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「トムソン・ロイター引用栄誉賞」(ノーベル賞予測)2015年の受賞者を発表。 日本からは2名を選出

トムソン・ロイター 2015年09月25日 10時05分
From Digital PR Platform


世界的な情報サービス企業であるトムソン・ロイター(本社米国ニューヨーク、日本オフィス:東京都港区)は、「トムソン・ロイター引用栄誉賞」を発表いたしました。本賞は学術論文の引用データの分析により、ノーベル賞クラスと目される研究者を選出し、その卓越した研究業績を讃える目的で発表されています。2002年より毎年9月の発表が恒例化され、14回目となる本年は日本人研究者2名を含む合計18 名が受賞しました。

<医学・生理学>
■ 京都大学大学院理学研究科教授 森 和俊( Mori Kazutoshi) 氏
「小胞体内の変性タンパク質の検出と修復によるメカニズムを独自に発見」

受賞コメント
『基礎研究者にとっての無上の喜びは、刊行された自分の論文がたくさんの研究者や大学院生に読まれ、長きにわたって引用されることですから、トムソン・ロイターより引用栄誉賞をいただくことは格別に嬉しく、また名誉なことであります。今後も、長く多数回引用される良い論文を書いて発表していくことを第一に考えて研究に邁進する所存です。ありがとうございました。』


■ 大阪大学免疫学フロンティア研究センター(WPI-IFReC)教授/副拠点長 大阪大学特別教授 坂口 志文( Sakaguchi Shimon) 氏
「制御性T細胞と転写因子Foxp3の特性と機能に関する独創的な発見」

受賞コメント
『制御性T細胞の研究に携わって35年近くになります。制御性T細胞は、ここ15年、多くの研究者によって研究が活発に進み、今や自己免疫病など免疫疾患の治療、がん免疫の誘導など、ヒトの免疫応答の制御に応用されようとしています。今回のトムソン・ロイター引用栄誉賞受賞で、この研究分野への関心の高さを実感でき、今後の研究の励みにしたいと思います。』


日本からは、医学・生理学分野において2名の選出が発表されました。京都大学大学院理学研究科教授の森和俊氏は、小胞体内の変性タンパク質の検出と修復によるメカニズムの独自発見により、また大阪大学免疫学フロンティア研究センター(WPI-IFReC) 教授/副拠点長、大阪大学特別教授の坂口志文氏は、制御性T細胞と転写因子Foxp3の特性と機能に関する独創的な発見において、それぞれの功績が讃えられ今回の受賞となりました。


【トムソン・ロイター引用栄誉賞とは】
トムソン・ロイター引用栄誉賞は、トムソン・ロイターのデータベースを用いた論文・引用分析において、ノーベル賞クラスと目される研究者を発表するものです。世界トップクラスの研究者の功績を讃え広めることで、科学がより身近なものとして認知されることを目的に、2002年からノーベル賞に先駆けた発表を恒例化しており、本年が第14回目となります。
ノーベル賞の科学系4賞(医学・生理学、物理学、化学、経済学)と同カテゴリで構成されており、これまでに37名が実際にノーベル賞を受賞しています。


【トムソン・ロイター引用栄誉賞の選考基準】
トムソン・ロイター引用栄誉賞は、過去20年以上にわたる学術論文の被引用数に基き、各分野の上位0.1パーセントにランクする研究者の中から選ばれています。主なノーベル賞の分野における総被引用数とハイインパクト論文(各分野において最も引用されたトップ200論文)から、ノーベル委員会が注目すると考えられるカテゴリ(医学・生理学、物理学、化学、経済学)に振り分け、各分野で特に注目すべき研究領域のリーダーと目される候補者を決定します。
本賞は引用分析から「近い将来ノーベル賞を受賞する可能性の高い研究者」を発表することを目的としており、その年のノーベル賞受賞者を予測するものではありません。

<選出に使用するデータベース>
本賞は、世界最高水準の学術文献引用データベース「Web of Science(R) Core Collection」 を用いて、医学・生理学、物理学、化学、経済学のノーベル賞4分野において最も影響力があった研究者を分析・発表しています。当社の過去30年以上にわたる分析から、学術論文の被引用数と同分野における研究者間での高評価には、強い相関関係があることが分かっており、論文の引用頻度が高いことは、学術分野における影響度の大きさを示しています。

<過去の日本人受賞者>
過去に本賞を受賞した19 名の日本人研究者については以下のサイトをご覧ください(理化学研究所の十倉好紀氏は異なるトピックにより2回受賞)。
リンク
19名の受賞者のうち、山中伸弥氏は2012年にノーベル医学・生理学賞を、中村修二氏は2014年にノーベル物理学賞をそれぞれ受賞しています。



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