稲毛 純

研究コンセプト

シークエンスデータ等を用いたオミックスアプローチ（Omics approach）から自己免疫疾患の病態を解明し、個人に対して予防・診断・治療を最適化する「プレシジョン・メディシン（個別化医療）」の実現を目指しています。

研究プロフィール

専門は情報免疫学です。

臨床医（内科・リウマチ膠原病内科）としての現場経験、および米国コロラド大学への研究留学を経て、現在は、臨床業務を継続しつつ、シングルセル解析や空間トランスクリプトーム、機械学習を融合させたtranslational genomics研究を推進しています。臨床データの持つ解釈性をあわせ持つDRY解析が強みです。

日本・米国で学部生・大学院生・ポスドクのメンター歴があります。医学・情報学の両サイドに親和性のある次世代の人材を育成できるよう努めております。

代表的な研究成果（過去5年）

• 空間オミックスによる病態解明
  • 若年性特発性関節炎の滑膜における免疫・基質細胞間クロストークを解明 (Inamo et al., JCI Insight, 2025 / 筆頭・責任著者)
  • 自己抗体プロファイルがもたらすシェーグレン病の唾液腺細胞パターンの多様性をシングルセル・空間解析で特定 (Inamo et al., Nature Communications, 2025 / 筆頭・責任著者)
• 長鎖シークエンス
  • 長鎖シーケンスを用いて29種類のヒト免疫細胞サブセットのRNAアイソフォームデータベースを構築 (Inamo et al., Nature Communications, 2024 / 筆頭著者)
• 機械学習
  • 説明可能な機械学習（CellPhenoX）を用いた、シングルセルマルチオミックスデータからの臨床指標との関連解析手法の開発 (Young, Inamo et al., Advanced Science, 2025)
• 縦断的データによる予測モデル
  • 関節リウマチ発症ハイリスク個体の末梢血マルチオミクス解析による予測モデル構築 (Inamo et al., Journal of Clinical Investigation 2025 / 筆頭著者; Inamo et al., medRxiv 2026 / 筆頭著者)