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２０１7年度

計算生命科学の基礎Ⅳ

２０１７年度「計算生命科学の基礎Ⅳ」－3－

２０１７年度「計算生命科学の基礎Ⅳ」

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講義内容

生命科学の研究分野は、計算機科学・シミュレーション科学・統計学・構造科学などの発展に連動して研究領域の拡大と深化を遂げている。その急速な発展は農学や医学、健康関連分野へと大きな影響を及ぼしている。その原動力となっているものの一つがコンピュータを活用する計算生命科学である。本講義では、計算生命科学を取り巻く環境と将来について理解を促しつつ、講義全体の導入紹介を行う。

第1編

ゲノムから構造までのインフォマティクスの基礎[参考図書]
1．岡田 随象（企画）「ゲノムデータをどう扱えば、医学と医療は変わるのか〜」羊土社（実験医学 2016年 10 月号）
2．日本バイオインフォマティクス学会 (編集)「バイオインフォマティクス入門」慶應義塾大学出版会（2015）
3．藤 博幸「タンパク質の立体構造入門―基礎から構造バイオインフォマティクスへ 」講談社（2010）
4．岩崎 憲治. 2016. 新時代：クライオ電子顕微鏡による近原子分解能での解析. 領域融合レビュー,
5, e010 (2016)

DOI: 10.7875/leading.author.5.e010

5．上野 豊, 他.「解説 電子顕微鏡によるタンパク質立体構造の単粒子解析」日本物理学会誌 57(8) 568574.（2002）
6．Joachim Frank. 2006. Three-Dimensional Electron Microscopy Of Macromolecular Assemblies.
Oxford University Press.
7．瀬々潤、浜田道昭「生命情報処理における機械学習 多重検定と推定量設計（機械学習プロフェッショナルシリーズ）」講談社 (2015)

1.1 「遺伝統計学の基礎と応用」（担当：岡田 随象）
遺伝統計学（statistical genetics）は、遺伝情報と形質情報の関わりを統計学の観点から研究する学
問分野であり、一次的に処理されたゲノム情報を適切に解釈し、社会還元するためのデータ解析学問として注目されている。大規模ヒト疾患ゲノム解析により同定された数多くの疾患感受性遺伝子の情報を、多彩な生物学・医学データベースと分野横断的に統合することにより、新たな疾患病態の解明や、疾患
バイオマーカーの同定、新規ゲノム創薬、疾患疫学の謎の解明、等に貢献できると期待されている。

1.2 「ゲノミクスからの構造インフォマティクス」（担当：白井 剛）
大規模ヒト疾患ゲノム解析により疾患関連変異の探索は極めて効率化されたが、通 常その情報を疾患メ
カニズムから創薬などの応用へ繋げるためには、分子構造の解 析が必要になる。このとき、ゲノム情報
量と分子構造情報量のギャップが問題となるが、構造インフォマティクスはこのギャップを埋めるための手段である。この講 義では、なるべく具体例を示しながら超分子モデリング、相互作用予測、疾患変異 マッピング解析などの手法について解説する。

1.3 「電子顕微鏡解析」（担当：川端 猛）
近年、低温電子顕微鏡の単粒子解析による３次元分子構造の解析技術が大きく進展し、X 線結晶解析・
NMR に並ぶ第三の構造解析技術として定着しつつある。この進歩は、電子直接検出器などのハードウェ－5－

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

はじめに～計算生命科学の概要（担当：鶴田 宏樹）

アの刷新とともに、EMAN2、Relion など優れた画像処理プログラムの開発によるものが大きい。本講義では、単粒子解析の情報処理の各技術（2D 画像分類、3D 画像再構成、原子モデリング）を順に説明し、大２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

量の 2D 画像データ群から高解像度の 3D 画像と原子モデルを推定するための計算法を概説する。

1.4 「機械学習・人工知能技術入門」（担当：瀬々 潤）
生命科学から算出されるデータを解析することで、基礎面では生命の理解、応用面では医療、創薬、農学へと繋げていく期待は高い。本講義ではこれらの解析の基礎となる機械学習や数理統計技術の説明にはじまり、いわゆる人工知能の導入を行う。その上で、計算生命科学への応用に関する現状と議論を行う。

第2編

構造生命科学のための分子シミュレーション[参考図書]
1．柏木浩（著・監修）「タンパク質密度汎関数法」森北出版（2008）
2．佐藤文俊, 中野達也, 望月祐志, 「プログラムで実践する 生体分子量子化学計算-

ProteinDF/ABINIT-MP の基礎と応用」 森北出版 (2008)
3．福澤 薫 「量子論に基づくタンパク質―化学物質相互作用解析～FMO 創薬の実現に向けた取り組み」
日本薬理学雑誌 149, 240-246 (2017)
4．S. Tanaka, Y. Mochizuki, Y. Komeiji, Y. Okiyama and K. Fukuzawa, "Electron-correlated
fragment-molecular-orbital calculations for biomolecular and nano systems" Phys. Chem. Chem.
Phys., 16, 10310-10344 (2014).
5．神谷成敏、肥後順一、福西快文、中村春木著「タンパク質計算科学（基礎と創薬への応用）」共立出
版（2009）2.1 「計算生命科学のための量子化学基礎」（担当：平野 敏行）
量子化学シミュレーションは、実験化学と相補的に用いることで物性・化学反応の解明に威力を発揮す
る、強力な研究手法である。コンピュータの性能向上と計算手法の進歩により、これまで難しいと考えられてきた大規模生体分子の量子化学シミュレーションが実用的になりつつある。量子化学シミュレー
ションの理解を助ける量子化学計算理論・計算法や分子生物学の基礎から、最新のタンパク質カノニカ
ル量子化学計算について紹介する。

2.2 「フラグメント分子軌道法に基づく創薬分子設計の現状と課題」（担当：福澤 薫）
タンパク質の全電子計算が可能なフラグメント分子軌道(FMO)法によって、これまでにない高精度の構造
ベース創薬が可能になってきている。FMO 法は、新規化合物の精密な設計や合理的なリード化合物の最適化、インシリコスクリーニング、さらにはビッグデータに基づく創薬へと繋がることが期待されている。講義では産学官連携の FMO 創薬コンソーシアムやスーパーコンピュータの活用など、FMO 創薬の現状と課題について概説する。

2.3 「QM/MM 法を用いたタンパク質の機能解析」（担当：鷹野 優）
タンパク質は巨大かつヘテロな系であり、機能を有効に発揮できるように、その「かたち」を変化させる。タンパク質機能の理解・予測に、機能発現に関わる局所部分（活性中心）には量子力学(QM)を、活－6－

性中心を取り囲むタンパク質の「かたち」の変化には古典力学(MM)を適用した QM/MM 法は極めて有効である。本講義では QM/MM 法の理論背景からはじめ、タンパク質の機能解明への応用について紹介する。

生体分子モーターなど、多くの生体分子は動くことで機能している。そのような生体分子の動きについて、コンピュータによって研究する方法が分子動力学シミュレーションである。本講義では、分子動力学シミュレーションの基礎から、タンパク質や核酸などの生体分子に適用した事例まで解説する。

2.5 「分子モデリングおよびシミュレーションを活用したインシリコ創薬支援」（担当：広川 貴次）
タンパク質立体構造解析技術の発展により、構造生物学データを起点とした創薬支援研究が本格的に促進されている。しかし、構造生物学データの中には、特定の条件や環境に依存した構造情報もあり、そのままのデータでは創薬へ適用が難しいものがある。分子モデリングや分子シミュレーションは、このような問題を補完できる技術として注目されている。講義では、構造生物データと創薬を橋渡しする高度なインシリコ創薬支援技術について概説する。

第3編

計算生命科学の医療・創薬への応用[参考図書]
1．本村陽一, 岩崎弘利著「ベイジアンネットワーク技術」東京電機大学出版局（2006）
2．鈴木 譲,植野 真臣編著,黒木 学,清水 昌平,湊 真一,石畠 正和,樺島 祥介,田中 和之, 本村 陽一,
玉田 嘉紀著「確率的グラフィカルモデル」共立出版（2016）
3．本村陽一 編著 (著), 竹中 毅 編著 (著), 石垣 司 編著 (著) 「サービス工学の技術―ビッグデータの活用と実践」東京電機大学出版局（2012）
4．産業技術総合研究所著 「社会の中で社会のためのサービス工学～モノ・コト・ヒト づくりのための研究最前線～」カナリア書房(2014)
5. 水口賢司「創薬の初期研究におけるデータベース構築とモデリング」学術の動向, 2017 Jul 1,
22(7):62-65
6. 夏目やよい, 水口賢司「計算システム生物学による創薬：分子、構造からネットワークへ」
日本薬理学雑誌 Vol. 149 (2017) No. 2 p. 91-95
https://www.jstage.jst.go.jp/article/fpj/149/2/149_91/_article/-char/ja/

3.1 「確率モデリング技術の基礎と応用〜ビッグデータ活用のための人工知能技術〜」（担当：本村 陽一）
ビッグデータを活用する人工知能技術に大きな期待が寄せられている。実社会で生 成される各種のビッグデータを活用する人工知能技術として機械学習の発展が近年 爆発的な性能向上をもたらした。本講義
では機械学習分野に概観と、その中で不確 実な現象のモデル化に用いられる確率モデリング技術の基礎と応用について解説する。

3.2 「ヒトを対象とした医学研究のデザインと解析手法」（担当：田中 佐智子）
ヒトの健康・疾病に関連するリスク要因を探求する場合、ヒトを対象とした医学研究の実施が必要となる。本講義では、健常人 10 万人を追跡した大規模研究において、遺伝子・バイオマーカーなどのリスク－7－

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

2.4 「生命系の分子動力学シミュレーション」（担当：池口 満徳）

要因を評価するための研究デザインと解析手法を紹介する。また、患者を対象とした医学研究のデザイ
ンと解析手法についてもふれ、高次脳神経機能やバイオマーカーの評価の実例を紹介する。

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

3.3 「計算システム生物学と創薬」（担当：水口 賢司）
コンピュータによるモデリングを実現するための基盤技術として、１）データ統合 とデータベース構築、
２）機械学習を中心とする統計モデリング、３）一般的な基 本原理に基づく数理モデリング、の３つをあげることができる。特に、異なった種 類のデータを統合することは各種モデリングの鍵であり、これらの概念を中心に計 算システム生物学の創薬研究への応用を概観する。

3.4 「インフォマティクスとシミュレーションを融合したインシリコスクリーニングと最適化設計」（担当：本間 光貴）
近年の創薬において、タンパク質－リガンド間のドッキングによるインシリコスクリーニングは無くてはならないものとなっている。また、現場の創薬ではヒットが得られた後の活性や ADMET プロファイルの向上を目指した設計も重要である。本講義では、インシリコスクリーニングの精度を向上させるためのポイントについて説明するとともに、ヒットが得られた後の設計手法について AMED の創薬インフォマ
ティクスシステム構築で開発中の心毒性予測モデル等を含めて紹介する。

3.5 「Real World Data: 統計か疫学かコンピュータサイエンスか」（担当：田崎 武信）
統計学を愛するがゆえにデータマイニングを学び、統計学を愛するがゆえに機械学習を学び、そしてい
まは、統計学を愛するがゆえに疫学を学んでいる。いまの疫学は昔とくらべ格段にてごわく、社会科学
分野の「実証分析」にも応用されている。ずいぶん（数十年）前になるが、神戸大学の計測工学/システ
ム工学で統計学を非常勤で 14 年間教えた。そこでは学生から多くのことを学んだ。その経験を踏まえ、医療データの解析で存在感を持ち続けている統計学を紹介したい。

－8－

受講登録者状況等
2017 年度は 609 人（最終）２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－9－

受講者アンケート（講義終了後）【調査概要】

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

1. 対

象 「計算生命科学の基礎Ⅳ」の受講登録者

2. 標 本 数

609 人（2018 年 1 月 24 日までの受講登録者）

3. 調査方法 メール送信
4. 調査期間 2018 年 1 月 25 日（木）～2018 年 2 月 9 日（金）5. 回 収 数

150

6. 回 収 率

約 24.6％【アンケート結果】※アンケート結果の内容を一部抜粋
1. 所属について

2. 講義を知ったきっかけについて （回答数が多かったもの）－ 10 －

3. 受講回数

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

4. 講義時刻について

5. 受講場所について－ 11 －

6. 講義全体の感想について
・最近流行の話題を入れていただきながら、従来技術との歴史や技術の違いを解説いただい

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂たのが勉強になりました。
・クライオ電顕は名前だけ聞いたことがあったのですが、仕組みにもついて聞けて面白かったです。構造インフォマティクスも興味があったのでお話を聞けて良かったです。
・以前も受講しているが毎年内容がアップデートされており、新しい情報が得られる。幅広
い分野・所属の先生の講義を聴講できる。
・専門としている業務（統計解析）以外の部分は難しかった。しかし、新しい地域なので興味深く受講できた。
・数学系の研究者に向けたバイオインフォマティクス分野の講演を扱ってほしい。
・生命科学（特に医療）の分野に置いて、AI の活用が急速に進みつつある。すでに活用されている、或いは検討されている事例をもとに、将来の展望（可能性）を推測するような講義をお願いしたい。
・計算科学はなじみが無い者からするとなかなか頭に入りにくいので、今回のような基礎か
ら創薬の応用をまたやっていただけるとありがたいです。
・ドッキングスタディや機械学習に興味があります。しかし有機化学出身で計算やコンピュータに明るくないため、取り組むのが難しい状況です。有機化学者の立場からでも行える
ように、基礎的なところからソフトの紹介や使用方法の説明、応用事例などを教えていた
だくような講義を希望します。そういった分野を扱う講習会がなかなか見つからないた
め、あると大変貴重かと思います。
・医薬品の臨床開発における人工知能の開発・利用に関する情報を集めています。人工知能
そのものに関する講義も良いのですが、今何が出来て、何年後にはどこまで出来るようになるのかといった、より具体的・実践的なお話を伺える講義を希望します。

－ 12 －

アーカイブ公開
公開許可のある講義のみ、共催の理化学研究所計算科学研究センターホームページ e ラー開。

－ 13 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

ニングアーカイブ（https://www.r-ccs.riken.jp/jp/course/course-base_2017）にて公特別編「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル」
概要
遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」実施 4 年目を迎え、これまでのアンケー

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

ト回答で要望の多かった実践的な内容のプログラムの実施を試みた。特別編として「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル」というタイトルで、生命科学における人工知能
研究の現状や、ディープラーニングの原理について講義を行い、Python というプログラミング
言語を用いて簡単なプログラムの実行と解説を行った。

対象
大学生、大学院生、ポスドク、大学教員、研究所・企業の研究者

主催
神戸大学計算科学教育センター

講義会場
神戸大学計算科学教育センター

セミナー室（兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-48）

インターネット講義配信
インターネット会議システムサービス「WebEX」を使用し、受講者へ同時配信。
（実習の配信は無し）

担当講師
・石田貴士（東京工業大学）
・種石慶（理化学研究所）
・渡邉博文（神戸大学計算科学教育センター）
・TA:八木学（理化学研究所 計算科学研究機構）
・TA:鈴木洋介（神戸大学計算科学教育センター）
講義内容【講義】「生命科学における AI 研究の現状」 講師：石田貴士（東京工業大学）
複雑で原理の解明が困難な現象を扱う生命科学の分野では、タンパク質の 2 次構造予測を筆頭に機械学習などの人工知能（Artificial Intelligence, AI）の技術が利用されてきた。近年、深層学習の登場により画像認識や自然言語処理などで劇的な改善がえられ、自動運転などの技術が現実のものとなりつつあるが、生命科学の分野でも深層学習は大きな威力を発揮しつつある。本講義では最新の事例を含め生命科学分野における AI 技術の応用例を概観する。
【講義】「ディープラーニングの計算原理」 講師：種石慶（理化学研究所）
いまやディープラーニング技術は抽象化の進んだフレームワーク等で提供され、専門家－ 14 －

でなくとも使える環境が整ってきた。その一方で、抽象化に隠された原理を知ることも、効率的なチューニング、さらには応用範囲を広げるために重要である。本講義ではディー【実習】「Python+Tensorflow を用いた実習」 講師：渡邉博文（神戸大学）
現在、人工知能(AI)の分野は注目を集めており、無料で使えるライブラリをインターネッ
トからダウンロードし、Python というプログラミング言語を用いて入門者でも簡単に学習を始めることが可能である。この実習では、Python 言語と Google が開発している
Tensorflow というライブラリを用いて、簡単なプログラムの実行と解説を行い、ニュー
ラルネットワークによる画像認識の課題に取り組む。

受講登録者状況等
276 人（会場参加 12 人を含む）（最終）受講者アンケート（チュートリアル終了後）【調査概要】
1. 対

象 「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル」の受講登録者

2. 標 本 数

276 人（2017 年 9 月 18 日までの受講登録者）

3. 調査方法 メール送信
4. 調査期間 2017 年 9 月 20 日（水）～2017 年 9 月 29 日（金）5. 回 収 数

77 人（会場 12 人、WEB 65 人）

6. 回 収 率

約 27.9％－ 15 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

プラーニングの原理について、それを可能にする計算技術と共に紹介する。

【アンケート結果】※アンケート結果の内容を一部抜粋
1. 所属について

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

2. 開催をどこで知りましたか

3. チュートリアルの感想・ディープラーニングの現状や計算生命科学への応用例、課題が講義でよく分かった。巷で話題になっている（成功例）の画像分野だけで、我々の分子関連では課題が多いことに驚いた。
・とてもわかりやすい言葉で伝えていただけた。創薬化学に近い分野の応用例を紹介いただき、機械学習についてより深い興味が湧いた。
・生命科学系における真相学習の長所と短所が簡潔に知れたので有用でした。
・プログラムの知識は、大学程度で多少ありましたが、難しく感じました。ただ、プログラ
ミングの全体的なイメージについては学ぶことができました。用語がついていけない所がありロジスティック解析、カオス理論やエントロピーなどの用語解説は口頭ではなく資料があればなお、良かったと思います。
・ディープラーニングに関する理解が不十分でまだという自分の研究において応用してよ
いかわかりませんが、これをきっかけに勉強していきたいと思っています。
・初めて Tensorflow を使って見たが利用しやすいと思った。DL を使うネタは今のところ無いがいつか使ってみたい。

－ 16 －

大学 ICT 推進協議会 2017 年度年次大会 (AXIES2017)

概要
大学 ICT 推進協議会 2017 年度年次大会 (AXIES2017) （2017/12/14 広島国際会議場）ルで講演し、本講義のインターネット配信環境構築、その実施状況、課題等について報告した。
大会について3 日間の来場者数は、大学関係者約 646 名、企業関係者約 536 名の 1,182 名。
[開催日時] 2017 年 12 月 13 日（水）～15 日（金）[会場] 広島国際会議場 〒730-0811 広島市中区中島町 1 番 5 号（平和記念公園内）[主催] 一般社団法人 大学 ICT 推進協議会[共催] 国立大学法人 広島大学
[後援] 文部科学省、広島県、広島市、広島県教育委員会、広島市教育委員会[参加対象者] 高等教育機関及び学術研究機関において、情報通信技術を利用した教育､研究､経営等に携わる教職員。高等教育機関向け ICT 活用製品を提供する企業。大学 ICT 推進協議会の会員非会員機関に関わらず参加可能。
[開催趣旨] 大学 ICT 推進協議会の目的である我が国の高等教育機関及び学術研究機関における情報通信技術を利用した教育､研究､経営等の高度化を図り、もって我が国の教育、学術研究、文化及び産業の発展に寄与するために、会員ならびに国内の高等教育・学術研究機関間で、各種専門的情報の提供ならびに交換を行います。
口頭発表
タイトル：神戸から配信する遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」
発表者：渡邉博文（神戸大学計算科学教育センター）－ 17 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂

で「神戸から配信する遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」」というタイト発表内容（大学 ICT 推進協議会 2017 年次大会、[TF1-2]）

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－ 18 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－ 19 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－ 20 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－ 21 －

２０１７年度﹁計算生命科学の基礎Ⅳ﹂－ 22 －

２０１8年度

計算生命科学の基礎Ⅴ

遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅴ」

目的
現代の生命科学は、急速な変革を遂げつつあります。その変革の原動力は、生物の大規模デ学・データサイエンスなどの研究分野の緊密な連携、すなわちコンピュータを活用した計算生
命科学の進歩です。計算生命科学は、ゲノムの遺伝情報・生体分子の立体構造と相互作用・細胞レベルの代謝・生理や疾患までの高次生命活動の多階層のビッグデータを定量的かつシステ
マティックに解析し、シミュレーションにより予測して、それらの統合により生命を理解することを目指します。その急速な発展は農学や医学の分野にも大きな影響を及ぼし、ゲノム医療などの応用も実現しつつあります。計算生命科学は、現代の生命科学の推進に不可欠な知識を提供します。この遠隔講義では、

学会・日本バイオインフォマティクス学会の企画協力を得て、生命科学と理工学の学際研究領域である計算生命科学に興味を持たれる方々に、その基礎と将来の展望を学んでいただき、基礎から応用までの研究開発を支える人材の育成を目指し
ています。

対象
大学生、大学院生、ポスドク、大学教員、研究所・企業の研究者

共催、後援、協力
共催：神戸大学計算科学教育センター、神戸大学学術･産業イノベーション創造本部、神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科、理化学研究所 生命機能科学研究センター ポ
スト｢京｣重点課題１、産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター、理化学研究所 計算科学研究センター、計算科学振興財団、兵庫県立大学大学院シミュ
レーション学研究科
後援： 兵庫県、神戸市、公益財団法人都市活力研究所、
企画協力：

法人バイオグリッドセンター関西学会、日本バイオインフォマティクス学会

運営体制▼企画コーディネーター
白井 剛（長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授）
田中 成典（神戸大学大学院システム情報学研究科 教授）
森 一郎（神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科 特命教授）
鶴田 宏樹（神戸大学学術･産業イノベーション創造本部 工学研究科 准教授）
江口 至洋（神戸大学学術･産業イノベーション創造本部 客員教授）
渡邉 博文（神戸大学計算科学教育センター 研究員）

▼配信・運営担当
臼井 英之（神戸大学計算科学教育センター）
横川 三津夫（神戸大学計算科学教育センター）－ 23 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

ータ ビッグデータ の蓄積と、それに促された計算機科学・シミュレーション科学・人工知能鈴木 洋介（神戸大学計算科学教育センター）
石野 麻由子（神戸大学計算科学教育センター）

２０１８年度「計算生命科学の基礎Ⅴ」

八木 学（理化学研究所 計算科学研究センター）
土井 陽子（理化学研究所 生命機能科学研究センター）

開催日程
2018 年 10 月 3 日～2019 年 1 月 23 日

毎週水曜日、全 15 回

17：00-18：30

講義会場
神戸大学計算科学教育センター

セミナー室（兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-48）

インターネット講義配信
インターネット会議システムサービス「WebEx」を使用し、受講者へ同時配信。
担当講師
・白井 剛（長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授）
・田中 成典（神戸大学大学院システム情報学研究科 教授）
・森 一郎（神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科 特命教授）
・加藤 護（国立がん研究センター研究所バイオインフォマティクス部門 部門長）
・山西 芳裕（九州工業大学大学院情報工学研究院生命情報工学研究系 教授）
・神田 大輔（九州大学 生体防御医学研究所 教授）
・金谷 重彦（奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 教授）
・池口 満徳（横浜市立大学大学院生命医科学研究科 教授）
・福澤 薫（星薬科大学薬学部 准教授）
・松林 伸幸（大阪大学大学院基礎工学研究科化学工学領域 教授）
・広川 貴次（産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター 研究チー
ム長／筑波大学 教授）
・森 聖治（茨城大学大学院理工学研究科 教授）
・都地 昭夫（塩野義製薬株式会社 デジタルインテリジェンス部 グループ長）
・北西 由武（塩野義製薬株式会社 解析センター グループ長）
・由良 敬（お茶の水女子大学 シミュレーション科学・生命情報学教育研究センター
教授／早稲田大学 先進理工学部生命医科学科 教授）
・本間 光貴（理化学研究所 生命機能科学研究センター 制御分子設計研究チーム チー
ムリーダー）
・國澤 純（医薬基盤・健康・栄養研究所 ワクチンマテリアルプロジェクト＆腸内環境
システムプロジェクト プロジェクトリーダー）
・西田 知史（情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 研究員）

－ 24 －

講義内容
計算生命科学の概要（担当：白井 剛、田中 成典、森 一郎）

現代の生命科学は、大規模データ(ビッグデータ)の蓄積により大きな変貌を遂げつつある。全ゲノムや巨大生体分子構造を対象とした研究は、より包括的な生命の理解に貢献し、さらには医学や農学の分野
での応用への道も開きつつある。これらの改革の中心にあるのは、生命を大規模データとしてとらえ、
高度な計算により解析を行う計算生命科学である。本講義では、計算生命科学の基礎から最前線の研究や応用までをカバーする「計算生命科学の基礎 V」への導入として、講義シリーズ全体を概観する。

第1編

ゲノムから分子構造までの計算生命科学の基礎と実践[参考図書]
1．加藤 護「ゲノム医療のバイオインフォマティクス・パイプライン」 実験医学 2018 9 月増刊 in press
2．加藤 護「がんのプレシジョン・メディシン」、アンチ・エイジング医学 2017 Vol. 13, 663-669
3．加藤 護「最新がん個別化医療 - 臨床シークエンスのバイオインフォマティクス -」 癌と化学療法
2016 Vol. 43 391-3974．ゲノム創薬科学（田沼靖一編集）, 裳華房, 2017.
5．Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives (Lodhi, H. and Yamanishi, Y.,eds.), IGI Global, 2010.
6．神田大輔「いきなり始める構造生物学」, 秀潤社, 2011
7．八木達彦，遠藤斗志也，神田大輔「生化学の論理—物理化学の視点から—」，共立出版，2018，化学の要点シリーズ 25（日本化学会編）

1.1 「臨床シークエンスの実際―情報解析を中心に―」（担当：加藤 護）
2018 年、臨床シークエンス（がんゲノム医療）が先進医療として認定された。臨床シークエンスでは次世代シークエンサーとバイオインフォマティクス技術によって数百遺伝子にわたる変異を 1 回の検査で検出し、分子標的薬を決定する。本講義では、臨床シークエンスの概要、使用されるバイオインフォマ
ティクス技術、主治医へ検査結果が返却されるまでの情報の流れ、電子カルテとの接続や最新の統計・情報技術による未来の医療の試みを紹介する。

1.2 「機械学習によるバイオビッグデータの実践的利用（担当：山西 芳裕）
近年の生命医科学では、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、フェノーム、
インターラクトームなどの大規模オミックス情報が得られるようになった。同時に、膨大な数の化合物や薬物に関する化学構造情報や生理活性情報も蓄積されている。本講義では、機械学習（人工知能 AI の基盤技術）を駆使して、多様なバイオビッグデータの融合解析から生命科学や医療・創薬に繋げるアプ
ローチについて紹介する。

1.3 「X 線結晶解析・NMR・電子顕微鏡・AFM を統合した相関構造解析」（担当：神田 大輔）
タンパク質分子の原子レベルの立体構造に基づき、酵素などの機能発現のメカニズムが説明でき、タン
パク質分子の立体構造の時間変化、すなわち動的な情報を得ることで理解を深めることができる。さらに X 線結晶解析、NMR（核磁気共鳴法）、電子顕微鏡、AFM（原子間力顕微鏡）などの複数の方法を組み－ 25 －

２０１８年度「計算生命科学の基礎Ⅴ」

はじめに

合わせることで、新しい知見を得ることができる。それぞれの解析手法と複数の解析手法を統合した相関構造解析について具体例を挙げながら説明する。

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

1.4 「二次代謝物のデータサイエンス」（担当：金谷 重彦）
2009 年、Jim Gray が「第４のパラダイム：データ集約型の科学的発見」を提唱した。第１から第３のパラダイムとは，実験を通した仮説検証、法則を定量的に表現する方法、計算機シミュレーションである。
データ・サイエンスとは，このような方法論を包括し、科学の分野間を横断し，現象を解明する。さらにはこれらの知見をもとに、政策決定などの意思決定にまでつなぐ方法論といえる。本講義では、二次代謝物におけるデータサイエンスについての研究の紹介と今後の課題について考察する。

第2編

構造生命科学のための分子シミュレーション[参考図書]
1．神谷成敏、肥後順一、福西快文、中村春木「タンパク質計算科学（基礎と創薬への応用）」,共立出版
2．福澤 薫 「量子論に基づくタンパク質―化学物質相互作用解析～FMO 創薬の実現に向けた取り組み」
日本薬理学雑誌 149, 240-246 (2017).
3．S. Tanaka, Y. Mochizuki, Y. Komeiji, Y. Okiyama and K. Fukuzawa, "Electron-correlated
fragment-molecular-orbital calculations for biomolecular and nano systems" Phys. Chem. Chem.
Phys., 16, 10310-10344 (2014).
4．https://sourceforge.net/p/ermod/wiki/doc-LectureNotes/
5．https://sourceforge.net/p/ermod/wiki/doc-Theories/
6．F. Jansen, Introduction to Computational Chemistry, Third Edition, Wiley (2017)

2.1 「生命系の分子動力学シミュレーション」（担当：池口 満徳）
生体分子モーターなど、多くの生体分子は動くことで機能している。そのような生体分子の動きについて、コンピュータによって研究する方法が分子動力学シミュレーションである。本講義では、分子動力学シミュレーションの基礎から、タンパク質や核酸などの生体分子に適用した事例まで解説する。

2.2 「フラグメント分子軌道法に基づく構造生命科学」（担当：福澤 薫）
フラグメント分子軌道(FMO)法は、生体高分子の全電子計算を高速かつ高精度に実行することができる量
子化学計算手法である。X 線結晶構造の理論的な解釈やそれに基づいた高精度な構造ベース創薬に活用できるため、新規化合物の精密な設計や合理的なリード化合物の最適化、インシリコスクリーニング、
さらにはビッグデータに基づく創薬へと繋がることが期待されている。講義では、FMO 法に基づく最新の取り組みについて、スーパーコンピュータを活用した FMO 計算結果のデータベースなども交えて紹介する。

2.3 「溶液中における生体関連分子複合系の自由エネルギー解析」（担当：松林 伸幸）
溶液中におけるタンパク質や脂質などの生体関連分子は、溶媒との分子間相互作用の下で構造を形成し機能を発揮する。本講義では、分子シミュレーションと溶液統計力学理論の融合に基づく生体関連分子複合系の自由エネルギー解析を概説する。統計力学と分子シミュレーションの基礎から出発して、溶媒－ 26 －

和理論の構成について述べ、タンパク質構造に対する共溶媒効果、タンパク質複合体の安定性、および、
タンパク質−脂質膜相互作用の分子レベル解析に進む。

クライオ電顕をはじめとするタンパク質立体構造解析技術の発展により、構造データを起点とした創薬支援研究が再び注目されてきている。しかし、構造データの中には、特定の条件や環境に依存した構造
情報もあり、そのままのデータでは創薬へ適用が難しいものがある。分子シミュレーションは、このような問題を補完できる技術として注目されている。講義では、構造データと創薬を橋渡しする高度なイ
ンシリコ創薬支援技術について概説する。

2.5 「QM/MM 法の概略と応用」（担当：森 聖治）
本講義では、2013 年ノーベル化学賞受賞対象であり、反応の重要な部分に精度の高い QM 法、その他の部分に計算コストの安い MM 法を組み合わせたハイブリッド法である、QM/MM 法の概略を説明し、化学反応系や酵素反応に対する応用について説明する。

第3編

健康科学・医療・創薬への応用[参考図書]
1．竹村彰通「データサイエンス入門」, 岩波新書 2018 年
2．ジェフ・エルトン「ヘルスケア産業のデジタル経営革命」, 日経 BP 社 2017 年
3．平田宗一郎, 國澤純「マイクロバイオーム・感染症研究からのワクチン開発への展望」,最新医学73a(4): 93-97, 2018
4. 細見晃司, 國澤純「ヒトマイクロバイオームビッグデータと健康医療への応用」, 月刊化学工業
69(3): 41-47, 2018
5. 長竹貴広, 國澤純「免疫・ワクチン応答を左右する腸内環境因子としての栄養と腸内細菌」, 医学のあゆみ 264(5): 403-410, 20186. 澤根健人, 國澤純「食用油を起点に形成される生体内脂質環境の構築とアレルギー疾患の制御」, 実
験医学増刊 35(7): 185-190, 2017
7. 鈴木英彦, 國澤純「ビタミンによる免疫応答の制御と疾患」, 炎症と免疫 25(1): 29-33, 2017
8. Gojobori, T. et al. (2016) VaProS: A Database-Integration Approach for Protein/Genome
Information Retrieval. Journal of Structural and Functional Genomics, 17 (4), 69-81.
DOI:10.1007/s10969-016-9211-3

3.1 「医薬品業界におけるデータサイエンティスト」（担当：都地 昭夫、北西 由武）
データサイエンティストはデータを活用するために、関連データベースや解析手法に習熟し、ビジネスの観点も加味して，仮説立案と検証を提案し，サイクルを回していく役割である．本講義では，周辺技術である IoT，ビッグデータ利活用や人工知能，シミュレーションに関する技術などの事例を交えながら医薬品業界におけるデータサイエンティストのあり方を解説する。

3.2 「さまざまな生命科学データの接続で見える新たな知見」（担当：由良 敬）
生命科学研究における測定技術の進展は、膨大な生命科学データの蓄積をもたらした。これらのデータを利用して、新規の関係や仮説を生み出すためには、研究者の発想を支援するツールが必要である。そこで、生命科学の新たな知見（仮説）をデータに基づいて見いだすことを実現できるプラットフォーム－ 27 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

2.4 「分子シミュレーションを活用したインシリコ創薬支援」（担当：広川 貴次）

の構築に挑戦している。簡単なキーワードを入力することで、異なるデータベースを同時検索し、それらデータの関係を見いだすことができることをめざしている。

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

3.3 「シミュレーションと AI の融合による創薬」（担当：本間 光貴）
近年の創薬において、インフォマティクスやシミュレーションを利用したインシリコスクリーニングは
無くてはならないものとなっている。本講義では、インフォマティクスやシミュレーションの基本的な理論、創薬現場でのメリット・デメリット、最近の動向などについて実例を交えながら紹介する。また、最先端の研究として、機械学習（人工知能）的な方法や量子化学計算（FMO 法）の応用などについても触れる。最後に、最近のライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC）における創薬 AI 開発の取り組みの現状について紹介する。

3.4 「ビッグデータを活用した健康科学への挑戦」（担当：國澤 純）
近年、腸内細菌や食品が健康に与える影響が注目されている。これらの腸内環境は個人差が大きく、また生活習慣によっても変動する。本講義では私たちが行っているコホート研究から得られた「食事などの生活習慣－腸内細菌―生体内代謝物―健康に関連する生体内因子―身体状態」に関するビッグデータを活用した研究を中心に、次世代の健康科学研究に向けた挑戦を紹介したい。

3.5 「脳情報の可視化とその応用」（担当：西田 知史）
ヒトの知性は脳内の情報表現により形成されている。近年の計算神経科学の発展により、視覚・聴覚・意味などの脳内情報表現を、fMRI などによる計測脳活動から可視化することが可能になってきている。
本講義では、そのような脳内情報の可視化における最新の研究成果を紹介するとともに、成果の応用として脳情報と人工知能の融合による新技術とその産業応用の可能性について解説する。

－ 28 －

受講登録者状況等
2018 年度は 748 人（最終）２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂－ 29 －

受講者アンケート（講義終了後）【調査概要】

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

1. 対

象 「計算生命科学の基礎Ⅴ」の受講登録者

2. 標 本 数

748 人（2019 年 1 月 23 日までの受講登録者）

3. 調査方法 メール送信
4. 調査期間 2019 年 2 月 7 日（木）～2019 年 2 月 28 日（木）5. 回 収 数

119

6. 回 収 率

約 15.9％【アンケート結果】※アンケート結果の内容を一部抜粋
1. 所属について

2. 講義を知ったきっかけについて（回答が多かったもの）－ 30 －

3. 受講回数

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

4. 講義時刻について

5. 受講場所について－ 31 －

6. 講義全体の感想について

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

・比較的多くの生命科学の実験系研究室にかけている統計、データ分析関連の知識がまとめて勉強できる場だったのでとてもありがたかったです。
・遠隔でこの様に行っている講義はまだ少ないです。今後は増えると思いますが、大学の講義をこのように遠隔地でできるようになれば、年齢、地域、その他の事情に左右されない教育の普及につながりそうに感じました。
・この領域に 2019 年 4 月から注力して、業務に取り入れ、方向性を模索中である現状、最新の情報・全体像の理解が深まり、調査、検討などのきっかけに大変参考になりました。
・最新の分子シミュレーションの手法について知ることができました。また、疾患とデータの関係にも興味がありました。
・専門家が、総論から自己の専門分野に至る過程を講義されるものは、非常にわかりやすく、よかった。
・医薬品の臨床開発における人工知能の開発・利用に関する情報を集めています。人工知能
そのものに関する講義も良いのですが、今何が出来て、何年後にはどこまで出来るようになるのかといった、より具体的・実践的なお話を伺える講義を希望します。

－ 32 －

アーカイブ公開
公開許可のある講義のみ、共催の理化学研究所計算科学研究センターホームページ e ラー

1 －
－ 33

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

ニングアーカイブ（https://www.r-ccs.riken.jp/jp/learnmore/e_learning）にて公開。

特別編「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル 2」
概要
昨年度に引き続き、2019 年度遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅴ」の特別編

２０１８年度「計算生命科学の基礎Ⅴ」として「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル２」を実施した。
講義は、生命科学における最新の人工知能研究の動向について、実習は Cheminformatics とBioinformatics を題材とした簡単な Python プログラムの実行と解説を行った。

対象
大学生、大学院生、ポスドク、大学教員、研究所・企業の研究者

主催
神戸大学計算科学教育センター

講義会場
神戸大学計算科学教育センター

セミナー室（兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-48）

インターネット講義配信
インターネット会議システムサービス「WebEx」を使用し、受講者へ同時配信。
（実習は配信無し）

担当講師
・石田貴士（東京工業大学）
・渡邉博文（神戸大学計算科学教育センター）
・TA:鈴木洋介（神戸大学計算科学教育センター）
・TA:八木学（理化学研究所 計算科学研究センター）
講義内容【講義】「生命科学分野における深層学習技術」 講師：石田貴士（東京工業大学）
複雑で原理の解明が困難な現象を扱う生命科学の分野では、タンパク質の 2 次構造予測を筆頭に機械学習などの人工知能技術が利用されてきた。近年、深層学習の登場により画像認識や自然言語処理などで劇的な改善が得られているが、生命科学の分野でも深層学
習 は 大 き な 威 力 を 発 揮 し つ つ あ る 。 本 講 義 で は 化 合 物 構 造 グ ラ フ を 扱 う Graphconvolution 技術やタンパク質立体構造を扱う 3 次元畳み込みネットワークなど、創薬応用を中心とした生命科学分野向けの最新の深層学習技術について解説を行う。
【実習】「Python+TensorFlow による実習（生命科学の分野での機械学習）」
講師：渡邉 博文（神戸大学）、TA：鈴木 洋介（神戸大学）、八木 学（理化学研究所）
AI 分野でよく使われる Python と TensorFlow を使って、ニューラルネットワークによる予測モデルの作成を学ぶ。ケムインフォマティクス分野からは、フィンガープリントを用－ 34 －

いた化合物の薬物動態パラメータに対する予測モデルの作成、バイオインフォマティク
ス分野からはペプチドの 2 次構造予測の初歩的な問題に取り組む。データの前処理から、びたい方を対象とする。

受講登録者状況等
246 人（会場参加 19 人を含む）（最終）受講者アンケート（チュートリアル終了後）【調査概要】
1. 対

象 「生命科学のためのディープラーニングチュートリアル 2」の受講登録者

2. 標 本 数 246 人（2018 年 9 月 25 日までの受講登録者）
3. 調査方法 メール送信
4. 調査期間 2018 年 9 月 28 日（水）～2018 年 10 月 11 日（木）5. 回 収 数

52 人（会場 19 人、WEB 33 人）

6. 回 収 率

約 21.1％－ 35 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂

学習モデルの作成、モデルの評価までを取り扱う。生命科学分野での機械学習の初歩を学【アンケート結果】※アンケート結果の内容を一部抜粋
1. 所属について

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂
2. 開催を何で知りましたか

3. チュートリアルの感想＜講義＞
・最新の情報で面白かったです。
・専門外だったので難しかったのですが、非常に勉強になりました。
・知識なしでも分かる部分が多かった。知りたかった現在の技術が分かりやすく聞け、大変満足しました。
・機械学習はほとんど初心者なので、内容としては一部難しいところもありましたが、最近の動向も合わせての内容だったので、大変興味深い講義でした。
・医薬開発の統計解析に対しての利活用について聞いてみたい。
・これを機会に勉強を始めたい！

－ 36 －

・最近の動向についてご紹介いただけたので自分が使うツールがどのような状況か理解出来ました。ありがとうございました。最後の方、少し時間が足りず残念でした。もっとお＜実習＞
・Deep learning の基礎と仕組みが分かった。
・画像処理を扱ってほしい。
・繰り返し説明いただき、実習できたため、よく理解でき身についた。何より深層学習を行える環境を自分の PC に準備できたことが大変助かりました。
・もう少しアルゴリズムやコードの解説をしてほしかった（全体的に時間が足りなかった）。
しかし、Deep learning の入門に触れることが出来て良かった。
・ディープラーニングの入り口としては十分に満足しました。
・これまで R を使っていて python でやることにすごくハードルを感じていて参加しました。
今回すごく丁寧にご説明くださり、また多数の質問に答えてくださり勉強になりました。

－ 37 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂話し聞きたかったです。

大学 ICT 推進協議会 2018 年度年次大会 (AXIES2018)
概要
大学 ICT 推進協議会 2018 年度年次大会 (AXIES2018) （2018/11/19-11/21 札幌コンベン

２０１８年度「計算生命科学の基礎Ⅴ」

ションセンター）で「神戸から配信する遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」の 2017 年度報告」というタイトルで講演し、本講義のインターネット配信環境構築、その実施状況、課題等について報告した。
大会について2018 年度の年次大会は 1100 名のご参加と、62 団体（78 ブース）の出展を得て、開催された。
[開催日時] 2018 年 11 月 19 日（月）～11 月 21 日（水）[会場] 札幌コンベンションセンター（札幌市白石区東札幌 6 条 1 丁目 1-1 ）[主催] 一般社団法人 大学 ICT 推進協議会[後援] 文部科学省、札幌市、札幌市教育委員会、情報処理学会北海道支部[参加対象者] 高等教育機関及び学術研究機関において、情報通信技術を利用した教育､研究､経営等に携わる教職員。高等教育機関向け ICT 活用製品を提供する企業。大学 ICT 推進協議会の会員非会員機関に関わらず参加可能。
[開催趣旨] 大学 ICT 推進協議会の目的である我が国の高等教育機関及び学術研究機関における情報通信技術を利用した教育､研究､経営等の高度化を図り、もって我が国の教育、学術研究、文化及び産業の発展に寄与するために、会員ならびに国内の高等教育・学術研究機関間で、各種専門的情報の提供ならびに交換を行います。
口頭発表
タイトル：神戸から配信する遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎」の 2017年度報告
発表者：鈴木洋介（神戸大学計算科学教育センター）－ 38 －

発表内容（大学 ICT 推進協議会 2018 年次大会、[MBI-3]）

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂－ 39 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂－ 40 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂－ 41 －

２０１８年度﹁計算生命科学の基礎Ⅴ﹂－ 42 －

－ 43 －編集・発行〒650-0047

神戸市中央区港島南町 7-1-48（TEL）078-599-6720（FAX）078-599-6711(HP) http://www.eccse.kobe-u.ac.jp/

2019 年 3 月