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Kuga教授の研究室は、脳の神経系と血流の連携メカニズムに注目し、特に星状細胞の集団的活動が脳血流動態に与える影響を、生体イメージングを用いて解明しています。また、前頭前皮質・扁桃体・腹側海馬といった情動関連領域における神経回路のネットワークダイナミクスや、ストレス反応・社会行動・記憶処理の神経基盤を、遺伝子発現から電気生理的活動まで多層的に解析しています。特に、神経可塑性と脳血流の自己調節機構が精神的疾患に与える影響を、実験的マウスモデルを用いて解明しています。
福井教授の研究室は、神経変性疾患、特にレビー小体病変をはじめとする神経変性疾患の病態解明を主眼としています。特に、パーキンソン病やレビー小体型認知症における自律神経障害の病態と神経病理学的所見の関連を、免疫ヒストケミストリーと核医学的イメージングを組み合わせて解明しています。また、病状の予後予測や早期診断に役立つバイオマーカーの同定にも注力しています。
Usami教授の研究室では、半導体ナノ構造のエpitaxial成長とそのエレクトロニクス的・光エレクトロニクス的応用を主軸に、SiGe量子ワイヤーの精密な構造制御とその光学特性の解明を進めています。特にVグローブパターン上でのガス源分子線エpitaxy技術を応用し、ナノスケールの自己組織的成長とその界面制御を追求しています。また、結晶成長におけるキログレイン境界と不純度欠陻の関係についても、実験とシミュレーションの融合的アプローチで解明を進めています。
Yatsuya教授の研究室は、肥満・メタボリックシンドロームが関連する脳血管障害や虚血性心疾患の発症メカニズムを、疫学的・画像診断的手法を用いて解明しています。特に、身体質量指数や内臓脂肪、血圧変動の変化が脳卒中や心筋梗塞に与える影響を長期間にわたるコhort研究を通じて分析しています。また、網膜画像を用いた小血管障害の評価や、スモーキーレスたばこ使用の心血管リスクについても国際的疫学研究を展開しています。
伊藤彰教授の研究室は、再生医療およびがん免疫療法を柱とした組織工学の分野で、磁性ナノ粒子を用いた細胞操作技術の開発を進めています。特に、磁性ラiposomeを用いた細胞の三次元的集合や、腫瘍内での局所加熱による抗腫瘍免疫の誘導といった、がん治療と組織再生の両面での応用を追求しています。また、細胞の接着性や構造形成を磁力で制御する革新的な技術開発も特色です。
Onoe教授の研究室は、消化器腫瘍学、特に膵・胆道・十二指腸がんの病理・予後・治療戦略に焦点を当てた臨床的・病理学的研究を推進しています。特に膵外分泌部のがん（PCC）の病型分類と予後との関連、リンパ球対モノサイト比（LMR）を用いたリスク評価、および原発性十二指腸癌の臨床像と長期予後の解明が主な研究テーマです。また、手術適応の明確化や予後予測因子の同定を通じて、個別化医療に貢献する研究が進められています。
Hara教授の研究室は、有機・無機ハイブリッド材料を基盤とし、特にπ-π相互作用を活用したナノ構造の精密制御を追求しています。特に、垂直配向を実現する画期的な戦略や、染料の自己集合によるカラム状液晶のシリカネットワークへの固定化技術を開発しています。これにより、光配向やフォトリソグラフィーを応用した光機能性ナノハイブリッド材料の創出が可能になっています。
伊豆井賢司教授の研究室は、非線形波動現象と可積分系の理論を基盤とし、特に(2+1)次元の非線形シュレーディンガー方程式やイシマリ方程式に代表される可積分系の高次元化されたソリトン解の構成を主眼としています。特に、バイナリダーブルックス変換やグリューネン行列式を用いた解の構成法により、dromionやlump、多スクリューバランス解といった多様な局在解を体系的に導出しています。また、これらの理論的枠組みを応用して、量子井戸構造の光熱分光特性や神経発達障害モデルにおける分子水素の神経保護作用といった応用研究にも展開しています。
王起生教授の研究室では、量子情報理論における核心的問題である量子状態の距離とエントロピーの高効率な計算に注力しています。特に、低ランクの混合状態に対して、従来の古典的手法や既存の量子アルゴリズムをはるかに上回る性能を達成する新規量子アルゴリズムの開発が中心です。trace distance や fidelity、von Neumann エントロピーの推定において、計算複雑度を大幅に改善し、一部では指数的高速化を実現しています。また、純粋状態間の距離推定においても最適なクエリ複雑度を達成する理論的・実装的妥当性の高いアルゴリズムを提案しています。
Naoki Ozeki教授の研究室は、非小細胞肺癌の術前評価から術後予後予測までを包括的に検討する呼吸器外科学の分野に位置づけられています。特に、筋萎縮（サルコペニア）や肺機能（DLCO）といった生体機能的指標が手術予後や生存率に与える影響を、画像診断や腫瘍マーカー（CEA）と連携して解明しています。また、まれな肺腫瘍（例：線維組織球腫瘍）の診断・治療経験も豊富で、臨床的意思決定の根拠を提供する研究が特徴です。
Bikai Gao教授の研究室では、中性子星の内部構造と高密度核物質の性質を、素粒子物理学と核Many-body理論を融合した有効場理論的手法を用いて解明しています。特に、パリティ二重項模型とクォアーキオン栄養物質モデルを組み合わせ、中性子星におけるハドロン・クォーク相転移や色電磁的対称性の回復現象を研究しています。近年の超新星残光銀河内中央コン pact 過去星（CCO）の観測結果を踏まえ、極端な高密度環境下でのバリオン質量の安定化やU(1)_A異常効果の影響を精密に分析しています。
本研究室では、糖鎖修飾を制御する酵素反応の開発と、その応用を柱に、ネオグリコプロテインの効率的合成や、糖鎖代謝に関与する酵素の機能解明を進めています。特に、アーティフィシャル・プロトホルミエ菌由来のエンドオxy-N-アセチルグルコサミナダーゼ（Endo-A）を用いたトランスグリコシル化反応の最適化や、シュードスカローマス・ポムベの遺伝子機能解析を通じて、膜交通や細胞内小胞体系のメカニズムを解明しています。また、フィッションイーストを用いた遺伝子発現系の構築や、糖鎖修飾を介したタンパク質工学の応用にも注力しています。
Ikenaga教授の研究室は、がん微小環境とその周囲の線維化反応に注目し、特に腫瘍関連マクロファージや腫瘍内細菌（例：Fusobacterium nucleatum）が腫瘍の進行に与える影響を解明しています。特に膵がんや肝線維化において、LOXL2 や Kindlin-2 といったマトリックス修飾因子が腫瘍の進行と予後に関与するメカニズムを解析しており、がんの治療標的に可能な分子を同定することを目的としています。また、細胞外マトリックスの再利用やエクソソームを介したシグナル伝達など、がんの侵襲性を高める新規な細胞内メカニズムの解明にも取り組んでいます。
Takashi Tanaka教授の研究室では、地球の磁気圏と電離圏の相互作用を、高精度な3次元磁気流体力学（MHD）シミュレーションを用いて解明しています。特に、太陽風と惑星の相互作用による磁気圏構造の形成、スパーブスモールの発生機構、および電離圏における場磁気電流（FAC）の生成メカニズムを、数値シミュレーションと理論的解析の両面から研究しています。近年は、非構造格子とTV-D schemeを用いた高精度な計算手法の開発にも注力しており、磁気圏・電離圏連成系の物理的理解を深めることを目的としています。
Hisao Matsuno教授の研究室は、バイオマテリアルと生体分子の相互作用を高感度な質量測定技術（QCM）を用いて解明する研究を展開しています。特に、DNAポリメラーゼやヘリカーゼ、DNaseといった酵素の触媒反応メカニズムをリアルタイムでモニタリングすることで、核酸反応の動的挙動を分子レベルで解明しています。また、ペプチドと高分子の特異的相互作用や、生体適合性ポリマーの界面挙動についても、表面スペクトロスコピーや界面分析を組み合わせた多角的アプローチをとっています。
本研究室では、高温超伝導体を用いた高感度磁気測定技術の開発を柱として、生体分子反応の磁気的検出を実現するSQUIDセンサー技術の研究を進めています。特に、磁性ナノ粒子を標識としたバイオセンシング技術を応用し、抗原-抗体反応の高感度・高精度な測定を可能にする生体診断技術の確立を目指しています。また、室温近辺で動作する高Tc-SQUIDの特性とノイズ特性の解明を通じて、医療分野への応用可能性を幅広く探求しています。
Nishimura教授の研究室は、時間経過を伴う顕微鏡画像を用いた細胞行動解析を主軸としており、特に細胞の分裂（ミトーシス）検出や個別細胞のセグメンテーション・トラッキングに注力しています。弱教師あり学習や半教師あり学習を活用し、高コストな詳細なアノテーションに依存せずに高精度な解析を実現する手法の開発が進められています。特に、3DCNNを用いた時空間的尤度マップ推定や、核の位置や細胞タイプといった容易に取得可能な弱いラベルからのセマンティックセグメンテーション手法が特徴です。
Mohamed M. Mansour教授の研究室は、無線エネルギー効率の高いRF変換技術と、電力系統の故障診断技術を柱としています。特に、広帯域・高効率なRF整流回路の設計や、IoT・ウェアラブルデバイスに適したエネルギーハーベスティング技術の開発が進んでいます。また、制御システムの信頼性向上を目的としたPetriネットを用いた故障診断手法の研究も実施しています。
Ishak Meraouche教授の研究室では、人工知能を応用した暗号技術、特にGAN（敵対的生成ネットワーク）を基盤とする神経ネットワーク型暗号の研究が進められています。2016年のアドバーシャル暗号の提唱を契機に、神経ネットワークがワンタイムパッドに相当する完全な情報理論的セキュリティを達成できる可能性が示され、その研究が活発化しています。特に、複数のネットワークが相互に同期しながら安全な通信を確立する分散型暗号プロトコルの構築が主な研究テーマです。
東北大学の樋口重和教授の研究室は、光が睡眠とメラトニン分泌に与える影響を、主に光の強さ・色温度・時間帯・個人差（年齢・眼の色）といった要因に注目して研究しています。特に夜間のブルーライト露出が睡眠の質や体内時計に与える影響を、臨床的・生理学的アプローチで解明しています。また、子供と大人のメラトニン抑制感受性の違いや、季節的要因の影響についても系統的な研究を進めています。
