神経系の発達の謎を明らかにしようとしています。

自然界には多様な生物種が存在し、それぞれの生存環境・進化の過程で発達してきた膨大な種類の二次代謝物が存在しています。例えばキノコの毒ペプチド、植物に含まれる化学防御のためのアルカロイド、抗酸化作用や多様な生理応答が知られるフラボノイドなど。これまでに知られている生理活性二次代謝物が自然界に存在するもののごく一部であり、未だ未知の物質が膨大に存在しています。​従来そのような物質を新規に発見することとは膨大な手間と時間が必要でしたが、我々は最新のハイスループットの質量分析計と独自のデータサイエンス手法を連携することで、システマティックに新規の二次代謝物を探索・同定する取り組みを進めています。新たに見出される二次代謝物は自然界の化学的多様性・進化の過程を明らかにするだけでなく、新たな創薬のシードとなることも期待されたいます。

メタボロミクスは、生体内の代謝物（代謝反応の最終産物）を網羅的に解析し、生理状態や疾患との関係を明らかにする研究分野です。生命化学・医学研究では、疾患の早期診断、バイオマーカー探索、薬剤応答の理解などに直結するため、生命現象の理解と臨床応用の橋渡しとして非常に重要です。メタボロミクスは様々研究で活用されておりその分析データは膨大なものになっていますが、異なる複数の研究間で統合的に再解析し研究横断的な発見を行う仕組みは存在していませんでした。我々はこれまでのメタボロミクス研究データを代謝物レベル・研究メタデータレベルで統合し研究横断的な新たな解析を可能にするプラットフォームを開発しています。これにより個々の研究では見えなかった共通する代謝変動や疾患メカニズムの普遍性を発見できるようになります。さらに、データ横断的な解析によって新たなバイオマーカー候補や治療標的の信頼性が大幅に高まることが期待されます。

我々は分析化学（質量分析）とデータサイエンスを組み合わせることで、食品や化粧品などの衛生に資する手法の開発とその実践を行なっています。従来の特定の規制対象物質だけを分析する「ターゲット分析」に対して、質量分析データ中のあらゆるシグナルを解析対象とする「ノンターゲット分析」のデータ解析手法を開発することで食品中の微量成分や未知化合物を高精度に検出・同定できるようになります。
これにより、残留農薬・添加物・環境汚染物質などのリスク評価をより科学的に行うことが可能になります。また、膨大なスペクトルデータをAIで解析することで、従来検出が難しかった未知の有害物質や変異生成物も早期に発見できます。ゲノム編集食品など、新しいバイオテクノロジー由来の食品に対しても、代謝物レベルでの安全性評価や予期せぬ代謝変化の検出が可能になります。
　このように、質量分析とデータサイエンスによる新規解析手法は、食・化粧品などの日々の生活の中での安全性を科学的根拠に基づいて守るための基盤技術として大きな役割を果たします。

我々は環境化学の専門家とともに、質量分析とデータサイエンスを融合した新たな環境分析手法の開発に取り組んでいます。我々の技術は環境中の化学物質を網羅的かつ高精度で検出することを可能にし、汚染源の特定や化学物質の環境動態の解明に大きな役割を果たします。未知化合物や代謝変換生成物をAI解析で同定できることで、これまで見過ごされていた新興汚染物質のリスク評価が可能になります。さらに、長期的なデータ蓄積と統合解析により、生態系内での化学物質の循環や生物蓄積の可視化も目指しています。
　この取り組みは水質・土壌・大気などの環境モニタリングの自動化や効率化にも貢献し、化学物質の安全利用と環境保全を両立させ、人と自然が共生できる社会の実現に寄与することを目指しています。