Science Café はScienceまたは姉妹誌に研究論文等投稿が掲載された日本の研究者の方にZoom Webinarによるライブ配信にて講演して頂くイベントです。
研究内容の解説に加え、研究にまつわるエピソード、社会に与える影響や提言を交えてお話して頂きます。Q&Aセッションも設けております。参加は無料です。
研究の概要
私たちの研究チームは、ステロイドという体内ホルモンの働きに注目し、それらの情報をもとに健康状態を表す「生物学的年齢」を予測する新しいモデルを開発しました。これは、実際の年齢とは別に、体の中がどのくらい若いか、あるいは老いているかを示す指標です。この予測モデルでは、ほんの5滴ほどの血液から、22種類のステロイドホルモンのレベルを調べます。これらのデータは、質量分析法という非常に高精度な分析手法を使って得られています。その正確なデータをもとに、最先端の人工知能(AI)技術を活用して、生物学的年齢を算出します。この研究によって、将来的には健康状態のチェックや、加齢に伴うリスクの早期発見、さらには病気の予防に役立つ新しい健康指標としての応用が期待されます。

掲載号:Qiuyi Wang†, Zi Wang†*, Kenji Mizuguchi,
Toshifumi Takao*. Biological age prediction using a DNN model based on pathways of steroidogenesis. Science Advances, 11(11), 14 Mar 2025.
DOI: 10.1126/sciadv.adt2624
プログラム
時間(予定) | 内容(予定) |
14:00-14:30 | ご講演 |
14:30-14:40 | 質疑応答 |
登壇者
プロフィール | |
![]() | 王 梓(オウ ジ)先生 大阪大学蛋白質研究所 特任助教 |
![]() | 高尾 敏文 先生 大阪大学名誉教授 大阪大学蛋白質研究所 特任教授/株式会社リガク フェロー |
対象者
ライフサイエンス分野の企業に所属されている方、アカデミアの研究者、学生など
参加費
無料
定員
500名 ※ご参加には事前登録が必要です。先着順となりますのでご了承ください。
主催
お問い合わせ先
お問合せ先:Science Japan Office/株式会社アスカコーポレーション
担当:松田裕子 E-mail: science_cafe_japan@asca-co.com