人工知能学会全国大会（JSAI2026）, 2026年6月 · 第一著者
Chemoinformatics / Machine learning / AI Drug discovery / Proteomics
伊東 駿一
京都大学大学院薬学研究科 修士課程在学中。
生命科学 x データサイエンスで創薬プロセスを革新したいです。
Profile
伊東 駿一
京都大学大学院薬学研究科 修士課程在学中。生体分子計測学分野に所属し、統計モデルを活用したLC/MSデータの解析手法の開発に取り組んでいます。
- Research Interests
- ケモインフォマティクス · 創薬AI · 拡散モデル
- Expertise
- EMアルゴリズム · 最適輸送 · タンパク質/化合物言語モデル · プロテオミクス
- Stack
- Python ★★★ / TypeScript ★ / Go ★ / Ruby on Rails ★
- Achievement
- Kaggle 銀メダル · 20位（CIBMTR 2025）· 統計検定2級
- Language
- 日本語 / 英語
- Hobbies
- フットサル · 旅行
Selected Work
主要プロジェクト
サンプルの階層性を活かしたMixture-of-mixturesモデルによるLC/MSデータ解析
LC/MSで得られる複雑なシグナルデータを混合分布モデルとして扱い、 タンパク質・ペプチドの同定と定量を行う解析ツールを開発しています。 サンプルの階層性を活かしたMixture-of-mixturesモデルを提案し、最適輸送を目的関数とした最適化アルゴリズムを実装しました。
マルチモーダル基盤モデルにおける未知タンパク質への外挿性の検証
マルチモーダル基盤モデルの創薬タスクに対する実用性を検証しました。 未知タンパク質の外挿性について実用性の観点からより厳密に検証し、性能を改善する新しいアーキテクチャを提案しました。
LLM因果推論による遺伝子ネットワーク抽出
乳がんKEGG Pathwayに関連する19遺伝子を対象に、LLMで向き付きエッジをペアワイズ推定しDAGへ統合。 プロンプト設計の改善により、F1を改善し、文献知識を活用した包括的なネットワークの再構築の可能性を見つけました。
成果記事を読むCIBMTR: Post-HCT Survival Prediction
造血幹細胞移植後の予後予測コンペに研究室チームで参加。 LightGBMの調整を担当し、20位銀メダルを獲得しました。 Kaplan-Meier変換、Pairwise損失関数、Seed averagingなどを活用しました。
Competition pageiPS細胞の心筋細胞分化誘導化合物の計算機的設計
京都大学iCeMSにてアルバイト研究員として参加。少数データから機械学習で分化誘導化合物を予測し、 薬学知識をもとにフラグメント分解・新規化合物生成・PDBファイル作成を担当。 実験によって実際に心筋細胞への分化誘導が確認され、査読付き国際誌JCIMに掲載されました。
論文を読む研究室メンテナンス通知カレンダー
Google Apps Script、Google Calendar API、LINE APIを用いて、LC/MS/MS機器メンテナンスの担当日を前日に通知するBotを作成。 研究室メンバーの日常業務に継続利用されています。
Experience
研究・開発経験
2024.4 - 現在
京都大学薬学研究科 修士課程
生体分子計測学分野に所属し、混合分布モデルによるプロテオミクスLC/MSデータの解析手法の開発というテーマに取り組んでいます。
2026.5 - 現在
株式会社RUTILEA アルバイト
LLMアプリケーションの開発に取り組んでいます。
2025.8 - 2025.10
中外製薬 インターンシップ
タンパク質言語モデル・分子言語モデル・マルチモーダル基盤モデルを用いた創薬タスクを検証。 実用性の限界を分析し、新たなアーキテクチャによる精度改善に取り組みました。
2025.8 - 2025.9
Preferred Networks 夏季インターン
LLMを用いた遺伝子ネットワーク抽出に取り組み、文献知識から因果関係を推定する手法を設計・評価しました。
2025.2 - 2025.3
Advemto Ltd. インターン
蛍光スペクトルの2次元Tensorデータから蛍光ラベルを予測するモデルを構築。 データ構造を保つ前処理を提案し、実装しました。
2022.10 - 2025.3
DMG森精機 / WALC 長期インターン
医療画像セグメンテーション、健康診断データ分析、RAGチャットボット、SAMによる欠損検知、 OR-Toolsによる日程最適化、YOLOによる安全行動モニタリングなどに取り組みました。
2023.9 - 2024.3
Strategy and Partner アルバイト
OpenAI APIを用いたWebアプリ開発に参加。GoによるバックエンドAPI、Next.jsによるチャットUI、 マークダウン表示、ストリーミング応答などを実装しました。
Skills
専門性
✔ 統計学・機械学習・深層学習・コンピューターサイエンスの幅広い知識や経験があります。
✔ 薬学・生命科学の広いドメイン知識、プロテオミクスの専門性を持っています。
Programming
Python, TypeScript, Go, Git, Docker, Linux
Machine Learning
PyTorch, Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Transformers, YOLO, RAG
Domain
Computational drug discovery, Proteomics, LC/MS/MS, Molecular / Protein language models
Web
React, Next.js, Gin, Ruby on Rails, OpenAI API