はじめに〜計算生命科学の概要

鶴田 宏樹
神戸大学 准教授
学術・産業イノベーション創造本部
社会実装デザイン部門 構造科学産学連携推進室 室長
工学研究科 道場「未来社会創造研究会」 師範
減災デザインセンター 副センター長
先端融合研究環 未来世紀都市学研究ユニット
数理データサイエンスセンター 産学連携・地域連携部門（予定）
理化学研究所SPring-8 客員研究員

本日の講義内容
「計算生命科学の基礎」について
計算生命科学とは
計算生命科学のインパクト計算生命科学と将来

シラバス紹介講義の目的 生命科学の近年の急速な進歩は計算機科学、統計学、シミュレー
ション科学等によって大きく支えられてる。
 生命科学と理工学の学際的研究領域である「計算生命科学」の基
礎と展望を学ぶ機会を全国に提供
 「計算生命科学」を基盤として社会変革をもたらす人材の育成を目指す
講義内容の範囲
 遺伝子情報～医療応用まで
 情報科学、シミュレーション科学、人工知能技術受講者対象（レベル）
計算生命科学に興味をお持ちの方全て
大学院生～企業・アカデミアの研究者 （高校生・大学生、一般）

チーム「計算生命科学の基礎」
企画・コーディネート担当

 白井 剛（長浜バイオ大学 バイオサイエンス学部）

 江口 至洋（神戸大学 学術・産業イノベーション創造本部）

 田中 成典（神戸大学大学院 システム情報学研究科)

森（神戸大学大学院 科学技術イノベーション研究科）

一郎

 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）

講義配信担当 渡邉 博文（神戸大学 計算科学教育センター ） 鈴木 洋介（神戸大学 計算科学教育センター）

講義運営担当 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）
 石野麻由子（神戸大学 計算科学教育センター）
 土井 陽子（理化学研究所 生命システム研究センター）

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、理化学研究所生命システム研究センター 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
究所計算科学研究機構、公益財団法人計算科学振興財団
後援：兵庫県、神戸市、公益財団法人都市活力研究所、NPO法人バイオグリッドセンター関西

企画協力：CBI学会、日本バイオインフォマティクス学会

講義の情報とアーカイブ
神戸大学 計算科学教育センター「遠隔講義」のページへ
http://www.eccse.kobe-u.ac.jp/distance_learning/life_science4/

講義の情報とアーカイブ

講義の情報とアーカイブ

本日の講義内容
「計算生命科学の基礎」について
計算生命科学とは
計算生命科学のインパクト計算生命科学と将来

シラバス紹介「計算生命科学」とは？？ 生命科学 x 計算科学？
生命科学＝「主に観察と実験に基盤を置いた学問領域」
生命現象と生物学を中心に化学・物理学等の基本的側面と医学・薬学・農学・工学・心理学等の応用的側面から総合的に理解しようとする学問
ジャック・モノー
1965年にノーベル生理学・医学賞を受賞
実験研究者であり、直観よりも論理的思考を重視“立派な理論に支えられていない実験なんか、
決して信じてはいけないよ“

計算科学＝ 理論と実験が協調的に進められる中間点「理論に基づく計算を行い、実験を支える。実験から得られるデータを計算し、解析し、理論を構築する。」

2014年江口至洋先生 講義スライドより抜粋

計算生命科学は、スーパーコンピュータを積極的に活用すること
により、革新的な計測技術から生み出されるヘテロなビッグ・データを効率的に解析し、動的な多階層システムを整合的につなぎ、生命システムを総体として理解することを目的としています。
この結果、生命科学ははじめて予測可能性と制御可能性を獲得することが出来るのです。
理化学研究所 HPCI戦略プログラム分野１ WEBページより抜粋 http://www.scls.riken.jp/research/

HPCI戦略プログラムは2016年3月31日に終了→ フラッグシップ2020プロジェクト（ポスト「京」開発プロジェクト）における計算生命科学分野（重点課題１と重点課題２）の研究開発に期待「計算生命科学」とは？？ 生命科学 x 計算科学？
知の融合による学術分野の発展
古典的生命科学

化学・物理
医学・薬学・農学・工学・心理学

タンパク質化学

構造生命科学

結晶学
放射光科学

計算生命科学

計算機科学
統計学
シミュレーション科学

進化的生命科学
医学・薬学・農業・工業などの実用化への貢献「計算生命科学」のさらなる進化

３つの要因

計算機の進歩京 → ポスト「京」ビッグデータ
計算技術の進歩

「計算生命科学」は・・・・・・
理学、工学、生物学などの枠を超えた協力関係でさらに進化
この講義は実験生命科学 及び 広く理工系の方々を対象

生命科学を志す皆さんには、意識するとしないにかかわらず、研究室にある実験・計測装置から生み出される大量のデータや、世界的に公開されている膨大な生命科学データベースを基盤に研究を進めることが求められてくると思います。

理学、工学を志す皆さんには、その基礎的な理論を生命科学に生かしていく場がますます広がってきているとともに、生命科学の方々から連携を強く求められてくると思います。

この講義により理学、工学、生物学などの枠を超えて、「理論、計算、観察・実験の協力関係がより一層深まって行くことを願っています。」
2014年江口至洋先生 講義スライドより

本日の講義内容
「計算生命科学の基礎」について
計算生命科学とは
計算生命科学のインパクト計算生命科学と将来

シラバス紹介ノーベル賞発表週 今週！10月2日～

2015年田中成典先生 講義スライドより

2013年のノーベル化学賞は計算生命科学に

http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2013/

2013年のノーベル化学賞は計算生命科学にイメージ図： 青色は酵素で、緑色は酵素反応の基質だとします。 「複雑な化学システムのためのマルチ
スケール・モデル」では、反応に直接関係する原子（複数の原子からなりますがそれほど多くはありません）のみを量子力学でモデル化し、「反応に直接関係はしない原子を古典力学でモデル化する」という意味
でマルチスケール化して酵素反応の解析を可能としたのです。
2014年江口至洋先生 講義スライドより抜粋

2013年のノーベル化学賞は計算生命科学に ノーベル賞の授賞理由「マルチスケール・モデルは理論と実験の実りある協力関係を作り上げた」

その協力関係により「他の方法では解けない問題をも解く道を切り拓いた」
 計算生命科学がその協力関係の結節点にいることを示す例
であり、ある意味、理論と手を結び、実験とも手を結んでいる、
つまり両手が必要。
2014年江口至洋先生 講義スライドより抜粋・改編

2014年のノーベル賞

https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2014/

https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2014/2016年森一郎先生 講義スライドより抜粋

2015年のノーベル賞

http://www.nobelprize.org/

2016年森一郎先生 講義スライドより抜粋

兵庫・神戸の創薬研究インフラ
産業専用スーパー
コンピューター
FOCUS

スーパー
コンピュータ京

大型放射光施設SPring-8
輝度・エネルギー・指向
性などの点で世界最高クラスの放射光を発生が可能

神戸医療産業都市

神戸大学
応用構造科学産学連携推進センター・
構造ベース創薬研
究PJ
構造科学関連機器
SBDD創薬機能
人材育成機能構造ベース創薬とは？

Riken SSBCホームページより（http://protein.gsc.riken.go.jp/jp/Concept/StructureB/index.html）

構造ベース創薬の成果①

構造ベース創薬の成果②24構造ベース創薬＝構造生命科学＋計算生命科学＋創薬化学
必要な技術（研究）要素

新規合成法

有機合成技術群

構造最適化

計算科学技術群
超並列計算[京コンピュータ]Deep
Biology

アプリケーション開発

力場計算
汎用ドッキング技術

結晶構造解析
放射光科学[SPring-8、PF]

量子力学計算（FMO法）

タンパク質発現
結晶化ロボット

立体構造解析技術群

溶液X線散乱NMR

次世代
自由電子レーザー[SACLA]

溶液構造解析技術群

基礎研究の成果(論文・教育)

創薬化学

企業が活用
融合

シーズ

実用化・イノベーション

構造ベース創薬研究「大学の知（生命科学系の研究成果）」を「実用化できる形（医薬品候補化合物）」に翻訳
研究シーズ

・論文にはなりにくい
・HTSは「コツ」が必要
・SBDDは大学向き？

In silico Screening

Deep Biology
Pathological analysis

Target Protein

Structural analysis
Docking Simulation

Medicinal
Chemistry

Functional analysis

Graduate School of
Medicine
University
Hospital
先進技術活用力養成講座
Profs in Life Science“Hit to Lead”

High Throughput
Screening

Start-up[organic
chemistry]CRO如何にして新しい医薬品を設計するか？
・・・・・Design the compound right!
生命科学研究者（医学・農学・理学）の研究成果の活用◎計算シミュレーション活用
ジェネリックの台頭

Perfect
Storm

京コンピュータ・FOCUS

Deep Biologyについての知識の不足

Innovation Gap（新薬数と研究開発費のギャップ）

Targetの選択ミス

Phase 2 Attrition

化合物の安全性の問題

結果を得るまで
時間がかかる

文献からの情報取得の困難さ

結晶化ロボットの活用

構造ベース創薬スクリーニング手法の効率の悪さ

合併などによる
人材の流出

電子顕微鏡の活用【結晶化】

不適切なPK/PD

新薬の創出力の低下③結晶解析を用いない新手
法High Throughput
Screening

手作業

タンパク質構造モデル中の水素原子が見
えていない①超高分解能解析（構造生物学＋放射光科学＋量子力学・力場計算）

動的構造（溶液構造）ではない

SAXS+NMR+量子力学・力
場計算

精度の悪さ

ヒット率の低さ②動的構造情報の取得◎動的構造情報の取得
SACLAの活用

個人の熟練度・
センス依存化合物ライブラリーの増強
27
アッセイ系の工夫本日の講義内容
「計算生命科学の基礎」について
計算生命科学とは
計算生命科学のインパクト計算生命科学と将来

シラバス紹介「計算生命科学」とは？？ 生命科学 x 計算科学？
知の融合による学術分野の発展
古典的生命科学

化学・物理
医学・薬学・農学・工学・心理学

タンパク質化学

構造生命科学

結晶学
放射光科学

計算生命科学

計算機科学
統計学
シミュレーション科学

進化的生命科学

医学・薬学・農業・工業などの実用化への貢献

計算生命科学の進歩と創薬へのインパクトhttps://www.youtube.com/watch?v=2JU2LjPDrQY

「生命科学研究への情報科学技術のインパクト」 2016年 八尾徹

「生命科学研究への情報科学技術のインパクト」 2016年 八尾徹

計算科学の将来

３つの要因

計算機の進歩京 → ポスト「京」ビッグデータ
計算技術の進歩進化した計算生命科学が与える未来へのインパクト

計算生命科学

医学・薬学・農業・工業などの実用化への貢献

社会システムの変化
未来創造Society5.0「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会」

http://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa201601/det
ail/1374223.htm

 全てがネットに繋がっていてAIやBig Dataによってインテリジェンスを有している社会で人間が豊かに暮らすという超スマート社会 見えないデータ・過去のデータにない現象→最先端理論（Algorithm Theory）＋大規模実データ（Big Data）＋最新計算技術（Computation）で予測と制御が可能
第5次科学技術基本計画（2016）

Society5.0

第5次科学技術基本計画（2016）

システム化（機能の連関）が不十分？
何が各システムをつなぐのに重要か？

Society5.0におけるデータと計算の重要性
提供技術PF
レイヤー

高度道路
地域環境情報交通システムシステム
おもてなし
統合型材料開発
防災減災
システム
システム
システム
エネルギー
ものづくり
地域包括ケアバリューチェーン
システム
システム
地球環境情報情報レイヤー
技術基盤
レイヤー

映像情報

３次元地図情報

データ群
人工知能
Big Data処理

ヒト・モノ・車位置情報
異業種間データ流通

データ群
データ群

情報 ＝ データ ＋ 価値（課題に依存）

 「知識」＝ 情報 ＋ 技能
・情報 ＝ データ ＋ 価値（問題・課題によって異なる）
・技能（スキル）＝テクニック＋価値（問題・課題によって異なる）
 「人間性」 ＝ 多様性 ＋ 価値

「データ」と「情報」• 物事の推論の基礎となる事実。また、参考となる資料・情報。
「データを集める」「確実なデータ」• コンピューターで、プログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。
• 端的に言うと、意味のあるデータが「情報」である。
 事実・・・現実に起こり、または存在する事柄。本当のこと。
 解釈・・・物事や行為などを判断し理解すること。文章や作品や物事の意味を、受け手の視点で、理解したり説明したりすること「データ」を活用して問題を解決する力
情報処理、人口知能、統計学などの情報科学系の知識・スキルを理解し、使う力 Dojo
Copyright2016@Creative

価値創造力

データ
データ
サイエンス エンジニアリング力
力

課題を理解した上で、問題定義し、提供価値を考える力

データを意味のある形として使えるようにし、実装、運用できるよう
16/12/16
38にする力新たなデータ関連人材育成プログラム

新たなデータ関連人材育成プログラム

人工知能
現在、人工知能（AI）の保健医療分野への活用が検討されている。厚生労働省は2017年4月中旬、安倍晋三首相が議長を務める「成長戦略をつくる
未来投資会議」にて、画像診断支援やゲノム医療を中心に、医療や介護分野へのAIの本格導入を促進するガイドラインを策定し、AIによる医療体制の整備に必要な基盤を固めた。
 皮膚ガン検査• 画像による人工知能（AI）皮膚がん診察アルゴリズムを開発。
• 13万枚弱の画像と各画像に対する医師の診断データをデータベースにまとめ、深層学
習アルゴリズムに読み込ませた。
• そのうえで診察させたところ、初期段階から優秀な結果が得られたそうだ。

Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neuralnetworks
Andre Esteva,Brett Kuprel, Roberto A. Novoa, Justin Ko, Susan M. Swetter,
Helen M. Blau & Sebastian Thrun
Nature 542, 115–118 (02 February 2017) doi:10.1038/nature21056

人工知能
 人工知能で効果的に認知症の発症を予測する• アルツハイマー型の患者さんの脳には、「アミロイドβ」とよばれるタンパク質が溜まっているのが特徴• アミロイドβタンパク質は、ある日突然増えるわけではない。認知症を発症する10年も前から、徐々に溜まり始めると言われている。
• これを早期に発見するために威力を発揮するのが「ポジトロン断層撮影法（PET）」です。「ポジトロン」という物質が体内に入ると、そこから放射線が発せられ、これを画像化して病気の診断をします。
• 「人工知能（ランダムフォレスト）という方法
で、アミロイドPETの画像から、効果的に、また高速に、将来的に認知症を発症する
リスクがどれくらいあるかを判断する。

予測精度84％
Identifying incipient dementia individuals
using machine
Mathotaarachchi S. et al.
Neurobiol Aging. 2017 Jul 11. pii: S01974580(17)30229-4.

人工知能
 人工知能で心臓発作を予測• イギリスのノッティングハム大学の研究者、ステファン・ウェインが発表。
• 通常の意思による心臓発作の予測は、
米国心臓病学会が作成したガイドラインを使用する。
• ステファンはニューラルネットワークを使った機械学習で、過去のデータを分析して心臓発作の予測率を求めると７４．５～７６．４％の精度となった。
• これに対し、ガイドラインを使った精度
は７２．８％なのである。
• 彼が調べたデータベースでは、この差は３５５件となった。つまり、ガイドライ
ンで予測せず、ＡＩを使った予測を使え
ば３５５人多く助かったことになるのである。

国立循環器病研究センター（大阪府吹田市）は、米ＩＢＭの「ワトソン」などの人工知能（ＡＩ）を使って、心筋 梗塞こうそく など
循環器系の病気の発症や重症化のリスクを予測する研究を始めたと発表した。

本日の講義内容
「計算生命科学の基礎」について
計算生命科学とは
計算生命科学のインパクト計算生命科学と将来

シラバス紹介「計算生命科学の基礎」
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

第2編 構造生命科学のための分子シミュレーション

第3編 計算生命科学の医療・創薬への応用

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
1.1「遺伝統計学の基礎と応用」（担当：岡田 随象）《10月11日（水）》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）《10月18日（水）》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）《10月25日（水）》」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）《11月1日（水）》生命科学から算出されるデータを解析することで、基礎免では生命の理解、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企画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
2.1 「計算生命科学のための量子化学基礎」（担当：平野 敏行）《11月8日（水）》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実と課題」（担当：福澤 薫）《11月15日（水）》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方を用いたタンパク質の機能解析」（担当：鷹野 優）《11月22日（水）》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。

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）《11月29日（水）》
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）《12月6日（水）》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

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）《12月13日（水）》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）《12月20日（水）》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。

3.3 「計算システム生物学と創薬」（担当：水口 賢司）《1月10日（水）》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）《1月17日（水）》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）《1月24日（水）》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。

「計算生命科学」は・・・・・・
理学、工学、生物学などの枠を超えた協力関係でさらに進化
この講義は実験生命科学 及び 広く理工系の方々を対象

生命科学を志す皆さんには、意識するとしないにかかわらず、研究室にある実験・計測装置から生み出される大量のデータや、世界的に公開されている膨大な生命科学データベースを基盤に研究を進めることが求められてくると思います。

理学、工学を志す皆さんには、その基礎的な理論を生命科学に生かしていく場がますます広がってきているとともに、生命科学の方々から連携を強く求められてくると思います。

この講義により理学、工学、生物学などの枠を超えて、「理論、計算、観察・実験の協力関係がより一層深まって行くことを願っています。」
2014年江口至洋先生 講義スライドより

皆さんのご聴講を
心よりお待ちます。