1．主要メンバー

統括研究員・室長	荒木 通啓
特任研究員	テエン ブ、リサーチ ダワディ、渡邉 直暉、厨 祐喜、山本 昌輝、 タイ ジエ テイン、ファプ チャン ゴク ホアン
客員研究員	窪田 哲也、伊藤 眞里
協力研究員	村田 昌浩
技術補助員	一海 三彩子、梶村 直子
事務補助員	樋口 潤子
研修生	吉﨑 万莉

2．研究目的・背景

　　AI栄養統括研究室では、所内のAI健康・医薬研究センターや各部・センターとの連携とともに、国立循環器病研究センターや企業・大学・自治体との所外連携を進めながら、各種のコホートデータ・計測データ・オープンデータなど、健康・栄養代謝に関わるエビデンスの集積とAI・機械学習技術を利用したデータ解析を進めています。また、分子から個体レベルに至るマルチスケールデータを取り扱うためのAI・データ解析技術の開発も同時に進めています。

　こうした取組みは、個人のより健康的な生活習慣の改善やセルフケアに向けたデジタル創薬や介入提案等において新たなエビデンス・知見を導き出すとともに、未来・傾向シミュレーション等による疾病予測などへ展開できることが期待されます。個人の生活習慣における健康課題が注目されるなか、複雑化する健康対策を、個人の健康状態に応じて、適切に打ち出すことを目指します。

3．研究内容

Ⅰ. デジタルヘルス・ニュートリション
所内外との連携により、健康・栄養に関わるビッグデータについて、AI・機械学習技術を用いて解析を行い、疾患の発症リスク予測モデルを開発しています。また、身体的特徴、生活習慣、食事摂取、腸内細菌など、疾患発症や健康維持に関与する重要な因子の特定も行っています。これにより、疾患予防や健康長寿に向けた貢献を行うとともに、デジタルヘルス・ニュートリションの進展に寄与していくことが期待されます。

Ⅱ. 代謝インフォマティクス
バイオエコノミー戦略のバイオものづくり分野において、代謝インフォマティクスを中心に情報・計算科学研究に取り組んでいます。 特に、深層学習等を用いた代謝経路・酵素配列の設計や立体構造予測をもとにした酵素機能予測・探索、代謝モデルを用いたシミュレーションおよび代謝の改変方策の提案、LLM等を活用した文献等からの知識抽出および代謝・培養設計の予測・評価に取り組んでいます。

Ⅲ. 研究連携・展開
上記の研究、情報技術開発をもとに、腸内細菌叢の代謝インフォマティクス解析、論文等の情報を利用した健康食品の安全性情報の抽出、といった多岐にわたるテーマ展開を行なうとともに、企業・大学・他研究機関等との連携、共同研究を推進することで、社会実装に向けた取り組みも進めています。

AI栄養統括研究室

E-Mail	eiyo-sec※nibiohn.go.jp （※を＠に置き換えてください。）