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異分野連携

AI・ビックデータの活用
(デジタル化・情報化の深化)

国内外へ研究成果を情報発信
共同研究の促進、研究教育

免疫機能の低下を予防するための

科学的エビデンスの蓄積

家畜飼料の最適化

家畜動物(ニワトリ、

　ブタ、ウシ)

：感染症予防

・エサの改良
・健康維持
・生産性の向上

・農場を活用した実践的研究
・未利用資源の活用

・経済効果

・エサの改良
・健康維持
・生産性の向上

・農場を活用した

　実践的研究
・未利用資源の活用

・経済効果

家畜動物(ニワトリ、ブタ、ウシ)：感染症予防

健康食のオーダーメイド

ヒト：健康(品種改良や

　機能性成分の強化　

　安全性の担保等、

　農学的アプローチ)

ヒト：健康(品種改良や機能性成分の強化
　安全性の担保等、農学的アプローチ)

・健康維持、抗加齢
・免疫機能の維持
・感染症の予防
・評価システムの確立

地球規模でのレジリエンスの向上による多様な脅威に、食の視点で持続的に対応できる健康循環型社会の構築を目指す。

グローバルヘルス・持続可能な社会へ

グローバルヘルス・

持続可能な社会へ

環境(植物や農作物)の健全性を包含した食と健康のイノベーションの創出

研究内容

ヒトの食生活において、遺伝情報や腸内細菌叢に基づいてひとりひとりに適した食事の提案、食品の機能性と個別栄養(パーソナライズド・ニュートリション)

が注目されているため、機能性食品に関する科学的根拠に基づいた信頼性の高い食情報の普及が急務である。

​

畜産の分野において、生産性・収益性を高めるための技術革新と環境対応のバランスを取るための制度的・技術的支援が必要とされている。

抗菌薬の多用による薬剤耐性の拡大が国際的に問題となっており、予防的抗菌薬投与の削減や代替技術(ワクチン、プロバイオティクスなど)のニーズが高い。

また、ICT・センシング技術を活用した精密畜産(Precision Livestock Farming)による早期疾病発見と健康管理の実装も期待されているが、

実用化には至っていないのが現状である。

​

さらに、地球環境と人間および家畜動物の栄養と健康の両方に配慮した食生活（飼養管理）の定義が不十分なため、追求する必要がある。

ヒトの食生活において、遺伝情報や腸内細菌叢に

基づいてひとりひとりに適した食事の提案、食品の

機能性と個別栄養(パーソナライズド・

ニュートリション)が注目されているため、機能性食品

に関する科学的根拠に基づいた信頼性の高い食情報の

普及が急務である。

​

畜産の分野において、生産性・収益性を高めるための

技術革新と環境対応のバランスを取るための制度的・

技術的支援が必要とされている。

抗菌薬の多用による薬剤耐性の拡大が国際的に問題と

なっており、予防的抗菌薬投与の削減や代替技術

(ワクチン、プロバイオティクスなど)のニーズが高い。

また、ICT・センシング技術を活用した精密畜産

(Precision Livestock Farming)による早期疾病発見と

健康管理の実装も期待されているが、

実用化には至っていないのが現状である。

​

さらに、地球環境と人間および家畜動物の栄養と健康

の両方に配慮した食生活（飼養管理）の定義が不十分

なため、追求する必要がある。

ヒトの食生活において、遺伝情報や腸内細菌叢に基づいてひとりひとりに適した食事の提案、食品の機能性と個別栄養(パーソナライズド・ニュートリション)が注目されているため、機能性食品に関する科学的根拠に

基づいた信頼性の高い食情報の普及が急務である。

​

畜産の分野において、生産性・収益性を高めるための技術革新と環境対応のバランスを取るための制度的・

技術的支援が必要とされている。

抗菌薬の多用による薬剤耐性の拡大が国際的に問題となっており、予防的抗菌薬投与の削減や代替技術

(ワクチン、プロバイオティクスなど)のニーズが高い。

また、ICT・センシング技術を活用した精密畜産(Precision Livestock Farming)による早期疾病発見と健康管理の実装も期待されているが、実用化には至っていないのが現状である。

​

さらに、地球環境と人間および家畜動物の栄養と健康の両方に配慮した食生活（飼養管理）の定義が不十分なため、追求する必要がある。

「食品成分−受容体相互作用の

　高精度解析に向けた統合型構造解析

　プラットフォームの開発」

「食品成分−受容体相互作用の高精度解析に向けた統合型構造解析プラットフォームの開発」

食品成分（低分子）と分子ドッキングおよび分子

動力学シミュレーションを通じて、相互作用様式を

原子レベルで予測する。

ヒトや家畜動物（ニワトリ、ブタ）の細胞を

研究対象として、トランスクリプトーム解析、

プロテオーム解析、メタボローム解析を通じて、

食品成分の添加あるいは摂取後の細胞応答を

大規模データとして取得し、これらのデータを元に、

機械学習モデル（例：深層学習など）を構築し、

未知成分の受容体応答や作用機序を予測する。

「構造-機能データベース」の構築

食品成分（低分子）と分子ドッキングおよび分子動力学シミュレーションを通じて、相互作用様式を原子レベルで予測する。
ヒトや家畜動物（ニワトリ、ブタ）の細胞を研究対象として、トランスクリプトーム解析、プロテオーム解析、メタボローム解析を通じて、食品成分の添加あるいは摂取後の細胞応答を大規模データとして取得し、これらのデータを元に、機械学習モデル（例：深層学習など）を構築し、未知成分の受容体応答や作用機序を予測する。
食品成分−受容体ペアの構造情報、結合親和性、細胞応答などを統合したデータベースを構築し、
食品設計や栄養機能性評価に資する基盤情報として必要とする企業へ提供する。

「次世代の

　個別化栄養（パーソナライズド・

　ニュートリション）や

　精密フードデザインの実現に

　向けた基盤技術の確立」

「次世代の個別化栄養（パーソナライズド・ニュートリション）や

　精密フードデザインの実現に向けた基盤技術の確立」

​従来の分子ドッキングや構造活性相関解析を超える、人工知能（AI）を活用した新規の予測アルゴリズムを開発することで、食品成分-受容体間の微弱な相互作用や、多重リガンド・他受容体ネットワークといった、これまでの手法ではとらえきれなかった複雑な相互作用を解析可能とする。
加えて、食品成分が標的とする未解明の受容体を同定することにより、従来生理作用が不明であった食品成分の作用機序を世界に先駆けて解明する点は、本研究拠点の大きな独創性と言える。
細胞レベルの実験
動物を用いた
個体レベルの実験
食品中に含まれる免疫賦活成分の探索
食品成分（フードファクター）による
​免疫-神経-内分泌相互作用の解析
仮説の提示
実験での検証
受容体(タンパク質)とフードファクター(低分子)
のドッキングシミュレーション
フードファクターの構造予測
​フードファクターと受容体の相互作用予測
in silico（計算）
in vitro（細胞系）
in vivo（動物モデル）
を統合したマルチスケール解析を導入し、計算科学に基づく仮説構築と実験的検証を組み合わせることで、受容体結合と生理活性の関係性を高精度に評価する。
特に、地域の食材や未利用資源に含まれる成分を対象とし、それらの構造情報および活性情報を網羅的に収集・統合したデータベースを構築する。

食品・飼料に含まれる栄養素を単なる栄養源として

ではなく「分子機能を持つ生体調節因子」

として捉え直す学問的パラダイムシフトを推進する。

そのため、食品科学・畜産学・情報科学といった

複数分野の知見を高度に融合させる必要があり、

学際的な連携研究の核となる融合性を持つ分野である。

食品・飼料に含まれる栄養素を単なる栄養源としてではなく「分子機能を持つ生体調節因子」として

捉え直す学問的パラダイムシフトを推進する。そのため、食品科学・畜産学・情報科学といった複数分野の知見を高度に融合させる必要があり、学際的な連携研究の核となる融合性を持つ分野である。

食品・飼料に含まれる栄養素を単なる栄養源としてではなく「分子機能を持つ生体調節因子」として捉え直す
学問的パラダイムシフトを推進する。そのため、食品科学・畜産学・情報科学といった複数分野の知見を高度に融合させる
必要があり、学際的な連携研究の核となる融合性を持つ分野である。

食品科学 ×家畜飼料学を融合した免疫賦活成分の探索

•　ヒトと家畜動物の双方に有効な免疫賦活物質を

　探索・評価し、共通の健康資源とする。

•　食品成分による免疫賦活効果を、低分子と受容体

　との相互作用に着目して解析を行い、​動物全般に

　共通する受容体-シグナルを同定する。

•　ヒトと家畜動物の双方に有効な免疫賦活物質を探索・評価し、共通の健康資源とする。
•　食品成分による免疫賦活効果を、低分子と受容体との相互作用に着目して解析を行い、
​　動物全般に共通する受容体-シグナルを同定する。

計算科学 × 細胞生物学による統合的解析

•　分子ドッキング、機械学習、構造モデリングなど

　のin silico手法を用いて相互作用を予測し、​

　培養細胞や動物モデルで検証し、統合的な

　アプローチを行う。

•　構造予測結果を利用して、天然物と未解明受容体

　との結合様式を解析する。

​

•　分子ドッキング、機械学習、構造モデリングなどのin silico手法を用いて相互作用を予測し、
​　培養細胞や動物モデルで検証し、統合的なアプローチを行う。
•　構造予測結果を利用して、天然物と未解明受容体との結合様式を解析する。

データサイエンス ×食品機能のデータベース構築

•　食品成分・受容体相互作用に関するデータベース

　を構築し、活用のためのプラットフォームを確立する。

•　食品とヒト・家畜動物の健康をつなぐ

　データ駆動型の健康予測モデルを開発する。

•　食品成分・受容体相互作用に関するデータベースを構築し、活用のためのプラットフォームを確立する。
•　食品とヒト・家畜動物の健康をつなぐデータ駆動型の健康予測モデルを開発する。
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