Kenji Mizuguchi

The Trends and Future Prospective of In Silico Models from the Viewpoint of ADME Evaluation in Drug Discovery

Hiroshi Komura, Reiko Watanabe, Kenji Mizuguchi

Pharmaceutics, 15(11) 2619-2619, Nov 12, 2023 Peer-reviewedInvited

ナノ粒子をより安全に設計するための新手法 ──ナノ粒子の安全性に革命を： AI が拓く未来

MARTIN, 渡邉怜子, 水口賢司

化学, 78(11) 27-30, Nov, 2023 Invited

Recent developments of sequence-based prediction of protein-protein interactions.

Yoichi Murakami, Kenji Mizuguchi

Biophysical reviews, 1-19, Dec 24, 2022 Peer-reviewedInvited

Utilizing public and private sector data to build better machine learning models for the prediction of pharmacokinetic parameters.

Masataka Kuroda, Reiko Watanabe, Tsuyoshi Esaki, Hitoshi Kawashima, Rikiya Ohashi, Tomohiro Sato, Teruki Honma, Hiroshi Komura, Kenji Mizuguchi

Drug discovery today, 103339-103339, Aug 13, 2022 Peer-reviewed

Construction of the platform to explore drug target for IPF in Public/Private R&D Investment Strategic Expansion PrograM（PRISM）

Nakamura Yoshinori, Kitamura Hideya, Ogura Takashi, Natsume-Kitatani Yayoi, Mizuguchi Kenji

MEDCHEM NEWS, 32(3) 119-123, Aug 1, 2022

Discovery of biological knowledge using TargetMine

278(6) 641-645, Aug 7, 2021

A public–private partnership to enrich the development of in silico predictive models for pharmacokinetic and cardiotoxic properties

Hiroshi Komura, Reiko Watanabe, Hitoshi Kawashima, Rikiya Ohashi, Masataka Kuroda, Tomohiro Sato, Teruki Honma, Kenji Mizuguchi

Drug Discovery Today, Jan, 2021 Peer-reviewed

The importance of data in accelerating the drug discovery process using artificial intelligence (AI)

274(9) 838-842, Aug 29, 2020

【人工知能(AI)技術のヘルスケア利活用】新薬創出を加速するAIの開発

夏目やよい, 水口賢司

Precision Medicine, 3(5) 410-413, May, 2020

【イメージング時代の構造生命科学細胞の動態、膜のないオルガネラ、分子の構造変化をトランススケールに観る】(第4章)活用可能なデータベースとプラットフォーム対象タンパク質を理解するための有用なデータベース

長尾知生子, 水口賢司

実験医学, 38(5) 897-901, Mar, 2020

コンピュータサイエンスの応用異なるデータベースの有機的統合と医療への応用

藤原大, 水口賢司

Lung Perspectives, 27(3) 205-208, Aug, 2019

創薬インフォマティクス人工知能による創薬ターゲットの同定―“新薬創出を加速する人工知能の開発”プロジェクトの現状と課題

野島陽水, 水口賢司

医学のあゆみ, 268(12) 988-991, Mar, 2019

Data Warehousing with TargetMine for Omics Data Analysis

Yi-An Chen, Lokesh P. Tripathi, Kenji Mizuguchi

Methods in Molecular Biology, 35-64, 2019

Network-Based Analysis of Host-Pathogen Interactions

Lokesh P. Tripathi, Yi-An Chen, Kenji Mizuguchi, Eiji Morita

Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 932, 2019 Peer-reviewed

Network-Based Analysis for Biological Discovery

Lokesh P. Tripathi, Yi-An Chen, Kenji Mizuguchi, Yoichi Murakami

Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 283, 2019 Peer-reviewed

Integrative Analysis of Multi-Omics Data

Lokesh P. Tripathi, Tsuyoshi Esaki, Mari N. Itoh, Yi-An Chen, Kenji Mizuguchi

Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 194, 2019 Peer-reviewed

人工知能(AI)と小児医療創薬とファーマコゲノミクス

藤原大, 水口賢司

小児内科, 51(1) 103-106, Jan, 2019

【情報システム】インタラクトームレベルのデータセットを用いたタンパク質間相互作用予測とその応用

村上洋一, 水口賢司

東京情報大学研究論集, 22(1) 63-74, Oct, 2018

プレシジョンメディシンと創薬 5 創薬における計算機の果たす役割―プレシジョンメディシンに向けて―

長尾知生子, 夏目やよい, 水口賢司

月刊Precision Medicine, 1(1) 28-31, Oct, 2018

人工知能(AI)がもたらす創薬イノベーション 1.序文～LINCの設立とAI創薬～

奥野恭史, 水口賢司, 本間光貴

医薬ジャーナル, 54(9) 2015-2017, Sep, 2018

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