研究業績

[English Version]

📚学術論文

1. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyama Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   Therapeutic target prediction for orphan diseases integrating genome-wide and transcriptome-wide association studies.
   Nat Commun., 16, 3355.
   https://doi.org/10.1038/s41467-025-58464-4 (2025.4.18)
   [Paper] [PubMed] [Google Scholar]

2. ○Satoko Namba, Chen Li, Noriko Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   SSL-VQ: Vector-quantized variational autoencoders for semi-supervised prediction of therapeutic targets across diverse diseases. Bioinformatics, 41(2), btaf039,
   https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf039 (2025.1.28)
   [Paper] [PubMed] [Google Scholar]

3. Midori Iida, …, ○Satoko Namba, et al.
   A network-based trans-omics approach for predicting synergistic drug combinations.
   Communications medicine, 4, 154.
   https://doi.org/10.1038/s43856-024-00571-2. (2024/7/29)
   [Paper] [PubMed] [Google Scholar]

4. Hanako Yoshimura, …, ○Satoko Namba, et al.
   Galectin-10 in serum extracellular vesicles reflects asthma pathophysiology.
   The Journal of allergy and clinical immunology, 153(5), 1268-1281.
   https://doi.org/10.1016/j.jaci.2023.12.030. (4/4/2024)
   [Paper] [PubMed] [Google Scholar]

5. ○Satoko Namba, Michio Iwata, & Yoshihiro Yamanishi.
   From drug repositioning to target repositioning: prediction of therapeutic targets using genetically perturbed transcriptomic signatures.
   Bioinformatics (Oxford, England), 38(Suppl 1), i68–i76.
   https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac240 (6/27/2022)
   [Paper] [PubMed] [Google Scholar]

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📕学術雑誌又は商業誌

1. ○難波里子. 「Conference & Workshop AIが解き明かす生命科学の未来：1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference」、
   実験医学2025年4月号Vol.43 No.6
   『特集1：多細胞の合成生物学　発生・分化機構を知って、創って、利用する／特集2：まずはCondaではじめよう　仮想環境で試せるバイオインフォマティクス』
   （戸田聡，新海典夫／編 羊土社、2025年3月19日、957-960）.
   ISBN 978-4-7581-2590-1
   ▶ 羊土社で見る   ▶ Amazonで見る
   

2. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕. 「遺伝子摂動応答オミクスデータを用いた治療標的予測―疾患横断解析によるターゲットリポジショニング」、
   実験医学増刊Vol.41 No.7『ポストGWAS時代の遺伝統計学 オミクス解析と機械学習でヒト疾患を俯瞰する』
   （岡田随象編 羊土社、2023年4月20日、181-187）.
   ISBN 978-4-7581-0410-4
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🏆受賞

1. ○難波里子、李晨、大谷則子、山西芳裕.
   「遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた半教師あり深層学習による治療標的分子の予測と希少疾患への応用」,
   『第130回 日本解剖学会／第102回 日本生理学会／第98回 日本薬理学会合同大会』,
   Young Investigator Award,
   千葉, 2025年3月18日（2025.3.17~2025.3.19）, （受賞率24/72=33.3%）.
   [賞状]

2. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   “Therapeutic target prediction for rare diseases integrating GWAS and TWAS data”.
   『第12回生命医薬情報学連合大会』
   優秀ポスター賞　受賞,
   千葉, 2023年9月7日 （受賞率8/144=5.5%）.
   [賞状]

3. ○難波里子, 小川友希, 横山源太郎, 濱谷和, 下河舞子, 武田淳志.
   “スペースゲノム 解析とその活用についての諸考察”.
   『生命情報科学若手の会の第14回研究会』,
   Best NGS awards 受賞,
   オンライン, 2022年9月10-11日.
   [賞状]

4. ○Satoko Namba, Michio Iwata and Yoshihiro Yamanishi.
   “From drug repositioning to target repositioning: omics-based prediction of therapeutic targets for a variety of diseases”.
   『CBI学会2021年大会』,
   口頭発表賞 受賞 (Excellent Presentation Awards),
   オンライン, 2021年10月27日 （受賞率4/34=11.7%）.
   [賞状]

5. ○Satoko Namba, Michio Iwata and Yoshihiro Yamanishi.
   「ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的予測」,
   『第10回生命医薬情報学連合大会』,
   優秀ポスター賞 受賞,
   オンライン, 2021年9月27日 (2021.9.27〜2021.9.29) (受賞率9/86=10.4%).
   [賞状]

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💰競争的研究資金

1. 難波里子,
   日本学術振興会 特別研究員 (PD),
   「GWASとTWASの融合による希少疾患の治療標的分子を予測する情報技術の開発」,
   特別研究奨励金, 科研費番号 25KJ0159, 2025.4~2028.3
   (採択率 23.9%, ※特別研究員-DCに申請し、採用時までに博士の学位を取得して特別研究員-PDに資格変更した者を含む).

2. ○難波里子 ISMB2022 Travel Fellowship, $1,000
   （採択率 47/155）
   

   ISMB 2022のTravel Fellowship採択者の集合写真 ➡️

1. 難波里子,
   日本学術振興会 特別研究員 (DC1),
   「治療効果を高める薬剤組み合わせを予測する情報技術の開発」,
   特別研究奨励金, 科研費番号 22KJ2494, 2022.4~2025.3, （採択率 18.5%）.
   [KAKENHI]

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🗣️招待講演

1. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
   「ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的予測」,
   『第5回CBI若手の会講演会』, オンライン, 2022年6月3日.

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🌐国際学会における口頭発表 [査読有り］

1. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyama Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   “TRESOR: a disease signature integrating GWAS and TWAS for therapeutic target discovery in rare diseases.”
   『The 33rd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2025)』,
   Abstract Talk, 英国 リバプール, 2025年7月22日（2025.7.20–24）.

2. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “Target repositioning to predict therapeutic target proteins using genetically perturbed transcriptome data”.
   『The 31st International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2023)』,
   ショートトーク オンライン, 2023年7月19日.

3. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “From drug repositioning to target repositioning: prediction of therapeutic targets using genetically perturbed transcriptomic signatures”.
   『The 30th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2022)』,
   Proceedings, アメリカ マディソン, 2022年7月12日 (2022.7.10~2022.7.14).
   [📺YouTube]

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🌐国際学会におけるポスター発表 [査読有り］

1. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “A trans-disease approach for predicting therapeutic target proteins using large-scale omics data”.
   『1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024)』,
   沖縄 那覇, 2024年10月24日 (2024.10.22~2024.10.25).
   [📺YouTube]

2. Midori Iida, …, ○Satoko Namba, et al.
   “A Computational Method for Predicting Synergistic Drug Combinations Using Network Propagation and Trans-Omics Analysis”.
   『1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024)』,
   沖縄 那覇, 2024年10月23日 (2024.10.22~2024.10.25).

3. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “A trans-disease approach for omics-based prediction of therapeutic target proteins”.
   『The 32nd International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2024)』,
   カナダ モントリオール, 2024年7月15日 (2024.7.12~2024.7.16).
   [📺YouTube]

4. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “Target repositioning to predict therapeutic target proteins using genetically perturbed transcriptome data”.
   『The 31st International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2023)』,
   フランス リヨン, 2023年7月24日 (2023.7.23~2023.7.27).
   [📺YouTube]

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🏯国内学会・研究会における口頭発表 [査読あり]

1. ○難波里子、李晨、大谷則子、山西芳裕.
   「深層学習による遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的分子の予測と希少疾患への応用」,
   『日本薬学会第145回』一般口頭発表, 福岡, 2025年3月28日（2025.3.26~2025.3.29）.

2. 吉本修人、亀淵由乃、○難波里子、山西芳裕、古屋茂樹、濱野桃子.
   「In silicoによる代謝異常性統合失調症の新規治療標的と治療薬候補の予測」
   一般口頭発表,『日本薬学会第145回』一般口頭発表, 福岡, 2025年3月28日（2025.3.26~2025.3.29）.

3. ○難波里子、李晨、大谷則子、山西芳裕.
   「遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた半教師あり深層学習による治療標的分子の予測と希少疾患への応用」,
   『第130回 日本解剖学会／第102回 日本生理学会／第98回 日本薬理学会合同大会』
   一般口頭発表, 千葉, 2025年3月18日（2025.3.17~2025.3.19）.

4. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   “Therapeutic target prediction for rare diseases integrating GWAS and TWAS data”.
   『第12回生命医薬情報学連合大会』一般口頭発表, 千葉, 2023年9月7-9日 (2023.9.7~2023.9.9).（採択率16/142）

5. Midori Iida, …, ○Satoko Namba, et al.
   “Developing a network-based combination therapy approach for complex diseases”.
   『CBI学会2022年大会』,一般口頭発表, 東京, 2022年10月25日 (2022.10.25~2022.10.27).

6. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   「ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた治療標的予測」,
   『第11回生命医薬情報学連合大会』ハイライトトラック, 大阪, 2022年9月14日 (2022.9.13~2022.9.15).

7. ○Satoko Namba, Michio Iwata, and Yoshihiro Yamanishi.
   “From drug repositioning to target repositioning: omics-based prediction of therapeutic targets for a variety of diseases”.
   『CBI学会2021年大会』, オンライン, 2021年10月27日 (2021.10.26~2021.10.28).

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🏯国内学会・研究会における口頭発表 [査読なし]

1. ○難波里子, 李晨, 大谷則子, 山西芳裕.
   「機械学習による治療標的分子の予測と希少疾患への応用」,
   『第10回CBI学会 個別化医療研究会』, 岐阜, 2024年2月27日.

2. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
   「ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた治療標的予測」,
   『生命情報科学若手の会の第14回研究会』, オンライン, 2022年9月10-11日.

3. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
   「遺伝子発現データを用いたターゲットリポジショニングの提案」,
   『生命情報科学若手の会の第13回研究会』, オンライン, 2021年10月22-24日.

4. ○難波里子, 岩田通夫, 飯田緑, 山西芳裕.
   「摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的分子と治療薬の探索」,
   『生命情報科学若手の会の第12回研究会』, オンライン, 2020年8月27-28日.

5. ○難波里子, 久保田浩行.
   「糖尿病ラットと健常ラットにおける血中インスリン濃度変化の比較」,
   『第二回数理生物学夏の学校2019』, 神奈川, 2019年8月29-31日.

6. ○難波里子, 久保田浩行.
   「糖尿病ラットと健常ラットにおける血中インスリン濃度変化の比較」,
   『豊田理化学研究所特定課題　夏合宿』, 沖縄, 2019年8月17-19日.

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🏯国内学会・研究会等におけるポスター発表

1. 阪口双葉、田中未来、○難波里子、上條陽平、庄司竜麻、菊池紀広、山西芳裕.
   「抗老化効果を持つ化合物の化学的特徴や作用機序の情報解析」,
   『日本薬学会第145回』一般ポスター発表, 福岡, 2025年3月27日（2025.3.26~2025.3.29）.

2. 阪口双葉、田中未来、○難波里子、上條陽平、庄司竜麻、菊池紀広、山西芳裕.
   「抗老化リプログラミングを誘導する低分子化合物の解析と予測」,
   『第130回 日本解剖学会／第102回 日本生理学会／第98回 日本薬理学会合同大会』
   一般ポスター発表, 千葉, 2025年3月18日（2025.3.17~2025.3.19）.

3. 吉本修人, 亀淵由乃, ○難波里子, 山西芳裕, 古屋茂樹, 濱野桃子.
   「統合失調症様モデルマウスに対する新規治療標的と新薬の予測」,
   『第61回化学関連支部合同九州大会』, 福岡, 2024年6月29日.

4. 亀淵由乃, ○難波里子, 関谷 拓海, 大谷 則子, 岩田 通夫, 山西 芳裕.
   「機械学習による薬剤標的分子予測と薬剤組み合わせ効果の検討」,
   『日本薬学会第144年会』, 神奈川, 2024年3月30 (2024.3.28~2024.3.31).

5. 亀淵由乃, ○難波里子, 関谷 拓海, 大谷 則子, 岩田 通夫, 山西 芳裕.
   「シナジー効果を高める薬物の組み合わせを予測する情報技術の開発」,
   『第97回日本薬理学会年会』, 神奈川, 2023年12月15（2023.12.14~2023.12.16）.

6. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   “Therapeutic target prediction for rare diseases integrating GWAS and TWAS data”.
   『第12回生命医薬情報学連合大会』ポスター発表, 千葉, 2023年9月7日 (2023.9.7~2023.9.9).

7. ○Satoko Namba, Michio Iwata and Yoshihiro Yamanishi.
   「ターゲットリポジショニング：遺伝子摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的予測」,
   『第10回生命医薬情報学連合大会』, オンライン, 2021年9月27日 (2021.9.27〜2021.9.29).

8. ○難波里子, 岩田通夫, 飯田緑, 山西芳裕.
   「摂動応答トランスクリプトームを用いた創薬標的分子と治療薬の探索」,
   『第9回生命医薬情報学連合大会』, オンライン, 2020年9月1-3日.

9. ○Satoko Namba, Katsuya Ogata, and Shozo Tobimatsu.
   “Frequency dependent effect of iTBS-tACS. English Poster Presentation of Kyushu University School of Medicine””,
   福岡, 2018年11月24日.

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📰メディア報道

1. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「創薬の宝さがしAI、誕生！」,
   名古屋大学フロントライン,
   2025年6月27日.
   web page

2. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「遺伝子の異常、病気ごとに学習　名古屋大グループが創薬AI開発、希少疾患に威力発揮」,
   中日新聞朝刊,
   2025年5月26日.
   web page

3. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「遺伝子の異常、病気ごとに学習　名古屋大グループが創薬AI開発、希少疾患に威力発揮」,
   中日新聞web,
   2025年5月25日.
   web page

4. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「希少疾患の創薬標的分子を予測するAIを開発」,
   難病・希少疾患 情報サイト RareS.(レアズ; 難病・希少疾患領域に特化した信頼性の高い医療情報サイト),
   2025年5月15日.
   web page

5. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「希少疾患の創薬標的分子を予測できるAIを開発 ～ゲノムと遺伝子発現を融合し、難治性疾患の治療法の開拓へ～」,
   名古屋大学 研究成果発信サイト プレスリリース, 2024年4月21日.
   web page

6. ○Satoko Namba, Michio Iwata, Shin-Ichi Nureki, Noriko Yuyam Otani, and Yoshihiro Yamanishi.
   「希少疾患の創薬標的分子を予測できるAIを開発 ～ゲノムと遺伝子発現を融合し、難治性疾患の治療法の開拓へ～」,
   日本の研究.com, 2024年4月21日.
   web page

7. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕. 「国際会議参加報告 ISMB2022」,
   日本バイオインフォマティクス学会ニュースレター第42号, 2023年1月31日.
   web page

8. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
   「医薬品開発に重要な治療標的分子、ビッグデータから高精度予測する手法を開発－九工大」,
   医療従事者の為の最新医療ニュースや様々な情報・ツールを提供する医療総合サイト QLifePro,
   2022年7月6日.
   web page

9. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
   「生体分子と疾患のビッグデータから治療標的分子を高精度で予測するAIを開発」,
   日本最大の化学ポータルサイトChem-Station スポットライトリサーチ第408回 寄稿, 2022年8月16日.
   web page

10. ○難波里子, 岩田通夫, 山西芳裕.
    「生体分子と疾患のビッグデータから治療標的分子を高精度で予測するAIを開発」,
    九州工業大学プレスリリース, 2022年7月4日.
    web page

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[English Version]