所属・肩書

東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター
准教授

神戸大学大学院医学研究科
客員准教授

東京大学医科学研究所
客員研究員

株式会社スカラ（TYO4845）
経営・技術顧問

株式会社キャリア（TYO6198）
経営・技術顧問

業種

医療・福祉業
情報通信業
金融・保険業
コンサルティング

内容

生命情報学と統計的時系列解析を専門として博士課程を取得しており、アカデミック領域における直近の仕事としては特にゲノム情報学や医療AI分野における研究を中心に行っている。より詳細には、複雑な性質を持つ時系列データの内部状態とその将来状態を正確に予測する統計理論研究、免疫ゲノムデータ解析と解析ライブラリ開発、コホートデータを用いたGWASの層別化解析手法の開発や時系列の検査値・生活習慣データとゲノムデータを統合的に利用することで将来の健康状態を予測する統計科学手法の開発、医科歯科大学内の医療・ゲノムデータを用いた医療AI開発などを行う。一方で、量子計算やブロックチェーン、電気工学など幅広い分野も扱っている。

学術研究を社会へ応用すべく、臨床診断支援システムやインフルエンザの感染予測技術などを開発・提供するほか、生産最適化等のDX業務を手掛けるなど、技術顧問としての仕事も数多く実施している。近年は、新規技術を強みにするスタートアップが増加している反面、その技術力や経営力の真贋の判定が難しいという企業からの相談が急増しており、国内外におけるスタートアップの技術・経営面とその応用性に関するデューデリジェンス業務を中心に行っている。

また、博士課程在学時より、自身で新規事業を創出（起業・共同創業）することも継続して行っている。現在はシニアのコミュニティ形成に関わるビジネスとノーコード×AI事業を中心に行っているが、NFTやDAOなどのビジネス応用に向けたビジネス試行にも着手している。

出身

埼玉県さいたま市

住所

東京都千代田区

学歴

2006年4月～2010年3月 早稲田大学 理工学部 電気・情報生命工学科
2010年4月～2012年3月東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻
2012年4月～2015年1月京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻（短縮修了）

プロフィール

京都大学大学院 情報学研究科 博士課程の在学中に情報科学技術と芸術の融合を行うべく、CRUNCHERS株式会社を共同創業し、自然言語処理技術を中核とした小説の評価システム(CRUNCH MAGAZINE)と統計的シミュレーションを用いた映画の興行収益予測システム(CRUNCH CINEMA)を開発(前者は2015年1月に事業譲渡)。その後、博士課程を短縮修了して東北大学東北メディカル・メガバンク機構助教に着任し、疾患と遺伝子変異の関連解析並びに希少変異の網羅的かつ高速な解析手法を開発を行う。

2015年に東京大学医科学研究所助教へ着任、複雑な性質を持つ時系列データの内部状態とその将来状態を正確に予測する統計理論研究、ICGCプロジェクトにおける免疫ゲノムデータ解析と解析ライブラリ開発、コホートデータを用いたGWASの層別化解析手法の開発や時系列の検査値・生活習慣データとゲノムデータを統合的に利用することで将来の健康状態を予測する統計科学手法の開発などを行う。一方で、学術研究を社会へ応用すべく、2015年に新興国におけるデータドリブン型医療を志す株式会社miupを共同創業する。同時期に、Medley, Inc.の技術顧問に着任し、ベイズ学習を用いた臨床診断支援システム(Mogul)やインフルエンザの感染予測技術などを開発・提供するほか、パナソニック株式会社の技術顧問として、生産最適化等のDX業務を手掛けるなど、上場企業の技術顧問を歴任する。省庁などにおける委員会や評価会の委員経験も持ち、臨床医学や臨床検査、医療を含む多くの現場における労働法や派遣法の運用に関する知見も持つ。

2020年に東京医科歯科大学 講師へ着任。2021年に同大学准教授、並びに東京大学医科学研究所 客員研究員に着任。2022年に神戸大学医学系研究科 客員准教授を兼任。東京大学で行っていた研究に加えて、医科歯科大学内で集められているデータを対象にした生命・健康情報学研究の促進を行っている。現在でも、複数のスタートアップ企業や、株式会社スカラや株式会社キャリアなど上場企業の経営・技術顧問として新規事業開発、並びに先進企業への投資に関するコンサルティング業務を行う。医療・AIやICT/IoTにこだわらず、飲食、シニア等様々な分野において新規事業の立ち上げを継続して行っている。

経歴

2012年3月～2015年1月 学術振興会特別研究員
2013年7月～2015月 CRUNCHERS Inc. 共同創業者兼CTO
2015年2月～2015年9月東北大学 東北メディカル・メガバンク機構 助教
2015年9月～現在 株式会社miup 共同創業者兼技術顧問
2015年10月～2020年3月東京大学医科学研究所 ヘルスインテリジェンスセンター 助教
2020年4月～2021年8月東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AI・ビッグデータ研究部門 統合解析分野 講師
2021年9月～現在 現在東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AI・ビッグデータ研究部門 統合解析分野 准教授
*その他、パナソニック株式会社など複数の上場企業顧問を就任しているほか、複数のスタートアップを創業。

所属団体など

Institute of Electrical and Electronics Engineers
日本メディカルAI学会

著書・論文・講演等

[Poster] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, M. Nagasaki, S. Imoto and S. Miyano. Poster: Comprehensive pharmacogenomic pathway screening by data assimilation. Proceeding of IEEE 1st International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS), pp246-246, 2011.
[1,F1] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, M. Nagasaki, S. Imoto and S. Miyano. Comprehensive pharmacogenomic pathway screening by data assimilation. Proceeding of 7th International Symposium on Bioinformatics Research and Applications, volume 6674 of Lecture Notes in Computer Science, pp.160-171. Springer Berlin Heidelberg, 2011.
[2,F2] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, M. Nagasaki, S. Miyano and S. Imoto. Inference of gene regulatory networks incorporating multi-Source biological knowledge via a state space model with L1 regularization. PLOS ONE, vol.9(8), e105942, 2014.
[3,F3] T. Hasegawa, M. Nagasaki, R. Yamaguchi, S. Imoto and S. Miyano. An efficient method of exploring simulation models by assimilating literature and biological observational data, BioSystems, vol.121, pp.54-66, 2014.
[4,F4] T. Hasegawa, T. Mori, R. Yamaguchi, S. Imoto, S. Miyano and T. Akutsu. An efficient data assimilation schema for restoration and extension of gene regulatory networks using time-course observation data. Journal of Computational Biology, vol.21(11), pp.785-798, 2014.
[5 (invited to the jounral paper below)] E. Ayada, T. Hasegawa, A. Niida, S. Miyano and S. Imoto. Binary contingency table Method for analyzing gene mutation in cancer genome. Lecture Notes in Computer Science (Proceeding of 11th The International Symposium on Bioinformatics Research and Applications), vol.9096, pp.12-23, 201.
[6] K. Kojima, Y. Kawai, N. Nariai, T. Mimori, T. Hasegawa and M. Nagasaki. Short tandem repeat number estimation from paired-end sequence reads by considering unobserved genealogy of multiple individuals. Lecture Notes in Computer Science (11th The International Symposium on Bioinformatics Research and Applications), vol.9096, pp.422-423, 2015.
[7,F5] T. Hasegawa, T. Mori, R. Yamaguchi, T. Shimamura, S. Miyano, S. Imoto and T. Akutsu. Genomic data assimilation using a higher moment filtering technique for restoration of gene regulatory networks. BMC Systems Biology, vol.9(14), pp.1-14, 2015.
[8,F6] T. Hasegawa, A. Niida, T. Mori, T. Shimamura, R. Yamaguchi, S. Miyano, T. Akutsu and S. Imoto. A likelihood-free filtering method via approximate Bayesian computation in evaluating biological simulation models. Computational Statistics and Data Analysis, vol.94, pp.63-74, 2016.
[5 (Extended one above)] E. Ayada, T. Hasegawa, A. Niida, S. Miyano and S. Imoto. Binary contingency table Method for analyzing gene mutation in cancer genome. International Journal of Bioinformatics Research and Applications (11th The International Symposium on Bioinformatics Research and Applications), vol.12(3), pp.211-226, 2016.
[9,F7] T. Hasegawa, S. Hayashi, E. Shimizu, S. Mizuno, R. Yamaguchi, S. Miyano, H. Nakagawa and S. Imoto. An in silico automated pipeline to identify tumor specic neoantigens from whole genome and exome sequencing data. Proceeding of 12th International Symposium on Bioinformatics Research and Applications, 2016.
[10,F8] J. Kurashige, T. Hasegawa (Equal First), A. Niida, K. Sugimachi, N. Deng, K. Mima, R. Uchi, G. Sawada, Y. Takahashi, H. Eguchi, M. Inomata, S. Kitano, T. Fukagawa, M. Sasako, H. Sasaki, S. Sasaki, M. Mori, K. Yanagihara, H. Baba, S. Miyano, P. Tan and K Mimori. Integrated molecular profiling of human gastric cancer identifies DDR2 as a potential regulator of peritoneal dissemination. Scientific Reports, vol.6, p.22371, 2016.
[11] S. Koshiba, Y. Yamaguchi, K. Kojima, T. Hasegawa, M. Shirota, T. Saito, D. Saigusa, I. Danjoh, F. Katsuoka, S. Ogishima, Y. Kawai, Y. Yamaguchi-Kabata, M. Sakurai, S. Hirano, J. Nakata, H. Motohashi, A. Hozawa, S. Kuriyama, N. Minegishi, M. Nagasaki, T. Takai-Igarashi, N. Fuse, H. Kiyomoto, J. Sugawara, Y. Suzuki, S. Kure, N. Yaegashi, O. Tanabe, K. Kinoshita, J. Yasuda and M. Yamamoto. The structural origin of metabolic quantitative diversity. Scientific Reports, vol.6, pp.31463, 2016.
[12] K. Kojima, Y. Kawai, N. Nariai, T. Mimori, T. Hasegawa and M. Nagasaki. Short tandem repeat number estimation from paired-end reads for multiple individuals by considering coalescent tree. BMC Genomics, vol.17(Suppl. 5), pp.465-476, 2016.
[13,F9] T. Hasegawa, K. Kojima, Y. Kawai, K. Misawa, T. Mimori and M. Nagasaki. AP-SKAT: highly-efficient genome-wide rare variant association test. BMC Genomics, vol.17(1), pp.1-8, 2016.
[14] T. Morita, A. Rahman, T. Hasegawa, A. Ozaki and T. Tanimoto. The potential possibility of symptom checker. International Journal of Health Policy and Management, vol.6(10), pp.615–616, 2017.
[15,F10] T. Hasegawa, K. Kojima, Y. Kawai and M. Nagasaki. Time-series filtering for replicated observations via a kernel approximate Bayesian computation. IEEE Transactions on Signal Processing, vol.66(23), pp.6148-6161, 2018.
[16] M. Fujita, S. Imoto, R Yamaguchi, T. Hasegawa, S. Hayashi, S. Miyano, H. Yamaue, K. Chayama and H. Nakagawa. Immuno-genomic subtype of liver cancer correlates with mechanisms of immune suppression and prognosis. HUMAN GENOMICS, vol12, 2018.
[17] T. Saito, A. Niida, R. Uchi, H. Hirata, H. Komatsu, S. Sakimura, S. Hayashi, S. Nambara, Y. Kuroda, S. Ito, H. Eguchi, T. Masuda, K. Sugimachi, T. Tobo, H. Nishida, T. Daa, K. Chiba, Y. Shiraishi, T. Yoshizato, M. Kodama, T. Okimoto, K. Mizukami, R. Ogawa, K. Okamoto, M. Shuto, K. Fukuda, Y. Matsui, T. Shimamura, Takanori Hasegawa, Y. Doki, S. Nagayama, K. Yamada, M. Kato, T. Shibata, M. Mori, H. Aburatani, K. Murakami, Y. Suzuki, S. Ogawa, S. Miyano and K. Mimori. A temporal shift of the evolutionary principle shaping intratumor heterogeneity in colorectal cancer. Nature Communications, vol.9(1), p.2884, 2018.
[18] M. Kato, M. Nagai, T. Hasegawa, S. Imoto, S. Matsui, T. Tsunoda and T. Shibata. Comprehensive search for prognostic biomarkers using PCAWG data. Cancer Science, vo.109, 291–291, 2018.
[19] M. Fujita, S. Imoto, R. Yamaguchi, T. Hasegawa, S. Hayashi, K. Kakimi, S. Miyano, H. Yamaue, K. Chayama and H. Nakagawa. Genomic insights into immune suppression in liver cancer. Cancer Science, vol.109, 640-640, 2018.
[20] A. Niida, T. Hasegawa, S. Miyano. Sensitivity analysis of agent-based simulation utilizing massively parallel computation and interactive data visualization. PLOS ONE, vol.14(3), e0210678, 2019.
[21,F11] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, A. Niida, S. Miyano and S. Imoto. Ensemble smoothers for inference of hidden states and parameters in combinatorial regulatory model. Journal of the Franklin Institute, Vol.357(5), pp.2916-2933, 2020.
[22] S. Shimizu, J. Mimura, T. Hasegawa, E. Shimizu, S. Imoto, M. Tsushima, S. Kasai, S. Shimizu, H. Yamazaki, Y Ushida, H. Suganuma, H Tomita, M. Yamamoto, S. Nakaji and K. Itoh. Association of single nucleotide polymorphisms in the NRF2 promoter with vascular stiffness with aging. PLOS ONE, vol.15(8), pp.1-17, 2020.
[23] N. Sato, M. Kakuta, E. Uchino, T. Hasegawa, R. Kojima, W. Kobayashi, K. Sawada, Y. Tamura, I. Tokuda, S. Imoto, S. Nakaji, K. Murashita, M. Yanagita and Y. Okuno. The relationship between cigarette smoking and the tongue microbiome in an East Asian population. Journal of Oral Microbiology, vol.12(1), p.1742527, 2020.
[24] A. Niida, T. Hasegawa, H. Innan, T. Shibata, K. Mimori and S. Miyano. A unified simulation model for understanding the diversity of cancer evolution. PeerJ, vol.8, e8842, 2020.
[25,F12] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, M. Kakuta, K. Sawada, K. Kawatani, K. Murashita, S. Nakaji and S. Imoto. Prediction of blood test values under different lifestyle scenarios using time-series electronic health record. PLOS ONE, vol.15(3), e0230172, 2020.
[26] The ICGC/TCGA pan-cancer analysis of whole genomes consortium. Pan-cancer analysis of whole genomes. Nature, vol.578, pp.82–93, 2020.
[27] M. Fujita, R. Yamaguchi, T. Hasegawa, S. Shimada, K, Arihiro, S. Hayashi, K. Maejima, K. Nakano, A. Fujimoto, A. Ono, H. Aikata, M. Uenoh, S. Hayami, H. Tanaka, S. Miyano, H. Yamaue, K. Chayama, K. Kakimi, S. Tanakad, S. Imoto and H. Nakagawa. Classification of primary liver cancer with immunosuppression mechanisms and correlation with genomic alterations. EBioMedicine, Vol.54, p.102737, 2020.
[28] N. Sato, M. Kakuta, T. Hasegawa, R. Yamaguchi, E. Uchino, W. Kobayashi, K. Sawada, Y. Tamura, I. Tokuda, K. Murashita, S. Nakaji, S. Imoto, M. Yanagita and Y. Okuno. Metagenomic analysis of bacterial species in tongue microbiome of current and never smokers. Journal of Oral Microbiology, vol.6(11), pp.11, 2020.
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[30,F13] K. Misawa, T. Hasegawa (Equal First), E. Mishima, P. Jutabha, M. Ouchi, K. Kojima, Y. Kawai, M. Matsuo, N. Anzai and M. Nagasaki. Contribution of rare variants of the SLC22A12 gene to the missing heritability of serum urate levels. Genetics, vol.214(4), pp.1079-1090, 2020.
[31] N.Sato, M. Kakuta, T. Hasegawa, R. Yamaguchi, E. Uchino, K. Murashita, S. Nakaji, S. Imoto, M. Yanagita and Y. Okuno. Metagenomic profiling of gut microbiome in early chronic kidney disease. Nephrology, Dialysis Transplantation, gfaa172, 2020.
[32,F14] T. Hasegawa, S. Hayashi, E. Shimizu, S. Mizuno, A. Niida, R. Yamaguchim, S. Miyano, H. Nakagawa and S. Imoto. Neoantimon: A multifunctional R package for identification of tumor-specific neoantigens. Bioinformatics, vol.36(18), pp.4813-4816, 2020.
[33] S. Imoto, T. Hasegawa and R. Yamaguchi. Data science and precision health care, Nutrition reviews, vol.78(Supplement_3), pp.53-57, 2020.
[34] S. Sakimura, S. Nagayama, M. Fukunaga, Q. Hu, A. Kitagawa, Y. Kobayashi, T. Hasegawa, M. Noda, Y. Kouyama, D. Shimizu, T. Saito, A. Niida, Y. Tsuruda, H. Otsu, Y. Matsumoto, H. Uchida, T. Masuda, K. Sugimachi, S. Sasaki, K. Yamada, K. Takahashi, H. Innan, Y. Suzuki, H. Nakamura, Y. Totoki, S. Mizuno, M. Ohshima, T. Shibata and K. Mimori. Tumor immune response determines the postoperative recurrence and detectability of mutated genes in ctDNA in colorectal cancer cases, PLOS Genetics, in press. PLoS genetics, vol.17(1), e1009113, 2021.
[35] COVID-19 Host Genetics Initiative, Mapping the human genetic architecture of COVID-19, Nature, vol.600, 472-477, 2021.
[36] S. Mizuno, R. Yamaguchi, T. Hasegawa, S. Hayashi, M. Fujita, F. Zhang, Y. Koh, S.Y. Lee, S.S. Yoon, E. Shimizu, M. Komura, A. Fujimoto, M. Nagai, M. Kato, H. Liang, S. Miyano, Z. Zhang, H. Nakagawa and S. Imoto. Immunogenomic pan-cancer landscape reveals immune escape mechanisms and immunoediting histories. Scientific Reports, vol.11(1), pp.15713-15713, 2021.
[37] H. Hirata, A. Niida, N. Kakiuchi, R. Uchi, K. Sugimachi, T. Masuda, T. Saito, S. Kageyama, Y. Motomura, S. Ito, T. Yoshitake, D. Tsurumaru, Y. Nishimuta, A. Yokoyama, T. Hasegawa, K. Chiba, Y. Shiraishi, J. Du, F. Miura, M. Morita, Y. Toh, M. Hirakawa, Y. Shioyama, T. Ito, T. Akimoto, S. Miyano, T. Shibata, M. Mori, Y. Suzuki, S. Ogawa, K. Ishigami and K. Mimori. The Evolving Genomic Landscape of Esophageal Squamous Cell Carcinoma Under Chemoradiotherapy. Cancer research, vol.81(19), pp4926-4938, 2021.
[38] T. Hasegawa, R. Yamaguchi, M. Kakuta, M. Ando, J. Songee, I. Tokuda, K. Murashita and S. Imoto. Application of state-space model with skew-t measurement noise to blood test value prediction. Applied Mathematical Modelling, vol.100, pp.365-378, 2021.

メディア掲載

長谷川博士プロフィール

趣味

サバット（フランス式ボクシング）、ダイビング、あらゆる知識分野に関する読書

メッセージ

仕事が多くて紹介が難しいですが、メインは大学の准教授です。顧問業としてはデューデリジェンス業務がメインになっており、残りの時間は新規事業の創業に振っています。お気軽にお声がけください。