HAMADA, Michiaki

写真a

Affiliation

Faculty of Science and Engineering, School of Advanced Science and Engineering

Job title

Professor

Homepage URL

https://www.hamadalab.com/

Profile

Dr. Michiaki Hamada was born in 1977. He graduated from the mathematical institute of Tohoku University in Mar. 2002. In Apr. 2002, he joined to Fuji Research Institute corporation (FRIC), whose current name is Mizuho Information & Research institute, Inc (MHRI), as a researcher, and conducted system development for science technology. During a researcher in FRIC, he started to do research on RNA bioinformatics under a support of “Functional RNA project” funded by NEDO. He received his PhD from Tokyo Institute of technology at 2009. Currently, Dr. Michiaki Hamada is an associate professor of Faculty of Science and Engineering at Waseda University, and is the principle investigator of Bioinformatics Laboratory. He is also a visiting researcher of AIST in Japan. He has been a board member of Japanese Society of Bioinformatics (JSBi) since 2014. His interests includes RNA informatics, sequence analysis, epigenetics, data-mining and machine learning. He aims to dvelope killer tools in the analysis of biological data.

Concurrent Post 【 display / non-display

  • Faculty of Science and Engineering   Graduate School of Advanced Science and Engineering

Research Institute 【 display / non-display

  • 2020
    -
    2022

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

Education 【 display / non-display

  • 2005.10
    -
    2009.03

    Tokyo Institute of Technology   Interdisciplinary Science and Engineering   Intelligent Systems Science  

  • 2000.04
    -
    2002.03

    Tohoku University   Graduate School of Science   Department of Mathematics  

  • 1996.04
    -
    2000.03

    Tohoku University  

Degree 【 display / non-display

  • 2009.03   東京工業大学   博士(理学)

Research Experience 【 display / non-display

  • 2018.04
    -
    Now

    Waseda University   Faculty of Science and Engineering   Professor

  • 2017.04
    -
    Now

    Nippon Medical School

  • 2016.10
    -
    Now

    産業技術総合研究所   生体システムビッグデータ解析オープ ンイノベーションラボラトリ(CBBD-OIL)   班長

  • 2014.04
    -
    2018.03

    Waseda University Faculty of Science and Engineering   Associate Professor

  • 2010.10
    -
    2014.03

    The University of Tokyo

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Research Areas 【 display / non-display

  • Life, health and medical informatics

  • Life, health and medical informatics

  • Intelligent informatics

Research Interests 【 display / non-display

  • RNA創薬

  • 人工知能

  • 確率モデル

  • RNA-タンパク質相互作用

  • RNA-RNA相互作用

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Papers 【 display / non-display

  • Binding patterns of RNA-binding proteins to repeat-derived RNA sequences reveal putative functional RNA elements.

    Masahiro Onoguchi, Chao Zeng, Ayako Matsumaru, Michiaki Hamada

    NAR genomics and bioinformatics   3 ( 3 ) lqab055  2021.09  [International journal]

     View Summary

    Recent reports have revealed that repeat-derived sequences embedded in introns or long noncoding RNAs (lncRNAs) are targets of RNA-binding proteins (RBPs) and contribute to biological processes such as RNA splicing or transcriptional regulation. These findings suggest that repeat-derived RNAs are important as scaffolds of RBPs and functional elements. However, the overall functional sequences of the repeat-derived RNAs are not fully understood. Here, we show the putative functional repeat-derived RNAs by analyzing the binding patterns of RBPs based on ENCODE eCLIP data. We mapped all eCLIP reads to repeat sequences and observed that 10.75 % and 7.04 % of reads on average were enriched (at least 2-fold over control) in the repeats in K562 and HepG2 cells, respectively. Using these data, we predicted functional RNA elements on the sense and antisense strands of long interspersed element 1 (LINE1) sequences. Furthermore, we found several new sets of RBPs on fragments derived from other transposable element (TE) families. Some of these fragments show specific and stable secondary structures and are found to be inserted into the introns of genes or lncRNAs. These results suggest that the repeat-derived RNA sequences are strong candidates for the functional RNA elements of endogenous noncoding RNAs.

    DOI PubMed

  • Umibato: estimation of time-varying microbial interaction using continuous-time regression hidden Markov model.

    Shion Hosoda, Tsukasa Fukunaga, Michiaki Hamada

    Bioinformatics (Oxford, England)   37 ( Suppl_1 ) i16-i24  2021.07  [International journal]

     View Summary

    MOTIVATION: Accumulating evidence has highlighted the importance of microbial interaction networks. Methods have been developed for estimating microbial interaction networks, of which the generalized Lotka-Volterra equation (gLVE)-based method can estimate a directed interaction network. The previous gLVE-based method for estimating microbial interaction networks did not consider time-varying interactions. RESULTS: In this study, we developed unsupervised learning-based microbial interaction inference method using Bayesian estimation (Umibato), a method for estimating time-varying microbial interactions. The Umibato algorithm comprises Gaussian process regression (GPR) and a new Bayesian probabilistic model, the continuous-time regression hidden Markov model (CTRHMM). Growth rates are estimated by GPR, and interaction networks are estimated by CTRHMM. CTRHMM can estimate time-varying interaction networks using interaction states, which are defined as hidden variables. Umibato outperformed the existing methods on synthetic datasets. In addition, it yielded reasonable estimations in experiments on a mouse gut microbiota dataset, thus providing novel insights into the relationship between consumed diets and the gut microbiota. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The C++ and python source codes of the Umibato software are available at https://github.com/shion-h/Umibato. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

    DOI PubMed

  • Possible roles for the hominoid-specific DSCR4 gene in human cells.

    Morteza M Saber, Marziyeh Karimiavargani, Takanori Uzawa, Nilmini Hettiarachchi, Michiaki Hamada, Yoshihiro Ito, Naruya Saitou

    Genes & genetic systems   96 ( 1 ) 1 - 11  2021.05  [Domestic journal]

     View Summary

    Down syndrome in humans is caused by trisomy of chromosome 21. DSCR4 (Down syndrome critical region 4) is a de novo-originated protein-coding gene present only in human chromosome 21 and its homologous chromosomes in apes. Despite being located in a medically critical genomic region and an abundance of evidence indicating its functionality, the roles of DSCR4 in human cells are unknown. We used a bioinformatic approach to infer the biological importance and cellular roles of this gene. Our analysis indicates that DSCR4 is likely involved in the regulation of interconnected biological pathways related to cell migration, coagulation and the immune system. We also showed that these predicted biological functions are consistent with tissue-specific expression of DSCR4 in migratory immune system leukocyte cells and neural crest cells (NCCs) that shape facial morphology in the human embryo. The immune system and NCCs are known to be affected in Down syndrome individuals, who suffer from DSCR4 misregulation, which further supports our findings. Providing evidence for the critical roles of DSCR4 in human cells, our findings establish the basis for further experimental investigations that will be necessary to confirm the roles of DSCR4 in the etiology of Down syndrome.

    DOI PubMed

  • PBSIM2: a simulator for long-read sequencers with a novel generative model of quality scores.

    Yukiteru Ono, Kiyoshi Asai, Michiaki Hamada

    Bioinformatics (Oxford, England)   37 ( 5 ) 589 - 595  2021.05  [International journal]

     View Summary

    MOTIVATION: Recent advances in high-throughput long-read sequencers, such as PacBio and Oxford Nanopore sequencers, produce longer reads with more errors than short-read sequencers. In addition to the high error rates of reads, non-uniformity of errors leads to difficulties in various downstream analyses using long reads. Many useful simulators, which characterize long-read error patterns and simulate them, have been developed. However, there is still room for improvement in the simulation of the non-uniformity of errors. RESULTS: To capture characteristics of errors in reads for long-read sequencers, here, we introduce a generative model for quality scores, in which a hidden Markov Model with a latest model selection method, called factorized information criteria, is utilized. We evaluated our developed simulator from various points, indicating that our simulator successfully simulates reads that are consistent with real reads. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The source codes of PBSIM2 are freely available from https://github.com/yukiteruono/pbsim2. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

    DOI PubMed

  • Long Non-Coding RNA CRNDE Is Involved in Resistance to EGFR Tyrosine Kinase Inhibitor in EGFR-Mutant Lung Cancer via eIF4A3/MUC1/EGFR Signaling.

    Satoshi Takahashi, Rintaro Noro, Masahiro Seike, Chao Zeng, Masaru Matsumoto, Akiko Yoshikawa, Shinji Nakamichi, Teppei Sugano, Mariko Hirao, Kuniko Matsuda, Michiaki Hamada, Akihiko Gemma

    International journal of molecular sciences   22 ( 8 )  2021.04  [International journal]

     View Summary

    (1) Background: Acquired resistance to epidermal growth factor receptor-tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) is an intractable problem for many clinical oncologists. The mechanisms of resistance to EGFR-TKIs are complex. Long non-coding RNAs (lncRNAs) may play an important role in cancer development and metastasis. However, the biological process between lncRNAs and drug resistance to EGFR-mutated lung cancer remains largely unknown. (2) Methods: Osimertinib- and afatinib-resistant EGFR-mutated lung cancer cells were established using a stepwise method. A microarray analysis of non-coding and coding RNAs was performed using parental and resistant EGFR-mutant non-small cell lung cancer (NSCLC) cells and evaluated by bioinformatics analysis through medical-industrial collaboration. (3) Results: Colorectal neoplasia differentially expressed (CRNDE) and DiGeorge syndrome critical region gene 5 (DGCR5) lncRNAs were highly expressed in EGFR-TKI-resistant cells by microarray analysis. RNA-protein binding analysis revealed eukaryotic translation initiation factor 4A3 (eIF4A3) bound in an overlapping manner to CRNDE and DGCR5. The CRNDE downregulates the expression of eIF4A3, mucin 1 (MUC1), and phospho-EGFR. Inhibition of CRNDE activated the eIF4A3/MUC1/EGFR signaling pathway and apoptotic activity, and restored sensitivity to EGFR-TKIs. (4) Conclusions: The results showed that CRNDE is associated with the development of resistance to EGFR-TKIs. CRNDE may be a novel therapeutic target to conquer EGFR-mutant NSCLC.

    DOI PubMed

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Books and Other Publications 【 display / non-display

Misc 【 display / non-display

  • CAFs induce formation of metastatic human breast tumor cell clusters with partial epithelial-mesenchymal transition

    Akira Orimo, Yasuhiko Ito, Yoshihiro Mezawa, Kaidiliavi Sulidan, Yataro Daigo, Nadila Wali, Okio Hino, Kazuyoshi Takeda, Michiaki Hamada, Yuko Matsumura

    CANCER SCIENCE   109   797 - 797  2018.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Privacy-Preserving Search for Chemical Compound Databases

    Kana Shimizu, Koji Nuida, Hiromi Arai, Shigeo Mitsunari, Nuttapong Attrapadung, Michiaki Hamada, Koji Tsuda, Takatsugu Hirokawa, Jun Sakuma, Goichiro Hanaoka, Kiyoshi Asai

    bioRxiv   ( 013995 )  2015.01

    Internal/External technical report, pre-print, etc.  

    DOI

  • RNA secondary structure prediction from multi-aligned sequences

    Michiaki Hamada

       2013.07

    Internal/External technical report, pre-print, etc.  

     View Summary

    It has been well accepted that the RNA secondary structures of most<br />
    functional non-coding RNAs (ncRNAs) are closely related to their functions and<br />
    are conserved during evolution. Hence, prediction of conserved secondary<br />
    structures from evolutionarily related sequences is one important task in RNA<br />
    bioinformatics; the methods are useful not only to further functional analyses<br />
    of ncRNAs but also to improve the accuracy of secondary structure predictions<br />
    and to find novel functional RNAs from the genome. In this review, I focus on<br />
    common secondary structure prediction from a given aligned RNA s...

  • Generalized Centroid Estimators in Bioinformatics

    Michiaki Hamada, Hisanori Kiryu, Wataru Iwasaki, Kiyoshi Asai

    PLoS ONE 6(2):e16450, 2011    2013.05

    Internal/External technical report, pre-print, etc.  

     View Summary

    In a number of estimation problems in bioinformatics, accuracy measures of<br />
    the target problem are usually given, and it is important to design estimators<br />
    that are suitable to those accuracy measures. However, there is often a<br />
    discrepancy between an employed estimator and a given accuracy measure of the<br />
    problem. In this study, we introduce a general class of efficient estimators<br />
    for estimation problems on high-dimensional binary spaces, which representmany<br />
    fundamental problems in bioinformatics. Theoretical analysis reveals that the<br />
    proposed estimators generally fit with commonly-used accura...

    DOI

  • Fighting against uncertainty: An essential issue in bioinformatics

    Michiaki Hamada

       2013.05

    Internal/External technical report, pre-print, etc.  

     View Summary

    Many bioinformatics problems, such as sequence alignment, gene prediction,<br />
    phylogenetic tree estimation and RNA secondary structure prediction, are often<br />
    affected by the &quot;uncertainty&quot; of a solution; that is, the probability of the<br />
    solution is extremely small. This situation arises for estimation problems on<br />
    high-dimensional discrete spaces in which the number of possible discrete<br />
    solutions is immense. In the analysis of biological data or the development of<br />
    prediction algorithms, this uncertainty should be handled carefully and<br />
    appropriately. In this review, I will explain several methods t...

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Industrial Property Rights 【 display / non-display

Awards 【 display / non-display

  • 平成29年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞

    2017.04   文部科学省  

    Winner: 浜田道昭

  • 産業技術総合研究所 理事長賞(研究)

    2016.04   産業技術総合研究所  

    Winner: 浜田道昭

Research Projects 【 display / non-display

  • AIアプタマー創薬プロジェクト

    Project Year :

    2021.04
    -
    2024.03
     

    Authorship: Principal investigator

  • リピート要素のde novo発見に基づく長鎖ノンコーディングRNAの機能の解明

    基盤研究(A)

    Project Year :

    2020.04
    -
    2023.03
     

    浜田 道昭, 小野口 真広, 福永 津嵩

  • 発達期ダイオキシンと老年期の高次認知機能低下の関係性解明

    基盤研究(A)

    Project Year :

    2019.04
    -
    2022.03
     

    掛山 正心, 浜田 道昭, 久保 健一郎, 皆川 栄子, 前川 文彦

     View Summary

    我々は動物実験により、ダイオキシン等の胎仔期曝露が認知機能を低下させることを認知課題成績と神経細胞の微細形態変化の双方で報告した。本研究では到達目標を、ダイオキシン等の発達期曝露が認知症の発症・増悪に関与する科学的知見を集積し、認知症の毒性エンドポイントとしての重要性を示すことにおく。(1)ダイオキシン等によって老年期に生じる認知的柔軟性の低下に焦点をあて、ヒト調査ならびに動物毒性実験により、影響の質と程度、そしてその毒性機構を明らかにして、(2)その成果をもとに、ヒト調査ならびに動物毒性実験において、高次認知機能の表現型解析技術を確立することを目的としている。本年度は、ヒト・コホート調査と動物毒性実験を実施するため、ヒト調査で用いる課題アプリを作成するとともに、コホート調査手続きを行った。タブレット端末での課題提示によるリモート評価を行う基盤整備も進めた。動物実験では認知的柔軟性と脳活動の定量評価を行うため、課題の作成と毒性試験の準備を行った。IntelliCageを用いた課題とともに、タッチスクリーンオペラント実験装置を用いた課題の確立も行なった。理化学研究所との共同研究により、アルツハイマー病モデルマウスを対象とした表現型解析を行い、認知症とメンタルスキーマの関係についての有望な知見を得た(論文投稿中)。また、本プロジェクトで取得するデータをモデリングするため、既存データのメタ解析を実施した。

  • ceRNAネットワーク構造の解読を基盤とした、全く新しい抗がん剤開発戦略の開発

    基盤研究(B)

    Project Year :

    2018.07
    -
    2021.03
     

    秋光 信佳, 浜田 道昭

     View Summary

    近年、RNA-RNA相互作用やRNA-RNA結合タンパク質との相互作用を基盤とした遺伝子発現制御ネットワークの存在が注目されている。ここで興味深いのは、これらRNAとRNA結合タンパク質の作り出すネットワークは相互作用を通じて巨大なネットワークを形成していることである。たとえば、小分子ノンコーディングRNAであるマイクロRNAは、それ自身と相補的な塩基対を有するmRNAに結合してmRNAを分解したり翻訳抑制することでmRNAの発現量を制御しているが、ひとつのマイクロRNAが標的とするmRNAは一つでは無く複数存在する。一方、ひとつのmRNAは複数種類のマイクロRNAによって発現制御を受けている。このように、RNA-RNA相互作用とRNA-RNA結合タンパク質との相互作用は、多数対多数の相互作用となっている。しかしながら、このような多数対多数の相互作用を基盤としたネットワークの構造やその生理的役割については不明な点が多数存在する。そこで、本研究では、RNA-RNA相互作用やRNA-RNA結合タンパク質との相互作用を解析するための技術開発等を行う。そして、この巨大ネットワークの生理的役割や疾患における役割を解明する。これまでに、RNAとRNA結合タンパク質との相互作用を解明する技術開発を進めてきており、研究論文を発表した(Yamada T. et al., Cell Rep)。内容は、公共データベース上に公開されている次世代シーケンサーデータをもとに、RNA結合タンパク質とその分解標的RNAとの発現量相関を調べるシステムを開発した。そして、このシステムが有効であることを複数のRNA結合タンパク質で検証し、研究成果を論文発表した。

  • RNA-クロマチン相互作用予測と応用

    挑戦的研究(萌芽)

    Project Year :

    2017.06
    -
    2021.03
     

    浜田 道昭, 岩切 淳一

     View Summary

    哺乳類ゲノムの大部分は,コーディングあるいはノンコーディングRNAを転写している.このうちノンコーディングRNAの一部は,クロマチンと相互作用を行い,エピジェネティックな制御を行っていることが示唆されている.RNAとクロマチン相互作用のメカニズムを解明するために,lncRNAとクロマチンの相互作用予測を行うモデルを構築し,構築したモデルからどのような特徴が相互作用い寄与しているかの検討を行った.今回考えた特徴としては下記のものである:R-loop形成,RNA:DNA triplex, RNA結合によるscafold.このうち,R-loop形成に関しては配列相補性をアラインメントにより同定することにより推定した.またこの際には,RNAアクセシビリティも考慮するようにした.RNA:DNA triplexに関しては,既存のtriplex予測ツールを利用した.機械学習モデルとしては,ランダムフォレストを主に利用した.これは,ランダムフォレストは,分類に寄与した特徴量の導出が容易に可能となるためである.実際のデータとしては,RNAクロマチン相互作用に関する大規模実験データを用いて,正例と負例を作成し,構築したモデルの学習を行った.予測精度の評価はクロスバリデーションを用いたが,現状十分な予測精度は出ていない.特徴量および学習データの両面から現在詳細に検討を行っている段階である.機械学習モデルに関しても深層学習なども含めて検討を行うことを計画している.

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Specific Research 【 display / non-display

  • ノンコーディングRNA解析情報基盤技術の研究

    2020  

     View Summary

    ヒトなどの高等真核生物で多数発見されている長鎖ノンコーディングRNAの機能を解明するために,基盤情報技術を構築し様々なバイオインフォマティクスの解析を行った.具体的には以下を行った.・局在と選択的スプライシングの関連性に関する網羅的解析・トランスクリプトームなm6A修飾の測定データから,高精度にm6A修飾位置を同定するためのツールMoAIMSの開発・ゲノムワイドなR-loop構造の同定と,その特徴の抽出

  • 秘密分散手法を用いた生命情報秘匿解析手法の研究

    2019  

     View Summary

    秘密分散法を用いて,アフィンギャップを用いた配列比較手法を安全に行うための手法の考案および実装を行った.既存手法との比較を行い,既存手法に比べて計算速度が大幅に改善することが確かめられた.[1] 深見 匠、浜田 道昭, アフィンギャップを考慮した安全な個人ゲノム比較, 2019/12/3, 第42回日本分子生物学会年会, 福岡国際会議場・マリンメッセ福岡[2] 深見匠, 浜田道昭, セキュアな個人ゲノム類似度計算, 2019年 暗号と情報セキュリティシンポジウム,2019年1月22日〜25日,びわ湖大津プリンスホテル

  • 統合オミックスデータ駆動生物学の数理情報基盤と実践

    2018  

     View Summary

    長鎖ノンコーディングRNAの機能の解明に向けたバイオインフォマティクス技術として,深層学習技術を用いた,m6A修飾の予測アルゴリズム/ツールの開発を行った.また,RNA-RNA相互作用を,配列情報のみを入力とし高速・高精度によろ即するためのアルゴリズムの開発を行った.さらに,モデル選択技術を用いたがんゲノムデータの変異シグネチャーの予測を行う基盤情報技術の開発を行った.

  • RNA-クロマチン相互作用予測と応用

    2016  

     View Summary

    RNAとクロマチンの相互作用を配列情報のみから推定するための手法の開発に向けた以下の研究成果を得た.1. RNAとタンパク質の複合体構造を予測(ドッキング)を行うための新規手法を開発した.この手法の中では,分子動力学シミュレーションの結果を,複合体構造の評価関数に組み入れることによって,既存の手法に比べて大幅な精度の向上が実現された2. RNAの構造予測のための統合WebサーバRtoolsを構築し,公開をした.このウェブサーバーを用いることにより,RNAの配列情報のみから,構造に関する様々な予測情報(2次構造,塩基対確率行列,ステム,バルジ,ループなどの形成確率等)を得ることが可能となる.このような情報はRNA-クロマチン相互作用を予測する際にも有用となる

  • 統合オミックスデータ駆動生物学の数理情報基盤

    2016  

     View Summary

    様々なオミックスデータを情報解析するための方法として以下の研究成果を得た・メタゲノムデータを確率的にモデリングするための確率モデルの開発を行った.この確率モデルにおいては,自然言語分野で用いられるLDAを,メタゲノムデータに応用することにより,細菌群が推定することが可能となる.推定された細菌群と広く知られているエンテロタイプとの関連性を詳細に調べることにより,細菌群の生物学的意味付けを与えた.・シークエンシングデータから植物ゲノムの変異を同定するためのパイプラインを構築した.構築したパイプラインを用いて,植物の変異体(ミュータント)の解析を詳細に行った.本研究は,理化学研究所との共同研究である.・タンパク質やDNA配列のモチーフの確率モデルであるプロファイルHMMを,暗号技術を用いることにより,モデル情報およびクエリの情報を秘匿したまま検索を行う手法の開発を行った.本手法では,加法準同型暗号を用いることにより,足し算が暗号化したまま可能となることが本質的に用いられている.

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Syllabus 【 display / non-display

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Committee Memberships 【 display / non-display

  • 2020.04
    -
    Now

    日本バイオインフォマティクス学会  幹事

  • 2021.09
    -
     

    2021年日本バイオインフォマティクス学会年会・第10回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2021)大会長

  • 2015.04
    -
    2017.03

    日本バイオインフォマティクス学会  理事