研究紹介
研究紹介（Research）
ざいつ内科クリニック｜Zaitsu Internal Medicine Clinic
研究理念（Research Philosophy）
生命は、単なる化学反応の積み重ねではなく、 運動量の伝播・減衰・階層化によって構造化された“物理現象”である。
当院では、臨床医学の現場で得られる観察と、 物理学・生物学・計算科学の知見を統合し、 生命の深層構造（Deep Structure）を解明する研究を行っています。
主要研究テーマ（Research Themes）
1. AE 理論：生命の Allostery を記述する新しい物理モデル
AE 理論（Allosteric Energy Theory）は、 タンパク質の機能を以下の4つの物理量で統一的に説明する試みです。
rigidity（剛性）
error（揺らぎ）
renormalized coordinate（再正規化座標）
e 因子（伝播の減衰係数）
これにより、 タンパク質の構造・配列・機能を“ひとつの座標系”で理解することが可能になります。
2. Cα–Cα 伝播路（L）によるタンパク質機能の定量化
タンパク質の運動量は主に Cα–Cα の連結を通じて伝わります。 側鎖・水素結合・二次構造は、この伝播路に 局所的な e 因子 を与えます。
これにより、
allostery
協同性
4次構造の意義
機能的距離（functional distance）
を物理的に説明できます。
3. GPCR シグナルの階層構造と“膜直下の微調整因子”
GPCR のシグナルは、 ゲラニル基を持つ補助タンパク質によって膜直下で微調整されます。
これは Deep Learning における Layer Normalization / Gate と同じ構造を持ち、 生命の階層性を理解する鍵となります。
4. 進化とゲノムの階層構造（Genome Hierarchy）
タンパク質が どの染色体にコードされているかは、 変異率・揺らぎ・発現の安定性に影響します。
これを体系化することで、
進化の方向性
癌の error 構造
遺伝子ネットワークの階層性
が明確になります。
5. 生命と Deep Learning の同型性（Isomorphism）
生命の階層構造は、 深層学習モデルと驚くほど同じ数学構造を持ちます。
伝播 → forward propagation
rigidity → weight importance
error → loss / noise
renormalization → latent space
4次構造 → multi-layer network
生命は 38 億年かけて学習した Deep Learning システムである、 という視点を研究しています。
研究の目的（Purpose）
生命現象を物理法則として再定義する
臨床で観察される“説明のつかない現象”を構造化する
癌・免疫・血液疾患の理解を深める
創薬・構造生物学・AI 研究に新しい指標を提供する
メッセージ（Message）
臨床医としての観察と、 研究者としての構造的思考を統合し
小さなクリニックからでも、 世界の生命科学に貢献できると信じています。
ざいつ内科クリニック 院長 財津 謙
Research Overview
Zaitsu Internal Medicine Clinic
Research Philosophy
Life is not merely a sequence of biochemical reactions. It is a structured physical phenomenon, shaped by the propagation, attenuation, and hierarchical organization of momentum.
Our clinic integrates clinical observation with physics, structural biology, and computational science to explore the deep structure of life—the underlying principles that govern biological function across scales.
Primary Research Themes
1. AE Theory: A Unified Physical Model of Allostery
AE Theory (Allosteric Energy Theory) describes protein function using four fundamental physical quantities:
Rigidity
Error (local fluctuations)
Renormalized coordinate
e‑factor (attenuation coefficient of propagation)
This framework enables a single coordinate system for understanding protein structure, sequence, and function.
**2. Cα–Cα Propagation Path (L):
A Physical Basis for Protein Function** Momentum in proteins propagates primarily through Cα–Cα connections. Side chains, hydrogen bonds, and secondary structures provide local e‑factors that modulate this propagation.
This approach explains:
Allostery
Cooperativity
The biochemical meaning of quaternary structure
Functional distance between proteins
in a physically consistent manner.
**3. Hierarchical Signaling in GPCRs and
Membrane‑Anchored Fine‑Tuning Factors** GPCR signaling is modulated by geranylgeranylated accessory proteins positioned just beneath the membrane.
These act as fine‑tuning gates, analogous to Layer Normalization or gating mechanisms in deep learning models, revealing the hierarchical nature of cellular signaling.
4. Evolution and the Hierarchical Genome
The chromosomal location of a gene influences its:
Mutation rate
Epigenetic stability
Expression variability
Integration within regulatory networks
By systematizing these factors, we aim to clarify:
Evolutionary trajectories
Error structures underlying cancer
The hierarchical architecture of gene networks
5. Isomorphism Between Biological Systems and Deep Learning
Biological hierarchy mirrors the mathematical structure of deep learning:
Propagation → forward propagation
Rigidity → weight importance
Error → noise / loss
Renormalization → latent space
Quaternary structure → multi‑layer networks
Life can be viewed as a deep learning system refined over 3.8 billion years.
Purpose of This Research
To redefine biological phenomena through physical principles
To provide structural explanations for clinically observed mysteries
To deepen understanding of cancer, immunity, and hematologic disease
To offer new metrics for drug discovery, structural biology, and AI research
Message from the Director
My mission is to integrate clinical insight with structural and physical reasoning to uncover the deep architecture of life.
Even from a small clinic, I believe it is possible to contribute meaningfully to the global scientific community.
Ken Zaitsu, M.D., Ph.D. Director, Zaitsu Internal Medicine Clinic
2026年1月12日 | カテゴリー：その他 |
