研究

研究室

教授:植沢 芳広(ウエサワ ヨシヒロ)

役職名

薬学情報副委員長

研究室

医療分子解析学

最終学歴

京都大学大学院薬学研究科博士課程(1992年3月)

学位

博士(薬学)(京都大学:1992年)

講義科目

薬剤学、生物薬剤学、薬物治療学、薬物治療学要論

専門分野

計算毒性学、医薬品安全性学、生物薬剤学

研究課題

薬物代謝に関する研究、 食物成分の生理作用に関する研究、 薬物構造に基づく作用副作用発現機序の解明、 オピオイドの体内動態に関する研究

所属学会

日本薬学会、日本薬理学会、日本臨床薬理学会、日本医療薬学会、日本薬物動態学会、情報計算化学生物学会(CBI学会)、日本緩和医療薬学会、日本緩和医療学会、日本薬剤学会、日本化学会情報化学部会、日本医薬品安全性学会

学会活動
  • CBI学会2018年大会実行委員(2017-2018)
  • 日本緩和医療薬学会理事・総務委員会・研究推進委員会(2017-)
  • CBI 学会年会フォーカストセッションモデレーター(2016,7,8)
  • CBIジャーナル編集委員(2017-)、
  • CBI 学会年会プログラム委員(2015,16,17,18,19)
  • 第4回東京都緩和医療研究会学術集会・実行組織委員会副委員長(2016)
  • CBI学会計算毒性学研究会幹事(2015-)
  • 日本医薬品安全性学会評議員(2014-)
  • 日本緩和医療薬学会評議員(2013-)
  • 日本薬学会ファルマシア委員会トピックス小委員(2004 - 2006)
  • 日本薬学会第128年会プログラム委員(2007 - 2008)
学内委員

情報セキュリティ委員会、 研究倫理委員会、 図書館資料館運営委員会、 マルチメディア教育委員会、 公開講座シンポジウム委員会、 実務実習委員会事前実習部門、 情報教育センター運営委員会、 CBT実施委員会、 薬品管理システム運営委員会

社会活動
  • 厚生労働省薬剤師試験委員会委員(2016-)
  • 薬学共用試験センターシステム検討委員会大学委員
  • 臨床薬理学会特別指導薬剤師
  • データ解析士
  • PLOS ONE誌編集委員
  • International Scholarly Research Notices誌編集委員
  • OAJoST誌編集委員
  • SRL Pharmacology & Therapeutics誌編集委員
  • Antihypertensive Drugs "Pharmacokinetic Interactions of Antihypertensive Drugs with Citrus Juices" InTech (2012)
  • ポリフェノール:薬用植物および食品の機能性成分「フラノクマリン類の構造活性相関」シーエムシー出版(2012)
  • 緩和医療薬学-SCIENCEとARTの融合と実践-,京都廣川(2016)
  • トワイクロス先生の緩和ケア処方薬,医学書院(2017)
  • "Tox21 Challenge to Build Predictive Models of Nuclear Receptor and Stress Response Pathways as Mediated by Exposure to Environmental Toxicants and Drugs",Frontiers in Environmental Science(2017)
  • in silicoによる医薬品毒性予測と創薬プロセスの効率化(2018)
依頼公演
  • 「人工知能・毒性関連データベースを用いた化学物質安全性予測手法と実施のポイント」サイエンス&テクノロジー(2018/3、東京)
  • 「人工知能が加速する医薬・化学品の安全性評価」構造活性フォーラム2018(2018/6、京都)
  • 「疼痛緩和領域における新規医薬品の薬物動態的特徴および副作用の解析」第23回日本緩和医療学会学術大会(2018/6、神戸)
  • 「明治薬科大学におけるインフォマティクスシステム開発の紹介」AMED肝毒性予測のためのインフォマティクスシステム構築プロジェクト公開セミナー(2018/7、大阪)
  • 「毒性分子の生体内初期反応解析に基づく毒性予測戦略」第45回日本毒性学会学術年会(2018/7、大阪)
  • 「大規模副作用情報に基づく毒性・副作用予測戦略」第397回CBI学会研究講演会(2018/7、東京)
  • 「毒性予測におけるAIの活用~化学構造の学習~」製品評価技術基盤機構(NITE)第4回AI勉強会(2018/9、東京)
  • 「副作用データベース解析における計算毒性学的アプローチ」第62回日本薬学会関東支部大会(2018/9、東京)
  • 「化学構造式から体内動態を予測する~機械学習とQSPkR~「JT医薬総合研究所社内講演会」(2018/10、大阪)
  • 「人工知能を駆使した毒性・副作用予測戦略」CBI学会2018年大会(2018/10、東京)
  • 「化学構造に基づくin silico 毒性予測における人工知能の活用」日本環境変異原学会第47回大会(2018/11、京都)
  • 「数理モデルを用いた分解代謝物の哺乳類に対する毒性予測」第36回農薬環境科学研究会(2018/11、甲府)
受賞歴
  • CBI学会2018年大会Excellent Poster(共同演者,2018)
  • 第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム優秀発表賞(指導教員,2018)
  • 第11回日本緩和医療薬学会年会優秀発表賞(指導教員,2017)
  • 'Exceptional Quality Paper'(優秀論文), International Institute of Anticancer Research (IIAR)(2016)
  • 平成27年度全国済生会病院薬剤師会優秀論文賞(指導教員, 2016)
  • 第10回日本緩和医療薬学会年会優秀発表賞(指導教員, 2016)
  • 情報計算化学生物学会2015年大会優秀ポスター賞(指導教員, 2015)
  • 学長研究奨励賞(2015)
  • Winner, ER-LBD(エストロゲン受容体)活性化合物予測モデルの構築, Toxicology in the 21st Century (Tox21) DATA Challenge 2014, NIH, USA (2015)
  • First-Pass Winner, 人工ニューラルネットワーク国際会議(ICANN'09):欧州ニューラルネットワーク協会(ENNS)・ 毒性予測コンテスト (2009)
  • 講演ハイライト, 日本薬学会第129年会, C型肝炎インターフェロン療法時の発熱に対する予測モデル式の構築~C型肝炎の治療で発熱しやすいひとはだれ?~(2009)
研究業績1

Quantitative structure-activity relationship analysis using deep learning based on a novel molecular image input technique: Uesawa Y, Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 28, 3400-3403 (2018)

研究業績2

Bananas decrease acetaminophen potency in in vitro assays: Uesawa Y, Tsuji N, Plos One, 13, e0205612 (2018)

研究業績3

Direct-injection electron-ionization mass spectrometry metabolomics method for analyzing blueberry leaf metabolites that inhibit adult T-cell leukemia proliferation: Kai H, Uesawa Y, Kunitake H, Morishita K, Okada Y, Matsuno K, Planta Medica, doi: 10.1055/a-0725-8295. (2018)

研究業績4

Quantitative structure-cytotoxicity relationship of furo[2,3b]chromones: Uesawa Y, Sakagami H, Shi H, Hirose M, Takao K, Sugita Y, Anticancer Research, 38, 3283-3290 (2018)

研究業績5

Quantitative structure–cytotoxicity relationship of cinnamic acid phenetyl esters: Uesawa Y, Sakagami H, Okudaira N, Toda K, Takao K, Kagaya H, Sugita Y, Anticancer Research, 38, 817-823 (2018)

研究業績6

3-(E)-Styryl-2H-chromene derivatives as potent and selective monoamine oxidase B inhibitors: Takao K, Yahagi H, Uesawa Y, Sugita Y, Bioorganic Chemistry, 77, 436-442 (2018)

研究業績7

大規模副作用データベースと計算毒性学に基づく副作用予測植沢芳広、薬学雑誌、138、185-190 (2018)

研究業績8

大規模副作用データベースを用いたオピオイドの副作用解析植沢芳広、地域ケアリング、20、68-72 (2018)

研究業績9

疼痛緩和領域の副作用予測における人工知能の活用植沢芳広、Pharmstage、18、34-41 (2018)

研究業績10

人工知能が加速する医薬・化学品の安全性評価植沢芳広、化学工業、69、1-7 (2018)