・次世代有機ELディスプレイに不可欠な「色純度の高い青色発光」と「高い発光効率」を両立する、安価で合成が容易なホウ素を含まない材料の開発に成功した。・約2万種の仮想分子ライブラリを生成し、量子化学計算注1）とAI（機械学習）を連携させることで、膨大な候補群から有望な分子を高速に見いだす手法を構築した。・AIによる分子設計から有機EL素子作製・評価までを一気通貫で完了させ、時間と開発コストを劇的に削減する「データ駆動型材料開発」の圧倒的な有用性を実証した。 名古屋大学トランスフォーマティブ生命分子研究所（WPI-ITbM...

・疾患進行の個人差を、「どのように進むか」という進行経路と、「どのくらいの速さで進むか」という進行速度に分けて捉える新しい機械学習手法DiSPAHを開発・四肢発症型ALS患者の縦断データを解析した結果、進行経路が異なる複数のサブグループが存在し、さらに各サブグループの中でも進行速度にばらつきがあることを発見・進行速度に関連する遺伝的特徴や疾患の背景にある分子レベルの仕組みの一端を解明・DiSPAHから得られる情報はALS関連機能低下リスクの評価に役立ち、初期の臨床情報や遺伝情報から将来の進行を見通す手がかりとなる可能性を示唆 名...

・脳の神経細胞は、どのようなルールでつながっているのかを、実際の脳データを使って解析・神経配線データと脳内の遺伝子発現データから、神経の行き先を表現する「遺伝子の濃度勾配でコードされた脳内配線地図」を読み解く新しい解析手法 SPERRFY を開発・この脳内配線地図を使うことで、実際の脳内の配線パターンを高い精度で再現・脳全体の大まかな接続構造と局所的な細かい接続構造が、階層的な濃度勾配によって制御されている可能性を示唆・神経回路形成に関わる可能性の高い遺伝子候補を体系的に抽出でき、脳発生や神経疾患研究への応用が期待 ...

・ポリマー混合物を構成する成分ポリマーを無染色・ナノメートル分解能で可視化する技術を開発。・機械学習による多次元データ空間での有効な記述子（物理パラメータ）抽出で解釈可能なスペクトル分類。・成分間反応や熱ダメージの化学プロセスまでデータ空間で追跡・可視化。・この分野の標準データ処理・可視化技術としての発展に期待。 名古屋大学未来材料・システム研究所 高度計測技術実践センターの武藤 俊介 教授らの研究グループは、旭化成 梅本 大樹 氏との共同研究で、ポリマーブレンドを構成するポリマーの混合組織を異なる化学種ごとに無染色かつナ...