拠点構想の概要

拠点名︓ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (略称︓Bio2Q)
ホスト機関名︓慶應義塾⼤学
ホスト機関の⻑︓伊藤公平、慶應義塾⻑
拠点⻑候補者︓本⽥賢也、慶應義塾⼤学医学部、教授
事務部⾨⻑候補者︓Oltea Sampetrean、慶應義塾⼤学医学部、専任講師
塩⾒春彦、慶應義塾⼤学医学部、教授
１）拠点形成の全体像
1.WPI 拠点としてのミッションステートメント: ヒトがいかにして外部環境情報を処理し、細胞/臓器間が階層ごとに連動しながらシグナルを分散・統合・制御し恒常性を維持しているのかを、従来よりも数段⾼い解像度で理解する新しいライフサイエンスを創出する。これまでヒト⽣体において⼤きなブラックボックスとして残されていたマイクロバイオーム（微⽣物叢, Microbiome）という重要な因⼦を加味しながら、粘膜上⽪・免疫・神経・代謝系などによってヒト恒常性（Human Biology）がどのように統御されているかという問
いに継続してチャレンジする。そこでは、精度の⾼い定量と測定を基本とする先端計測技術、ヒトマイクロ
バイオーム解析技術、ゲノム・エピゲノミクス技術、メタボロミクス技術、コネクトミクス技術、オルガノ
イド技術、構造解析技術、ヒト化モデル動物を駆使する。収集したマルチオミクスデータを、AI とともに量⼦コンピューティング解析し、ヒト表現型の背後に隠れた未知の多臓器連関経路を開拓する。発⾒した経路（仮説）をリバーストランスレーションによってラボラトリーレベルで検証し、「因果」を明らかにするという作業循環を構築する。この Human Biology と Microbiome という 2 つの Bio と Quantum (Q) を組み合わせた Bio2Q 研究拠点では、多臓器とマイクロバイオームを含む⽣体内の状態を可視化するために鍵となるバ
イオロジー研究技術を開発・発展させるとともに、圧倒的なポテンシャルをもつ量⼦コンピュータの⽣物学への応⽤⽅法を開発する。それによって、ヒト⽣体恒常性制御メカニズムの解明を画期的に進展させる新しい融合研究領域を世界に先駆けて創出する。⻑期的には、マイクロバイオームを含めた体内の恒常性状態の理解に基づいた、新しい疾患の治療・予防⽅法や健康⻑寿社会の実現に繋げていく。
2.拠点のアイデンティティー︓ヒトは、多臓器が複雑に連動して機能することで恒常性が維持されている。
そこでは外的表⾯に存在するマイクロバイオームとの継続的な相互作⽤があり、その情報が細胞/臓器の連動に適切に変換され制御もしくは活⽤されていると考えられる。本拠点の最⼤の特徴は、マイクロバイオームの世界的リーダーがリーダーシップを取ると共に、ヒト多臓器円環研究における最先端技術をもつ研究者が集結して、2 つの Bio 研究コアユニットを形成して、有機的に連動することにある。更に、これらの Bio コア
を⽀える基盤として、量⼦コンピューティング（Q）コアを配置する統合プラットフォームを構築することも⼤きな特徴である。Q コアは、ゲート⽅式とアニーリング⽅式の双⽅の量⼦コンピューティングを⾏うことができる国内随⼀のチームであり、ヒト多臓器円環といった、多次元マルチオミクスデータからなる複雑系バイオロジーに挑戦する初めてのコアとして活動する。即ち本拠点は、世界トップレベルの強みを有する
研究・技術群を⼀つの組織として統合することによって、ヒト多臓器円環メカニズムに正⾯から切り込み、新しい融合研究を⽣み出す、世界的にもユニークで競争⼒の⾼い研究拠点として機能する。
3.本プログラムにより達成すべき⽬標︓1.ヒト多臓器およびモデル動物・細胞のマルチオミクスデータを蓄積し、多次元データベースを構築する。2.マイクロバイオーム由来代謝物の構造と機能を、分⼦レベル（代謝産物とその受容体の構造）および細胞レベル（受容体の機能）で明らかにする。3.イメージングメタボロ
ミクス技術・構造解析技術を進化させ、臓器・細胞の in situ レベルで、宿主およびマイクロバイオーム由来
代謝物の機能解析を進める。4.多次元データベースを⽤いて、多臓器間や多菌体間など多対多からなる複雑な相互作⽤と因果関係を解析するための量⼦コンピューティングを⽤いた⾰新的アルゴリズムを開発する。5.
オルガノイド技術やヒトモデル動物を発展させ、環境と⽣体の境界⾯をモデルできる研究アプローチ法を確⽴し、外部環境変化の内部シグナルへの変換機構を理解する。6.コネクトミクスと構造⽣物学を組み合わせて腸脳連関をはじめとする多臓器円環メカニズムを理解する。これら 6 つの⽬標を達成することによって、従来の⽅法論では到達できなかった⽣命領域を開拓し、その因果関係を検証し、その制御法の開発に繋げる。
⻑期的には、マイクロバイオームの操作法（細菌カクテル療法・細菌デザインなど）の開発など、ヒト多臓
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q）
慶應義塾⼤学-1

器円環の知⾒に基づく新しい医療を展開する事を⽬標とする。

２）世界を先導する卓越研究と国際的地位の確⽴２）-1. 研究内容
Bio-1: ヒト多臓器多次元データ解析コア（コア⻑︓有⽥誠）、Bio-2: 多臓器円環機構解析コア（コア⻑︓佐藤俊朗）、Q: 量⼦コンピューティングコア（コア⻑︓⽥中宗）の 3 つの研究コアユニットで、世界的に技術的アドバンテージと⾼い実績を持つ 15 名の PI と 8 名の Jr PI が、10 名の国際共同研究者と共に、コアを越えた融合研究を推進する。具体的には、Bio-1 コアにおいて、ヒト多臓器サンプルおよびモデル動物・細胞を精度の⾼い定量と測定を基本とする先端計測技術で解析する。特に、ヒトマイクロバイオーム解析技術、ゲ
ノム・エピゲノミクス技術、メタボロミクス技術を駆使し、マルチオミクスデータを蓄積して多次元データ
ベースを構築する。収集したマルチオミクスデータを、Q-コアで、AI とともに量⼦コンピューティング解析
し、ヒト表現型の背後に隠れた未知の分⼦間相互作⽤の特徴量（量⼦シグネチャー）を発⾒する。更に抽出されたその特徴・経路（仮説）を、Bio-1 コアと連携しながら Bio-2 コアが、コネクトミクス技術、オルガノ
イド技術、構造解析技術を⽤いてリバーストランスレーションによって検証し、「因果」を明らかにする。
また、Bio-1,2 と Q の境界領域としてイメージングメタボロミクスチームを設け、代謝物由来の⼩さな核磁気シグナルを⾼い感度と空間分解能で検出することによって、マイクロバイオーム由来代謝物の、臓器間ネッ
トワークにおける働きを in situ レベルで明らかにする。このように、ヒトサンプル多次元解析―量⼦ AI による量⼦シグネチャーの同定と未知の因果の発⾒―オルガノイドや動物モデルを⽤いた検証―再度ヒトサンプ
ルに戻っての確認、という作業循環を構築することにより、ヒトバイオロジー・量⼦技術・AI の融合を進め、多臓器円環の理解を深化させる新しい⽣命科学を展開する。
２）-2. 融合研究
⽣体の恒常性は、中枢神経系・免疫系・代謝系・消化器系といった多臓器の連関によって精妙に維持されており、その破綻によってさまざまな疾患が引き起こされることが明らかとなっている。さらに近年、個体のあらゆる外的表⾯に存在するマイクロバイオームがヒト恒常性に⼤きな影響を与えていることが分かってきた。しかし多臓器の超マルチオミックスデータに加えて、これらのマイクロバイオーム由来の 15 万個以上の代謝産物が相互に連動して働き、ヒト恒常性維持に寄与するメカニズムに迫ることは技術的に困難であった。
⼀⽅、量⼦コンピュータは圧倒的な表現⼒とコンピューティング能⼒が期待されてきたものの、そのポテン
シャルを最⼤に活⽤する⽅法の探索が続けられていた。そこで、本 WPI では、マイクロバイオームを含む多臓器円環に対して、量⼦コンピュータを最⼤限に活⽤することによって、多臓器円環と⽣体恒常性との間のブラックボックスを解き明かし、科学的因果関係を確⽴することを⽬指す。既存のコンピュータをはるかに超える計算能⼒で期待を集める量⼦コンピュータのポテンシャルを複雑な⽣物系に活⽤するアルゴリズムの確⽴は、社会に⼤きな変⾰をもたらすと期待される。分野融合のためには、個々の研究のみではなく、分野を跨いで活躍できる若⼿⼈材の育成が必須である。その信念に基づき、バイオロジー領域（Bio-1, Bio-2）や計算科学領域（Q）の学⽣・⼤学院⽣・ポスドクが、各コア間・研究室を跨いで複数の PI によるメンターリングを受けることによって、融合研究推進の中軸を担う⼈材を育成する。
３）国際的な研究環境と組織改⾰３）-1. 国際的研究環境
WPI を構成する研究員は、様々な国籍、性別、年齢で構成しダイバーシティを促進する。具体的には外国⼈を常に 30％以上、⼥性 50％を⽬指す。ポスドクなどの研究員の募集は国際公募とし、専⾨の採⽤チームを置いて、年間を通して世界から優秀な⼈材を採⽤できる体制を構築する。英語を公⽤語とする拠点事務局を設置し、外国⼈研究者も研究に専念できるような⽀援を⾏う。研究開始時点では、信濃町キャンパスに 1300 ㎡を中核拠点して整備し、ここに各 PI が共有して使⽤できるオープンラボ、Office、拠点⽀援事務室、交流ス
ペースを整備する。さらに信濃町キャンパスに属する PI の持つ既存スペースを併せ、合計で 3000 ㎡以上の研究環境を⽤意する。拠点開設後は、既存スペースの再配置を⾏うとともに、アンダーワンルーフで活動できる施設を⾒据え、信濃町キャンパスでの新棟建設を視野にいれて、WPI 拠点を拡⼤・発展させる。また、
Zoom 等の会議システムや、Web 上でのデータ共有と議論を⾏える仮想空間ラボを整備し、サイバーワンルーフの下で研究者間の⽇々のコミュニケーションを綿密に図る仕組みを作る。
3）-2. 拠点運営・システム改⾰
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q）
慶應義塾⼤学-2

本拠点は慶應義塾⼤学直轄の研究所として位置付ける。拠点⻑の任免は塾⻑が⾏う。拠点運営全般に関する決定については、拠点⻑が決定権を持つ。研究者が研究に専念できるように、拠点専⽤の運営⽀援事務局を新設し、知財、DX、若⼿⼈材育成、資⾦調達等までトータルに⽀援する。ホスト機関は、拠点の⾃⽴化のため、外部資⾦の獲得⽀援や知財部⾨の強化を⾏う。また、コンプライアンスが遵守されるようにガバナンス
体制を確⽴する。拠点を特区化し、ホスト機関の定年を超えた国内外の優秀な研究者の雇⽤を可能とし、研究員の給与額については、⽶国 NIH 等の研究者の給与⽔準をモデルとして研究業績などの評価に基づき拠点⻑が決定することを可能とする。科学的な側⾯からのチェック機構としては、国内外のトップサイエンティ
スト 5 名程度からなるアドバイザリー・カウンシルを設置し、定期的に科学的達成状況を第三者として評価を受け、拠点の研究の進むべき⽅向性について助⾔を受ける。3 名の海外 PI と 10 名の国際共同研究者が所属する Harvard, NTU, MRC-LMB, Rockefeller, MIT, Yale, NYU, Broad Institute, Stanford 等の海外サテラ
イトと密に連携する。これらの⽅策により本 WPI 拠点を世界トップレベルの拠点の⼀つとして運営する。

４）次代を先導する価値創造４）-1. 基礎研究の社会的意義・価値の創出・発信
本拠点では、未知のヒト恒常的臓器円環メカニズム・超臓器間ネットワークを発⾒し検証するという新しい
ライフサイエンスの⽅法論を確⽴する。その成果は、⼈々が⼀⽣涯を通して健康である社会のための先制医
療、健康⻑寿医療に資する知⾒を⽣み出し、持続可能な成⻑社会の実現に貢献することが期待される。企業との共同研究や研究者の起業を推進し、知財の社会実装を促進させる。また、専⾨のチームにより積極的に広報及びアウトリーチを⾏う。本拠点での研究アプローチは、これまでの研究⼿法にない量⼦コンピューテ
ィング技術をバイオと結びつける取り組みであるが、この世界初のチャレンジで得られた成果を報告し、量⼦コンピュータの新たな活⽤⽅法の開拓にも貢献する。
４）-2. ⾼等教育とも連動した次代の⼈材育成⼤学院⽣や若⼿研究者が、⾃らの意思で⾃由に研究科の枠を越えて活動していくような⾃由な雰囲気をもった共鳴の場を育成する。そこで⾼等教育と連動させ、医学研究科・薬学研究科・理⼯学研究科という 3 つの⼤学院研究科による横断連携⼤学院英語プログラム（Science and Technology [理⼯学]、and Medicine [医学]、Pharmacy [薬]; STaMP [仮称]）を 2023 年度から新設する。本拠点を最⼤限に活かし、本拠点の PI は STaMPでの指導を⾏うなどして、3 つの研究科に属する教員・研究者・学⽣が直接に交流できる場を形成する。本拠点に属する PI は STaMP の研究科委員として、医・薬・理⼯学研究科のいずれの⼤学院⽣の指導資格をもち、⼀⼈の⼤学院⽣が研究科を越えた複数のメンターによる指導を受けることが可能となる。このような措置によって、本拠点に属する博⼠課程の学⽣が増え、研究コアユニットでの研究成果が増え、結果として拠点に参加する学⽣や若⼿研究者がさらに増えるという好循環が期待される。また、拠点の Jr PI やポスドクは、⽇常的に⼤学院⽣と研究活動を進めることによって教育・指導業績を積むことができる。⼤学院教育は研究科
横断的に⾏われるので、PI や若⼿研究者は、⼤学院教育に参画することを通じて、他の学問領域への知識を拡充することや新たな連携を⽣み出すことが期待される。また、本学は理化学研究所と 2008 年に基本協定書を締結して共同研究、⼈材育成の枠組みを定めており、実験動物中央研究所とは、2016 年に包括的な連携協⼒協定を締結している。これらの連携協定を活⽤して、将来的にはさらに⼤きな共鳴の場を築いていく。ポスドク、⼤学院⽣のみならず、⼤学⽣、⼀貫校の⾼校⽣についても、将来の WPI 研究者候補として位置づけ、本拠点の活動に参画あるいは関⼼をもってもらう活動を⾏う。
４）-3. ⾃⽴化を⾒据えた拠点運営、拠点形成後の持続的発展
本拠点はホスト機関が⽬指す「⾃律して成⻑する研究⼤学」を具体的に実現するものであり、国際的・分野
融合型の研究拠点のモデルとして位置付けている。本拠点形成を契機に、学内の複数の既存研究所を統合して「世界に⾒える研究拠点」として⾼等研究所（仮称）を整備する。拠点の⾃律化に向けて、学内既存組織である研究連携推進本部、イノベーション推進本部と協業し、学内各学部・研究科との橋渡しによる全学的なコミットメントや、産官学連携やスタートアップの充実化により、知と学問の集⼤成の場と研究成果の社会実装に向けた好循環を⽣み出す⽀援体制を提供する。また、若⼿、シニア双⽅の優秀な研究者の雇⽤に向けて、様々な制度改⾰を実施し、⼤学院教育、⾼⼤接続など、幅広い若⼿層の育成を通じて、将来にわたって拠点を⽀える研究者層を厚くする。以上の取り組みにより、資⾦源が限られる私⽴⼤学における国際研究拠点として、他⼤学の範となることを⽬指す。

ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q）
慶應義塾⼤学-3

拠点構想※A4 25 ページ以内で作成すること。

拠点名︓ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（略称︓Bio2Q）
ホスト機関︓慶應義塾⼤学
ホスト機関の⻑名︓伊藤拠点⻑候補者︓本⽥

賢也

公平

慶應義塾⻑

慶應義塾⼤学医学部教授▪ 添付資料１「拠点⻑候補者個⼈票」を添付すること。

▪ 添付資料２「拠点が対象とする研究分野で世界的な業績のある研究者からの拠点⻑候補者の推薦状」を添付すること。

事務部⾨⻑候補者︓

Oltea Sampetrean、慶應義塾⼤学医学部、専任講師
塩⾒ 春彦、慶應義塾⼤学医学部、教授▪ 添付資料３「事務部⾨⻑候補者個⼈票」を添付すること。

１）拠点形成の全体像▪ WPI 拠点としてのミッションステートメント、拠点のアイデンティティー及び本プログラムにより達成すべき⽬標を、明確かつ簡潔に記載すること。

1.WPI 拠点としてのミッションステートメント:

⽣体の恒常性は、中枢神経系・免疫系・代謝系・消化器系といった多臓器の連関によって精妙に維持されており、その破綻によってさまざまな疾患が引き起こされる。そこで、ヒトが如何にして外部環境情報を処理し、細胞/臓器間が階層ごとに連動しながらシグナルを分散・統合・制御し恒常性を維持しているのかを理解する。
これまでヒト⽣体において⼤きなブラックボックスとして残されていたマイクロバイオーム（微⽣物叢,
Microbiome）という重要な因⼦を加味しながら、粘膜上⽪・免疫・神経・代謝系などによってヒト恒常性（Human Biology）がどのように統御されているかという問いに継続してチャレンジする。この取り組みによって、ヒト多臓器円環メカニズムを従来よりも数段⾼い解像度で理解する新しいライフサイエンスの形を実⾏する。収集した超マルチオミクスデータを、AI とともに量⼦コンピューティング解析し（Quantum）、ヒト
表現型の背後に隠れた未知の多臓器連関経路を開拓する。更に浮かび上がってきたその経路（仮説）をリバー
ストランスレーションによってラボラトリーレベルで検証し、「因果」を明らかにするという作業循環を構築する。この Human Biology と Microbiome という 2 つの Bio と Q を組み合わせた、Bio2Q 研究拠点では、
この作業循環構築において鍵となる精度の⾼い定量と測定を基本とする
先端計測技術、ヒトマイクロバイオーム解析技術、ゲノム・エピゲノミ
クス技術、メタボロミクス技術、コ
ネクトミクス技術、オルガノイド技
術、構造解析技術、ヒト化モデル動物、in situ 構造解析技術を更に磨き上げる。同時に、これまで極めて困難であった量⼦コンピュータの⽣物学への応⽤⽅法を確⽴する。それによって、ヒト⽣体恒常性制御メカニ
ズムの解明を画期的に進展させる新しい融合研究領域を世界に先駆けて創出する。

慶應義塾大学-1
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

2.拠点のアイデンティティー
ヒトは、多臓器が複雑に連動して機能することで恒常性が維持されている。そこでは外的表⾯に存在するマイクロバイオームと継続的な相互作⽤が⾏われており、その情報が細胞/臓器の連動に適切に変換され制御もしくは活⽤されていると考えられる。本拠点の最⼤の特徴は、マイクロバイオームの世界的リーダーが拠点⻑としてリーダーシップをとり、ヒト多臓器円環を理解するために柱となる最先端技術をもつ研究者が集結して、2
つの Bio 研究コアユニットを形成して、有機的に連動することにある。更に、これらの Bio コアを⽀える基盤
として、量⼦コンピューティング（Q）コアを配置する統合化プラットフォームを構築することも⼤きな特徴である。Q コアは、ゲート⽅式とアニーリング⽅式の双⽅の量⼦コンピューティング技術を、⼀気通貫で活⽤することができる国内随⼀のチームであり、ヒト多臓器円環といった、多次元マルチオミクスデータからなる
複雑系バイオロジーに挑戦する初めてのコアとして活動する。即ち本拠点は、世界トップレベルの強みを有す
る研究・技術群を⼀つの組織として統合することによって、ヒト多臓器円環メカニズムに正⾯から切り込み、新しい融合研究を⽣み出す、世界的にもユニークで競争⼒の⾼い研究拠点として機能する。
3.本プログラムにより達成すべき⽬標
本研究拠点では、これまで明らかにされてこなかったヒト恒常的臓器円環メカニズム・臓器間ネットワークを発⾒し検証するという新しいライフサイエンスの⽅法論を確⽴する。このミッションを達成するため、以下の６つの⽬標に注⼒する。
1. ヒト多臓器およびモデル動物・細胞のマルチオミクスデータを蓄積し、多次元データベースを構築する。
2. マイクロバイオーム由来代謝物の構造と機能を、分⼦および細胞レベルで明らかにする。
3. イメージングメタボロミクス技術・構造解析技術を進化させ、臓器・細胞の in situ レベルで、宿主およびマイクロバイオーム由来代謝物の機能解析を進める。
4. 多次元データベースを⽤いて、多臓器間や多菌体間などの複雑な相互作⽤と因果関係を解析するための量⼦計算を⽤いた⾰新的アルゴリズムを開発する。
5. オルガノイド技術やヒトモデル動物を発展させ、環境と⽣体の境界⾯をモデルできる研究アプローチ法を確⽴し、外部環境変化の内部シグナルへの変換機構を理解する。
6. コネクトミクスと構造⽣物学を組み合わせて腸脳連関をはじめとする多臓器円環メカニズムを理解する。
これらの⽬標を達成することによって、従来の⽅法論では到達できなかった⽣命領域を開拓し、その因果関係を検証し、その制御法の開発に繋げる。将来的には、侵襲なしでは理解出来なかったヒト臓器間ネットワークの状態を、⾮侵襲サンプルを⽤いて把握できるシステムを構築し、⼈々が⼀⽣涯を通して健康である社会のための先制医療、健康⻑寿医療に資する知⾒を⽣み出し、持続可能な成⻑社会に貢献する。

２）世界を先導する卓越研究と国際的地位の確⽴２）-1. 研究領域
 研究領域の名称を記載すること。
 研究対象として取り組む重要性（当該研究領域及びその周辺領域における国内外の動向、科学的及び社会的意義）について記載すること。
 当該研究領域に WPI 拠点として取り組むに価する理由について記載すること。（我が国の優位性、科学技術上の世界的な課題に挑戦
し、国際的な魅⼒があること、当該学問分野の将来性等）
 対象研究領域ないしは関連研究領域における他の世界的研究拠点を列挙し（5 機関まで）、それとの⽐較でどのようなレベルにあるかを評価すること。
 添付資料４「拠点構想に関係が深い英⽂の論⽂（10 件以内、レビュー論⽂も可）とそのリスト」を添付すること。

研究領域の名称︓ ヒト多臓器̶微⽣物叢恒常的相互作⽤

慶應義塾大学-2
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

研究対象として取り組む重要性（当該研究領域及びその周辺領域における国内外の動向、科学的及び社会的意義）︓環境や医療の問題の解決を⽬指したバイオエコノミー社会の実現が求められている中、ヒトバイオロジ
ーの⼀歩進んだ理解が求められている。⽣体の恒常性は、中枢神経系・免疫系・代謝系・消化器系といった多臓器間を円環のように無限につなぐ「多臓器円環」によって維持されている。実際、複数の回路が連動して作動することで、ヒトバイオロジーは最適化されているというエビデンスが蓄積してきている。この臓器同⼠の複雑なネットワークによって、外的な変動に対しても、⼀定の⽣体機能を保持できるようなロバストネスが保証されている。⼀⽅、その破綻は、慢性疾患へと繋がるため、それを詳細に理解することは基礎的にも臨床的にも極めて重要である。しかし研究⼿法の限界から、多臓器円環メカニズムには多くのブラックボックスが残存している。特に従来の研究は、臓器レベルや単⼀ネットワークレベルでの解析を中⼼にしていたという問題があった。個体は単なる部分の寄せ集めではない。ゲノム→細胞→組織・器官・臓器→個体へと階層が変わって⾏くたびに下部層の単なる集合が上部層の挙動に直接反映されるわけではない。その都度、下部層の情報を掬い上げて統合するシステムがある。しかも、これらはその階層の上下層に出⼒・反映され、それがまた元の階層にフィードバックされる。このような各階層間の極めて複雑な相互作⽤を理解するには、従来型の、例えばエフェクトサイズの⼤きい遺伝⼦の働きに着⽬するような研究⼿法には⾃ずと限界がある。
多臓器円環の典型的な事例として、腸管から中枢神経へ直接投射する神経があり、消化吸収後の代謝が中枢神経を介して調節されていることが明らかになってきている。しかし、こうした代謝制御ネットワーク⼀つをとっても、おそらくその経路は現在の理解を遙かに超えて複雑と考えられる。即ち、⽣体という限られた空間の中では、経路は複数に分散され、それによって最適化されロバストネスを獲得している可能性が⾼いと考えられる。しかしその経路はほとんど明らかにされていない。例えば、⾃律神経系は腸管・胸腺・脾臓・⾻髄などのさまざまな末梢臓器を⽀配して代謝・免疫・炎症を制御するとともに、末梢臓器からの求⼼性シグナ
ルを中枢神経系に送るという、まさに多臓器円環の要であるにも拘わらず、⾃律神経系と末梢臓器との間のシナプス構造についてはほとんどわかっていない。
さらに重要なこととして、個体のあらゆる外的表⾯には、何兆もの共⽣微⽣物（マイクロバイオーム）が 存 在 し て お り 、 そ の 機 能 が ヒ ト 恒 常 性 に 深 く 影 響 し て い る こ と が 分 か っ て き て い る 。 ⽶ 国 Human
Microbiome Project をはじめとして、欧⽶で⼤型プロジェクトが実施され、様々な疾患とヒトマイクロバイオームの状態との相関関係が⾒出された。炎症性腸疾患のみならず、がん、糖尿病、肥満や、パーキンソン病や認知機能障害、⾃閉スペクトラム症やうつ病などの神経精神疾患・発達障害など、以前の予測を遙かに超えて様々なヒトの状態・疾患に密接に関係していることが明らかになってきた。さらに幾つかの疾患において便移植治療の有効性が実証され、ヒトマイクロバイオームが疾患の新しい治療標的となっている。しかしながら、
マイクロバイオームの作⽤機序はほとんど明らかにされていない。１種類の病原菌で発症する感染症とは異なり、マイクロバイオームの⽣理機能は複数の細菌種の組み合わせからなるコミュニティによって発揮される。
そのような多数の細菌とそれに由来する複数の代謝物による複合作⽤が、いかにして臓器間ネットワークに投影され、表現型に翻訳されるのかを⾼精度に解析するシステムは、今のところ存在していない。
即ち、こうした複雑な臓器ネットワークの詳細を明らかにするため、複数のモダリティを駆使した新しい解析システムを構築すると共に、⼤量に得られる情報を統合して理解し（要素に分解しながらシステムを理解し）、さらに発⾒へとつなげるワークフローの構築が必要である。
当該研究領域に WPI 拠点として取り組むに価する理由（我が国の優位性、科学技術上の世界的な課題に挑戦し、国際的な魅⼒があること、当該学問分野の将来性等）︓

外部の環境変化（インプット）に対応し、⽣体内機能（アウトプット）は適切に制御されていると考えられるが、外的環境情報-個体内⽣物情報の信号変換メカニ
ズムや、免疫・神経・代謝系を繋ぐ複雑なネットワークは、従来の解析システムでは⼗分に解くことが出来なかった。加えて個体のあらゆる外的表⾯には、何兆もの共⽣微⽣物が存在しているが、その機能が個体レベルの表現型に翻訳される仕組みを推論し検証することには⼤きな困難が伴う。特にこれまでの研究でボトルネッ
クとなっているのは、マイクロバイオームから産⽣される代謝物の分⼦構造と機能の理解である。腸内細菌分
慶應義塾大学-3
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

離技術や代謝物解析では、我々も世界をリードする技術を有しており、そのノンターゲット代謝物解析によって、これまでに 15 万個ほどのマイクロバイオーム由来代謝物を検出できている。しかし、多く⾒積もっても、その内の 1000 個程度しかその分⼦構造が決定できていない。更にその機能（その受容体とその後の宿主表現系への変換メカニズム）が分かっている代謝物の数はもっと少ない。即ちマイクロバイオーム由来の代謝物の99%は、その「構造」も「機能」もまったく解明されていない⽣体の「ダークマター」として存在している。
このように、外部環境情報を個体がどのように処理しており、いかにして細胞/臓器間が階層ごとに連動しながらシグナルを分散・統合・制御するのか、技術的なボトルネックのために多くがブラックボックスのまま取り残されてきた。加えて、多臓器におけるマルチオミクスデータを真に統合解析する有効な情報解析⼿法も未だ確⽴されていない。最先端情報科学として、深層学習に代表される⼈⼯知能（AI）が威⼒を発揮しつつあるものの、多変数でサンプル数（患者数）が少なくかつモダリティの異なる、多臓器円環特有のデータをより発展的に解析するには、情報科学におけるさらなる技術⾰新が必須である。
しかし、この状況は近年の技術⾰新によって変⾰期を迎えつつある。次世代シーケンサーによるゲノム・トランスクリプトーム解析やシングルセル解析、⾼度な細菌培養技術とノトバイオート技術（無菌動物に特定の菌のみを植菌した動物）を組み合わせたヒトマイクロバイオーム解析技術、⽣体機能調節に関わる代謝物の多様性や動態を捉えるメタボロミクス技術、並びにヒト組織幹細胞を半永続的に培養するオルガノイド技
術は、ヒトバイオロジー研究に⼤きなブレークスルーをもたらした。さらに、トランスポゾンを標的としたエ
ピゲノム修飾解析技術、中枢神経系での神経回路解析を⼤幅に加速させたコネクトミクス技術（ヒト機能的脳イメージングや動物でのウイルスベクターによるトレーシング技術や光遺伝学）は、いずれも多臓器円環を解明するための強⼒な武器となっている。我が国、特に慶應義塾⼤学には、これらの技術の世界的なトップサイ
エンティストが、今のタイミングに集結しており、その融合によって世界をリードできるヒトバイオロジー研
究を推進できる環境が整いつつある。また昨今、AI への応⽤技術として、量⼦コンピューティングのバイオ研
究への応⽤の可能性が注⽬されている。量⼦コンピューティングは 0 と 1 の重ね合わせ状態を取る量⼦ビットや量⼦⼒学原理を情報処理に利⽤する新しい計算技術であるが、従来型コンピュータによる AI と組み合わせることで、より複雑な問題の解決が期待される。例えば、多対多の組み合わせを表すネットワーク構造を、量⼦ビットによって表現し、従来型コンピュータに⽐べて圧倒的に表現⼒の⾼い超⾼次元の量⼦ヒルベルト空間上で AI によって解析することで、背後に隠れた新規の⽣物学的特徴を発⾒できる可能性がある。さらに、問題によっては従来型コンピュータよりも⾼速に問題解決できる点も期待されており、正当性の⾼い仮説を迅速に発⾒することで、よりスピーディーな研究推進に寄与する可能性がある。AI と量⼦コンピューティングそしてバイオロジーとの融合によって、バイオ研究者が直接抽出できなかった潜在的な因果関係をこれまで以上に素早
く発⾒・推論し、再びオルガノイドや動物モデル等によって因果関係を検証する̶こうした融合研究サイクル
を、⼀つの組織として統合的に⾏う場はこれまで存在していなかった。
そこで、私たちはこれらのバイオ技術とコンピューティング技術を更に融合させ、⼀気通貫で研究解析できる拠点を形成する。即ち、ヒトの様々な疾患や発達・⽼化にともなう多臓器マルチオミクスデータ（マイクロバイオームを含む）を収集し、AI に加えて量⼦コンピューティング技術を組み合わせるヒト⽣物学-微⽣
物叢-量⼦計算研究センター（Human biology x Microbiome x Quantum research center, 略称 Bio2Q）を設置する。Biology, Microbiome, Quantum のパイオニア研究者が集まり団結し、外部-⽣物シグナル変換の問
題にチャレンジするとともに、体内の「ダークマター」とも⾔える未知の代謝物の構造と機能、細胞同⼠のコ
ネクションを明らかにし、臓器円環・恒常性の維持・変容メカニズムの解明に基づく新しいライフサイエンス
分野を構築する。
対象研究領域ないしは関連研究領域における他の世界的研究拠点︓
1. スタンフォード⼤学, ChEM-H: ⽣物学、ワクチンと免疫システム、細胞エンジニアリング、感染症・抗⽣物質の７部⾨から構成されている。本拠点と同様に、ヒトのサンプルを扱い、研究室レベルで徹底的に解析す慶應義塾大学-4
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

るという⽅針で運営されている。ChEM-H からは、Michael Fischbach が International collaborator として本拠点にも参画するので、Bio2Q と ChEM-H は連携しながら研究を進めることが出来ると考えている。
2. クリーブランドクリニック Discovery Accelerator:

診療からヘルスエア、研究、教育までを⼿掛ける⽶Cleveland Clinic が、医療／ライフサイエンス分野の研究において AI（⼈⼯知能）や量⼦コンピューティング
技術などを活⽤するために⽶ IBM と 10 年間の提携を結んだ。Bio2Q 拠点と同様の⽬標を掲げている。しかし、ゲート⽅式とアニーリング⽅式双⽅を駆使しようとする Bio2Q 拠点は、同等あるいはそれ以上の成果をあげる
ことが出来ると考えている。
3. シカゴ⼤学 The Microbiome Center Argonne, MBL, UChicago:

シカゴ⼤学を中⼼としたマイクロバイオーム研究センター。環境マイクロバイオーム研究も含む。しかし Human microbiome project と同様に、シーケンス解析を主とするマイクロバイオーム解析センターであり、Bio2Q での causality 解析を主とする研究体制の⽅が、よりインパクトのある研究が推進できると考える。
4. Broad Institute (https://www.broadinstitute.org): マサチューセッツ⼯科⼤学、ハーバード⼤学の 5 つの教育機関・病院と提携した研究所。医師、遺伝学者、分⼦⽣物学者、化学者、計算⽣物学者が集結している。
Broad Institute からは、Ramnik Xavier が International collaborator として参画するので、Bio2Q と Broad
Institute は連携しながら研究を進めることが出来ると考えている。
5. UCSF, The Benioff Center for Microbiome Medicine:ヒトマイクロバイオームのユニークな可能性を活⽤して、健康上の転帰を予測し、消化器、⽪膚、神経系のさまざまな疾患に対するマイクロバイオームベースの治療法を⽣み出し、これらの治療法をできるだけ短期間で患者に届けることを⽬標としている。
Bio2Q は、以下の複数の強みを有している。こうした最先端技術やユニークなリソースは、上記の世界的な⽣命科学研究機関に匹敵するものである。

1. Germ-free animal facility

4. Centenarian cohort

1. ノトバイオティクス・パイプライン︓ Bio2Q の特に優れた点の⼀つは、宿主の⽣理機能に影響を与える菌株や代謝物の因果関係を追跡するための効果的なノトバイオート・スクリーニングシス
テムを開発したことにある。Bio2Q には世界最⼤級の無菌動物施2. Germ-free marmosets

設があり、約 150 台のアイソレーターを維持している。専任の技
術者と胚移植専⾨家が、⽉に 1,500 匹以上のノトバイオートマウ

5. Metabolomics

スを⽣産できる。⼀般に、微⽣物叢を構成する細菌は集団として機能するため、微⽣物集団の機能を直接試験するためにはノトバイオートマウスを⽤いた in vivo 実験が不可⽋である。

3. Humanize liver mice

2. 無菌コモンマーモセット︓⾮ヒト霊⻑類は、げっ⻭類とヒトとち、複雑な社会的・認知的⾏動をとるなど、いくつかの利点があ

5. Organoid technology
5. Connectomics

Humanizedliver NOGの間のギャップを埋めるトランスレーショナルリサーチに不可⽋である。コモンマーモセットは、ヒトに似た脳の構造と機能を持(Liver)

0

1.5 0

5

NOG

Human mitochondria

GSH

UDP-glucuronate

る。さらに、マーモセットの腸内細菌叢の構成やメタボロームは、ヒトのそれと類似している。Bio2Q のサテ
ライト機関である CIEA の佐々⽊は、無菌状態のマーモセットを作製し、無菌状態で⻑期間維持する効果的な⽅法を確⽴することに成功した。無菌マーモセットは、神経変性疾患や⽼化に伴う疾患に対する微⽣物叢の影響を解析するのに適している。
3. ヒト化モデルマウス︓ヒト免疫化マウスに加え、CIEA は最近、単純ヘルペスウイルスチミジンキナーゼを
免疫不全の NOG マウスの肝臓内に発現させ、ヒト肝細胞を安定的に移植した「ヒト肝臓化マウス」を開発した。このヒト肝臓化マウスは、ヒトの腸内・⾎漿中の代謝物や腸内細菌叢成分のプロファイルを模倣しており、慶應義塾大学-5
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

宿主-マイクロバイオーム相互作⽤を研究するための強⼒なツールとなり得る。
4. 百寿者コホート︓百寿者は、加齢に伴う病気や慢性炎症に対する抵抗性が⾼く健康⻑寿の究極のモデルである。慶應義塾⼤学スーパーセンテナリアン医学研究センターでは、110 歳以上を含む 1,000 ⼈以上の百寿者コホートを 20 年以上にわたり追跡し、臨床情報および⾎液・糞便サンプルの収集を⾏ってきた。
5. オルガノイド、コネクトミクス、メタボロミクス、計算機技術︓佐藤は、オルガノイド技術を開発し、慶應義塾⼤学において健康な⼈や患者から得た 1,000 系統以上のヒトオルガノイドを確⽴した。このオルガノイド
バイオバンクは、Bio2Q にユニークなものであり他のセンターと⽐較して⼤きな優位性を与えている。
Augustine は、韓国で機能的コネクトミクス研究センターを設⽴し、コネクトミクスの分野をリードしてきた。
柚﨑は、C1q 補体ファミリーが中枢神経系で新しいシナプスオーガナイザーとして機能していることを最初に発⾒した⼀⼈である。柚﨑は、コネクトミクスのツールを⽤いて、C1q ファミリータンパク質がシナプスの形
成と成熟をどこで、どのように制御しているかを明らかにした。さらに、柚﨑と Aricescu は、シナプスオーガ
ナイザーの構造要素を組み合わせて、合成シナプスオーガナイザー（CPTX）を作製した。CPTX は、アルツハ
イマー病や脊髄損傷のマウスの症状を効果的に改善した実績を持つ。有⽥は、8,000 種を超える脂質の構造多様性（従来の 10 倍）を解明するためのノンターゲット質量分析プラットフォームを開発し、リピドームアトラ
スプロジェクトを主導している。また、慶應義塾はゲート＆アニーリング量⼦コンピューティングが可能な世界でも数少ない研究機関の⼀つである。
Bio2Q は、マイクロバイオミクス、リピドミクス、イメージングメタボロミクス、コネクトミクス、オルガノ
イド、量⼦コンピュータなどの最先端技術を統合し、因果に基づいた基礎科学の実践を可能にする、世界をリードする研究所としてユニークなポジションを築いている。本⽥は、ChEM-H の Michael Fischbach、Broad
Institute の Ramnik Xavier、シカゴ⼤学 The Microbiome Center の Eric Pamer と⻑年にわたりマイクロバ
イオーム研究において情報交換や国際共同研究を⾏っている（Fischbach と Xavier は国際共同研究者として
Bio2Q に参加する）。Bio2Q はこれらの機関と連携してマイクロバイオーム研究およびヒト⽣物研究を加速できる。我々のアプローチは前例がなく、⾝体機能を⾒る新しい⽅法を提供することになると考えている。

２）-2. 研究達成⽬標及び計画
 助成期間終了時（10 年後）の研究達成⽬標を⼀般国⺠にも分かり易い形で明確に記載すること。その際、どのような科学技術上の世界的な課題の解決に挑戦するのか、またその実現により、将来、どのような社会的インパクトが期待できるのか、をできるだけ分
かり易く記載すること。
 上記⽬標を達成するための研究活動⾯の具体的計画及び関連するこれまでの実績を記載すること。

助成期間終了時（10 年後）の研究達成⽬標
本研究センターでは、まだ解明されていないヒトの恒常性維持のための多臓器・マイクロバイオーム相互作⽤機構を発⾒・検証する新しい⽣命科学研究領域を確⽴する。マイクロバイオミクス、メタボロミクス、オルガ
ノイド技術、in situ 構造⽣物学、コネクトミクスをさらに洗練させ、環境と⼈体のインターフェースをモデル化する研究基盤を確⽴する。さらに、マイクロバイオームを含む外部環境の変化を体内シグナルに変換するメ
カニズムを解明し、それに関連する多臓器制御ネットワーク（特に腸脳連関）を現在よりも⾼い解像度で検討する。また、多次元マルチオミクスデータから、これまで未開拓の⽣物学的経路を抽出するための計算機技術を⾰新していく。本センターの⽬標は、⽣物学と計算科学の新しい技術を統合することにより、多臓器および微⽣物叢の相互作⽤における新しい学際的なパラダイムを探求することである。これにより、従来の⽅法論では到達できない⽣命科学の新領域を確⽴し、特に腸脳軸と健康⻑寿の⽂脈で、恒常的な多臓器相互作⽤の「因果関係」を明らかにする。⻑期的には、マイクロバイオーム操作、バクテリアデザイン、⾷事介⼊、⼈⼯シナ慶應義塾大学-6
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

プスコネクター治療など、合理的デザインに基づく新しい治療・予防法を開発し、ライフコースに渡る健康⻑
寿を⽀える社会づくりに貢献する。
期待される社会的インパクトバイオロジーと計算科学の融合によって⽣み出される技術や成果は、様々な形で社会に貢献することが期待される。
1)⾼品質なヒトデータベースが構築できる。また、製薬・製剤メーカーとの連携によって rational design に基づく、細菌カクテル療法・細菌デザイン・オルガノイド療法・RNA 療法などによる新しい治療・予防モダリテ
ィ・新規バイオマーカーを開発できる。
2)多臓器・マイクロバイオーム相互作⽤の探索・検証ワークフローの確⽴、⽣物学における（あるいは⽣物学にとどまらない）量⼦コンピュータの活⽤事例を提供できる。
3)先制医療や健康⻑寿社会に貢献する知⾒を提供できる。がん、糖尿病、肥満、精神神経疾患（パーキンソン病・認知症・うつ病）、発達障害（⾃閉スペクトラム症）、アレルギー疾患、炎症性腸疾患などの疾患にマイクロバイオームが関与する証拠が蓄積しつつある。本研究を通して、マイクロバイオームを含む多臓器円環という⾮線形・⾮平衡・多階層の究極の複雑系の理解を⾶躍的に向上させることによって、これまでにない知⾒を提供できる。
⽬標達成に向けた研究計画
慶應 Bio2Q 研究拠点には、多臓器円環研究において世界的に技術的アドバンテージと⾼い実績を持つ研究者が集結する。Bio-1: ヒト多臓器多次元データ解析コア（コア⻑︓有⽥）、Bio-2: 多臓器円環機構解析コア（コア⻑︓佐藤）、Q: 量⼦コンピューティングコア（コア⻑︓⽥中）の 3 つの研究コアユニットで、それぞれがコアを越えた融合研究を推進する。具体的には、Bio-1 コアにおいて、ヒト多臓器サンプルおよびモデル動物・細胞を精度の⾼い定量と測定を基本とする先端計測技術を⽤いて解析する。特に、ヒトマイクロバイオーム解析技術、ゲノム・エピゲノミクス技術、メタボロミクス技術を駆使し、マルチオミクスデータを蓄積して多次元データベースを構築する。収集したマルチオミクスデータを、Q-コアで、AI とともに量⼦コンピューティン
グ解析し、ヒト表現型の背後に隠れた未知の分⼦間相互作⽤の特徴量（量⼦シグネチャー）を発⾒する。更に浮かび上がってきたその特徴・経路（仮説）を、Bio-1 コアとも連携しながら Bio-2 コアが、コネクトミクス
技術、オルガノイド技術、構造解析技術を⽤いてリバーストランスレーションによってラボラトリーレベルで検証し、「因果」を明らかにするという作業循環を構築する。また、Bio-1,2 と Q の境界領域としてイメージ
ングメタボロミクスチームを設け、代謝物由来の⼩さな核磁気シグナルを⾼い感度と空間分解能で検出することを⽬指すとともに、多臓器円環の相互作⽤を繋いでいる微⽣物コンソーシアムの空間多様性から推定される宿主の上⽪細胞や免疫細胞における受容体同定を実施することによって、⽣体内の未知の代謝物の新しい機能性を解明する。このように、ヒトサンプル多次元解析―量⼦ AI による量⼦シグネチャーの同定と未知の因果の発⾒―オルガノイドや動物モデルを⽤いた検証―再度ヒトサンプルに戻っての確認、という作業循環を構築することにより、ヒトバイオロジー・量⼦技術・AI の融合を進め、多臓器円環の理解を深化させて新しい⽣命科学の展開を⽬指す。将来的には、侵襲なしでは理解出来なかったヒト臓器間ネットワークの状態を、⾮侵襲サ
ンプルを⽤いて把握できるシステムを構築し、⼈々が⼀⽣涯を通して健康である社会のための先制医療、健康⻑寿医療に資する知⾒を⽣み出し、持続可能な成⻑社会に貢献する。
Bio-1: ヒト多臓器多次元データ解析コアでは、健康・疾患・⽼化に関連するヒト多臓器サンプルを多次元的に解析し、その情報を拠点内で共有する。
ヒト疾患解析チーム (関, 吉野)︓慢性疾患や病態の臨床像は極めて多様であり、疾患概念の全体像を把握するためには、⼤量の患者情報の包括的な解析が不可⽋である。慶應義塾⼤学病院及び関連病院において、がん、
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ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

糖尿病、肥満、精神神経疾患（パーキンソン病、認知症、うつ病）、発達障害（⾃閉症スペクトラム）、アレ
ルギー性疾患、炎症性腸疾患、⽼化に関する臨床サンプルと情報を経時的に⼊⼿する。Bio-1、Bio-2、Q の各
コア間において、臨床情報や検体を共有し、多⾓的に解析する。例えば、関らは、1,000 ⼈以上のパーキンソン病患者を含む多施設データベースを保有している（Seki, Parkinsonism Relat Disord 2013）。パーキンソン病は⾼齢化社会で急速に増加しており、マイクロバイオームが、パーキンソン病の病態や薬物代謝に影響を与えるとして注⽬されている。パーキンソン病患者の医療を向上させるためには、マイクロバイオータの評価に基づく治療の最適化、テーラーメイド医療の提供が必要である。パーキンソン病以外にも、本拠点では、1万⼈以上の炎症性腸疾患患者や約 1,000 ⼈の百寿者（110 歳以上を含む）の⾎液や臨床データを収集してきた。
100 歳以上のセンテナリアンは、⾼⾎圧、糖尿病、肥満、がん、感染症など、加齢に伴う疾患に抵抗性を持つ
ことが知られている。百寿者特有の腸内細菌叢メンバーも存在しており（Sato, Nature 2021）、それは単に加齢への適応の結果ではなく、むしろ恒常性の維持、回復⼒、加齢の成功に積極的に寄与している可能性がある。
マイクロバイオームチーム (本⽥, Huh, 新, Tuganbaev)︓ヒトの体内には様々な種類の微⽣物が⽣息しているが、中でも消化管は微⽣物の密度と多様性が最も⾼い場所である。腸内細菌は、ヒトの数⼗倍の遺伝⼦を保有している。当然のことながら、この膨⼤な微⽣物の⽣態系は、宿主であるヒトと密接に（ほとんどの場合、相互作⽤的に）関わり合い、重要な機能を果たしている。菌叢シーケンス解析に基づく研究は、マイクロバイ
オームがヒトの健康や疾病に影響を与えるという概念を裏付ける結果を提供し続けているが、宿主とマイクロバイオームの相互作⽤の「因果関係」については明らかにできていない。これに対して我々は、ヒト恒常性維
持 に 直 接 的に 寄 与 す る細 菌 種 を 特定 す る 因 果関 係 研 究 に重 点 を 置 いて き た （ Atarashi, Science 2013;
Atarashi, Cell 2015; Tanoue, Nature 2019; and Sato, Nature 2021 がある）。特に、ノトバイオート技術とメタボローム解析を組み合わせた還元的アプローチによって、微⽣物を介した恒常性維持機構や多臓器シス
テムとの相互作⽤の分⼦メカニズムの理解も可能になってきた。WPI プログラムでは、こうした技術を発展させ、疾患や特定の状態に関連する微⽣物由来代謝物を同定するための新たな⽅法を開発する。さらに、メタボ
ロミクスチームと共同で、マイクロバイオームに特化したメタボロミクスデータベースを構築する。細菌株の分離、細菌ゲノムの配列決定、変異株の作成などの⼀連のステップを経て、標的となる代謝産物の産⽣に寄与する細菌酵素を決定する。さらに、他のチームとの共同研究により、腸-脳クロストークの分⼦・細胞機構、可動遺伝因⼦との相互作⽤、粘膜バリア（腸や⽪膚）や幹細胞に与える影響などを解明していく。腸脳連関は、多臓器ネットワークの典型的な例である。腸の情報、特に腸内細菌群の情報が中枢神経系に伝えられ、中枢神経系が末梢臓器に信号を送り、臓器の機能を制御していることが報告されている。近年、この腸脳連関がアルツハイマー病やパーキンソン病をはじめとする様々な疾患の病態に影響を及ぼすことが⽰唆されている。我々は、このような腸と脳のコミュニケーションの分⼦的、細胞的基盤を明らかにする。特に、腸管内分泌細胞に注⽬する。腸内分泌細胞は、GPCR を介して腸の内容物を「化学感知」することが知られている。また、腸管
内分泌細胞は neuropod と呼ばれる迷⾛神経とシナプス様構造を形成する構造体を持っている。このシナプス様構造を解明することが、腸―脳連関の基礎を解明するための最良の第⼀歩になると考えられる。私たちは、
1）解剖学的経路の追跡により、腸管（すなわち腸内細菌叢）から中枢神経系へのシグナル伝達経路を解明し、
2）その⽣理機能を明らかにする。
また、概⽇時計⽣物学と微⽣物学を連結させ、⾝体の複数の器官が概⽇周期を通して微⽣物叢とどのように動的に相互作⽤するかを明らかにし、恒常性と疾患の定義に「時間」という次元を追加する。実際、上⽪バリアを通過できる⽣理活性低分⼦の量は⼀定ではなく、⽇内変動があり、マイクロバイオームによって制御されている（Tuganbaev Cell 2020）。したがって、宿主とマイクロバイオームの時間依存的な相互作⽤の理解は、新しい疾患介⼊戦略の開発につながる可能性がある。微⽣物と宿主の⽇周リズムは、微⽣物由来の代謝物や経⼝投与された薬剤が宿主に及ぼす治療効果を合理的に最⼤化したり、副作⽤を最⼩化するために利⽤することができる。
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ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

また、Q コアとの連携により、AI と量⼦計算を⽤いた複数菌種の集団作⽤の理解に向けた新たなパイプラインを構築する。本⽥、新、Tuganbaev は、マイクロバイオーム解析に必要な技術（細菌培養技術、ノトバイオー
ト技術、常在菌遺伝⼦操作技術など）において世界的な強みを有している。Huh は、免疫学と腸脳軸研究の分野で世界をリードする科学者である。本⽥研究室の最先端のノトバイオートに関する専⾨知識と Huh 研究室の神経免疫学の強みを組み合わせることで、細菌集団が、如何にして上⽪細胞や免疫細胞などと相互作⽤し、ヒト の 健 康 や 病 気 に 影 響 を 与 え る か を 明 ら か に す る 。 さ ら に 、 本 ⽥ が ⻑ 年 共 同 研 究 し て き た Mucida(Rockefeller), Littman (NYU), Xavier (Broad Inst.), Fischbach (Stanford), Iwasaki (Yale), Kajimura（Harvard）, Devlin（Harvard）,Ya-Chieh Hsu （Harvard）が国際共同研究者として参画し、マイクロバイ
オームの免疫系、代謝系、慢性炎症や発がんへの影響、さらには腸脳連関研究を加速する。
メタボロームチーム (有⽥, 曽我)︓有⽥らが開発したノンターゲットリピドミクス技術の進歩により、⽣体内には従来考えられていたよりもはるかに多様な脂質分⼦が存在することが明らかになった（Tsugawa, Nat.
Biotechnol. 2020）。脂質の分⼦種や修飾の多様性は、機能性要素として多種多様な⽣物情報を⽣み出す可能性を秘めている。実際、新しい機能性脂質の同定は、⽣物学や疾患病態⽣理の新たな理解につながることが多い。本プロジェクトでは、ノンターゲット質量分析法と分⼦スペクトルネットワーク技術（未知分⼦の構造推定をサポート）を組み合わせることで、微⽣物が独⾃に作り出す新しい脂質分⼦種を同定する。機能性脂質の構造活性相関や得られた表現型との因果関係を検証するために、構造異性体を含む脂質を化学合成し、様々な検定を⾏うことで⽣物活性を評価する。さらに、collision cross-section と MS/MS スペクトルを統合し、代謝物のアノテーションを容易にする質量分析プラットフォームを開発する。加えて、質量分析イメージング技術を発展させ、1,000 種以上の脂質の局在を可視化する。この空間リピドミクスプラットフォームにより、⽣体内の細胞や臓器における機能性脂質の分布を可視化することが可能となる。
⼀⽅、炭素と窒素の代謝の中⼼にある分⼦の多くは親⽔性である（リン酸化糖、リン酸化カルボン酸、カルボン酸、アミン、アミノ酸、核酸、ヌクレオシド、ヌクレオチドなど）。これらの代謝物は重要であるにもかかわらず、極性が⾼く、不揮発性で、同定が困難なため、これらすべてをカバーする分析法は開発されていない。
さらに、細胞内には物理的・化学的に類似した性質を持つ 1,000 種類以上の代謝物が共存しているため、その解析は困難を極める。これらの特性に着⽬し、曽我は極性・荷電代謝物のキャピラリー電気泳動質量分析法（CE-MS）に基づくメタボロームプロファイリング法を開発した（Soga, Proteome Res. 2003）。CE は⾼速で効率的な分析が可能であり、MS は⾼感度・⾼選択性である。CE-MS 法は、サンプル消費量が少なく、帯電した化合物を容易に検出できるなどの利点がある。この⽅法の有⽤性は、いくつかの疾患の低分⼦バイオマー
カーの発⾒によっても⽰されている（Yoneshiro Nature 2019）。これらの⼿法を基盤として、⾼感度・⾼ス
ループットのメタボロームプロファイリング法、シングルセルメタボローム法を開発する。細菌の代謝物（疎⽔性代謝物と親⽔性代謝物の両⽅）が介在する新たな⽣体制御機構を発⾒し、多臓器システムにおける宿主-微⽣物相互作⽤を包括的に理解することを⽬指す。
ゲノム動態解析チーム (塩⾒, ⽯垣)︓トランスポゾンにより構成される特徴的な繰り返し配列（トランスポー
ザブルエレメント、TE）は、哺乳類ゲノムの最も顕著な特徴の 1 つである。TE はゲノムのどこにでも移動して挿⼊され、宿主に有害な変異を引き起こすことがある。また、TE は「⾃⼰」の⼀部として遺伝⼦調節ネット
ワークを形成することにより、哺乳類の⽣理機能において⼤きな役割を担っている可能性がある。1940 年代
後半に TE を発⾒したバーバラ・マクリントックは、TE が単なる移動性遺伝要素ではなく、隣接する遺伝⼦の発現や機能に調節的な影響を与えることから、「制御する要素」であることを⽰している。環境ストレスに応答して TE が活性化すると、突然変異やエピジェネティック修飾が誘発され、細胞内で⾼度にプログラムされた
⼀連の事象が開始され、⽣物が新しい環境条件に適応するのに役⽴つと考えられている。最近の研究から、宿主免疫系が TE を利⽤して微⽣物叢と相互作⽤し、組織の恒常性と炎症を制御しているという仮説が提唱されている。本研究では組織オルガノイドやマイクロバイオームなどと、最先端の（エピ）ゲノミクスツールとバイ
オインフォマティクスを使って、TE がマイクロバイオームを感知して宿主免疫反応を開始する仕組みを明らか
慶應義塾大学-9
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

にする。
また、ゲノム中の何百万もの遺伝⼦変異が各個⼈の表現型を決定している。細胞種特異的エンハンサーの変異
は、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、そして最終的にはより複雑な表現型（例えば、免疫細胞機能、宿主-微⽣物相互作⽤など）に影響を及ぼす。したがって、遺伝⼦変異の機能的な読み出しを正確に理解することは、ヒト⽣物学の分⼦基盤を解明することにつながる。オルガノイド、単⼀細胞マルチオミク
スプラットフォーム、CRISPR による⼀塩基編集などの最先端技術を⽤いて、遺伝⼦変異が細胞種や組織特異的な分⼦表現型にどのように影響するかを明らかにする。

Bio-2: 多臓器円環機構解析コア
Bio-1 とともにオルガノイドや動物モデルを⽤いて、ヒト多臓器サンプルからリバーストランスレーション研
究を⾏うとともに、Q コアで得られる推論に基づいて、因果関係を検証する。
オルガノイドチーム (佐藤)︓ヒト臓器のうち、いくつかの臓器は上⽪管腔構造を形成し、外界とのインターフ
ェースとなっている。こうした上⽪インターフェースはマイクロバイオームやその代謝産物から構成される外部環境に対し、バリアー機能や栄養吸収、外部感知機構を発揮して恒常性を保っている。こうした上⽪細胞の機能が破綻することによって、慢性炎症、肥満、発がんをはじめ、様々な多臓器円環の障害を引き起こすと考えられる。しかし、上⽪細胞は素早い新陳代謝とともに体外異物との相互作⽤を絶えず繰り返すため、その複雑な動態を研究レベルに落とし込むことは困難であった。オルガノイド技術は上⽪細胞の新陳代謝のエンジンとなる幹細胞の⾃⼰複製と成熟分化に関わる制御を模倣し、体外での組織様構造の再現を可能とした。細胞株とは異なり、オルガノイドは正常組織細胞を形質転換せずに培養・増殖させることができ、体外での組織細胞機能評価が可能である。従って、上⽪細胞層とマイクロバイオームをはじめとする微⽣物との相互作⽤を、プ
ロスペクティブな研究アプローチで理解できる。佐藤と国際共同研究者の Clevers (Roche)はオルガノイド研
究のパイオニアであり、⾼い技術開発⼒と豊富な幹細胞⽣物学の洞察によって、国際的な競合の中で優位に研究を進めることができる。
腸管上⽪に存在する腸管内分泌細胞は、腸内細菌が産⽣する様々な代謝産物を識別し、ユニークな神経内分泌、代謝応答を⽰す。免疫細胞や神経細胞などの⾮上⽪細胞との共培養によって、上⽪細胞がどのように外部環境を感知し、神経・内分泌・代謝系を介した臓器機能制御を⾏っているかを検証できると期待される。従って、
Bio-１コアのマイクロバイオームチーム、メタボロームチーム、Bio-2 コアの神経制御チームと連携し、オルガノイドを⽤いた多臓器円環の新しい解析プラットフォームの構築を⾏う。また、Bio-2 構造解析チームと連携することにより、腸管内分泌を始めとするインターフェース上⽪細胞上の受容体と腸内細菌由来代謝産物の構造レベルでの理解を深めていく。
多様な種類の上⽪細胞と異なる腸内細菌、そしてそれに由来する代謝産物という多対多からなる相互作⽤が存在する。また、環境インプットからの機能や疾患形質の発現に⾄る過程では、エピゲノム変化やモバイルエレ
メントなどによる分⼦病変の固定化が起こると考えられる。こうしたゲノム-形質連関を解き明かすため、Bio1 ゲノム動態解析チームと Q コアチームと連携し、外部環境インプットから特定の⽣物学的形質に⾄る経路を分⼦⽣物学と計算科学を駆使して同定する。
Bio-1 ヒト疾患解析チームと連携して疾患組織を収集し、疾患オルガノイドの樹⽴を通して、疾患モデルを構築する。そのチーム内共有によって、病態解明や治療法開発を進める。さらに、in vitro 研究に留まらず、
Bio-2 ヒト化モデル動物チームとの連携によって、ヒト組織を実験動物体内に再構築し、in vivo レベルでの解析系をチーム内で利⽤できる基盤を作る。Bio-1 メタボローム、Bio-2 イメージングメタボロミクスチームと連携し、実際のヒト（患者）データ解析を⾏い、オルガノイドおよびヒト化動物モデルの解析結果との整合性をとる。

慶應義塾大学-10
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

神経制御チーム (柚﨑, 皆川, Augustine)︓腸内細菌が産⽣する様々な代謝産物は、栄養物・胆汁酸と同様に、腸管上⽪に散在している腸管内分泌細胞が発現している受容体によって主に認識され、迷⾛神経求⼼枝の活性化を経て延髄弧束核に⼊る。その結果上位中枢においてさまざまな情報と統合され、認知機能・情動とともにさまざまな内臓機能が制御されると考えられている。この全容を解明するためには、１）
腸内細菌代謝産物→腸管内分泌細胞、２）腸管内分泌細胞→迷⾛神経求⼼枝、３）弧束核以降の脳内表現経路、のそれぞれを解明する必要がある。そこでまず、腸管内分泌細胞と迷⾛神経において遺伝⼦発現を特異的に操作できるためのツール（ウイルスベクター）キットを整備する。さらに迷⾛神経と中枢神経の構造と機能イメージング、腸内細菌情報と⾏動解析結果を統計科学的に解析していくためのパイプライン
を Q コアと連携して確⽴する。次に腸管内分泌細胞と迷⾛神経求⼼枝に遺伝的な Ca2+センサーを発現させ、代謝物投与の効果をイメージングにより明らかにする系をヒト化モデル動物チーム（佐々⽊）やオル
ガノイドチーム（佐藤）と連携して確⽴する。さらに化学遺伝学技術（DREADD）と腸内細菌投与を組み合わせ、腸管から中枢神経系への情報伝達機構の理解を進める。これら神経系や⾏動のデータ統合により認知症・⾃閉スペクトラム症モデル動物の認知や運動機能異常を定量化し、腸内細菌や代謝物との因果関係を解明する。柚﨑グループはこれまでに、中枢神経系においてウイルスベクターを⽤いて神経細胞が作るネットワークをトレーシングする技術を開発してきた。また光遺伝学や化学遺伝学技術を⽤いて特定の神経回路の機能を変化させることによって、特定のシナプス機能と動物の⾏動レベルとの因果関係を明らかにしてきた。本計画ではこれらの技術基盤を活⽤して、腸内細菌から中枢神経機能の制御機構を明らかにする。
また、柚﨑らはこれまでに中枢神経シナプスにおいて細胞接着部位に局在する分⼦群を近接標識プロテ
オミクスを⽤いて特異的にラベル化して質量分析法で網羅的に同定する技術（シナプトミクス法）を開発してきた。またこれらの知⾒を活かして構造解析チーム（Aricescu、鈴⽊）とともに、⼈⼯シナプスコネクタ
ー分⼦ CPTX を開発した。CPTX は、脳への局所投与によって強⼒にシナプス形成を誘導することによって、
アルツハイマー病や脊髄損傷モデルマウスの症状を⼤幅に軽減させることが分かっている。迷⾛神経求⼼枝は従来考えられていたように腸管上⽪の間にランダムに分布するのではなく、特定の腸管内分泌細胞とシナプス様の接着構造を作っていることが近年わかってきたがその分⼦実体は明らかではない。そこでシナプ
トミクス法を⾃律神経―多臓器間のシナプス様構造に適⽤することによって、迷⾛神経求⼼枝と腸管内分泌
細胞、遠⼼枝と腸管神経系の接続部の構造とその構成分⼦を明らかにし、脳腸連関を⼈為的に修飾できるコネクター分⼦に基づく新しい治療モダリティを開発する。開発した介⼊法を疾患モデルへ適⽤し、デー
タ統合に基づく予防や治療効果の予測を⾏う。構築する脳腸相関統合データベースを活⽤し、腸内細菌叢の介⼊が、末梢・中枢神経系に与える影響の予測シミュレーションを可能にする。
皆川はこれまで蓄積してきた光トポグラフィを⽤いた乳幼児における⼤脳⽪質の脳活動測定技術を発展させて、⾃閉スペクトラム症児の⼤脳⽪質の脳活動の測定データとともに、腸内細菌データを取得する。また国際共同研究者の Choi (MIT)は、炎症と⾃閉スペクトラム症の関連性を解析し、脳活動データと紐づいた形でさま
ざまな年齢層や疾患におけるマイクロバイオームやメタボロームデータを取得し Q コア・Bio-1 コアに提供する。
構造解析チーム (Aricescu, 鈴⽊)︓腸管内分泌細胞にはリガンドが不明な孤児受容体である数多くの G タンパ
ク質共役受容体（GPCR）が発現している。したがって腸内細菌が産⽣する様々な代謝産物の受容体としての最⼤の候補は GPCR であると考えられている。Aricescu らはこれまでにさまざまな膜タンパク質の結晶構造解
析を⾏ってきた。さらに近年ではクライオ電顕の改良を進めて 2Å の解像度を切る技術を開発し、世界で初めて heteromeric GABA 受容体の構造を決定した。これらの基盤を活かして本拠点において Bio-2 コアの神経制
御チーム（柚﨑ら）と連携してマイクロバイオームと宿主の interface、細菌の膜構造や新規同定分⼦の構造、新規分⼦と受容体との相互作⽤を明らかにする。
慶應義塾大学-11
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

構造⽣物学は、⾼度に精製・濃縮した標本を⽤いた結晶解析の時代から、結晶化させない条件での単粒⼦解
析の全盛期を迎えている。しかし、本来脂質や他のタンパク質の共存下において安定して機能する GPCR やシナプス形成分⼦などの膜タンパク質は、単粒⼦化することで構造が変化することが分かってきたことから、そのままの脂質環境で観察する in situ 構造解析技術開発が最先端の構造⽣物学研究室間で⾏われつつある。本拠点においても Bio-2 コアのオルガノイドチーム（佐藤）やヒト化モデル動物チーム（佐々⽊）と連携して、insitu 構造解析を進めていく。
Aricescu や鈴⽊はこれまでに柚﨑らとともにシナプス形成分⼦の結晶構造に基づいた⼈⼯シナプスコネクタ
ー分⼦ CPTX を開発した。本拠点においても Bio-2 コアの神経制御チーム（柚﨑ら）とともに迷⾛神経求⼼枝と腸管内分泌細胞、遠⼼枝と腸管神経系の接続部の構造とその構成分⼦を元に腸管シナプスコネクター開発を進め、脳腸連関を⼈為的に修飾できる新しい治療モダリティを開発する。
ヒト化モデル動物チーム (佐々⽊)︓ヒトとマウスの腸内細菌叢の組成はかなり異なっており、ヒトの微⽣物叢のある種のメンバーは、移植してもマウスの腸に定着することができない。これは、肝臓由来の代謝物の差による可能性がある。実際、マウスとヒトでは、肝臓のシトクロム P450 のプロファイルだけでなく、腸内の胆汁酸組成やその他の肝臓由来の代謝物にも差がある。このような種特異性を克服するために、我々は、⾼度免疫不全の NOG マウスに単純ヘルペスウイルス 1 型チミジンキナーゼを肝臓内に発現させ、ヒト肝細胞を安定
的 に 移 植 し た 「 ヒ ト 化 肝 臓 マ ウ ス 」 を 開 発 し た （ Hasegawa, BBRC 2011 、 Uehara, Drug Metab
Pharmacokinet 2022）。ヒト化肝臓マウスは、腸内代謝物や⾎漿代謝物、腸内細菌叢のプロファイルが、コントロールマウスと⼤きく異なっていた。無菌ヒト化肝臓マウスを作製することで、微⽣物叢と腸肝循環によって制御される恒常性維持機構を解明することができる。
コモンマーモセットはヒトに近縁な真猿類でありながら、⼩型で取り扱いやすく、繁殖効率が良い。発達した
⼤脳⽪質を有し、脳⾼次機能解析に優れており、平均寿命も⻑く、慢性疾患、⽣活習慣病、⽼化のモデルとしても優れている。遺伝⼦操作や胚操作も可能であり、最近、遺伝⼦改変アルツハイマー病モデル（Sato,bioRxiv）や無菌マーモセット（Inoue, Research Square 2021）の作製にも成功した。また、⾃動⾏動モニ
タリングシステムも開発した（Yurimoto, bioRxiv）。さらに、胚分割技術を⽤いることで、アルツハイマー病
モデルの遺伝的に同⼀の双個体を作成できる。これらを⽤いることで、マイクロバイオームと神経変性疾患および⾏動変化の相互作⽤を解析することができ、遺伝的背景に依存しない⾮ヒト霊⻑類の腸-脳連関の基盤となる分⼦および細胞基盤を提供することが可能である。本研究では、マーモセットの健康・疾病・⽼化における全脳画像、fMRI、質量分析イメージング、⾏動テスト、メタボロミクスを⽤いたマルチモーダルなデータ収集を⾏う。
イメージングメタボロミクスチーム (末松, 菱⽊)︓イメージング質量分析（IMS）、機能的 MRI（fMRI, 11.7
テスラ/22cm ボア）、表⾯増強ラマンイメージング（SERS）という 3 つの異なるモダリティを⽤いて、集学的イメージングメタボロミクスを洗練・発展させることを⽬的とする。末松と菱⽊は 20 年にわたり、臓器の恒常性維持や免疫反応に関わる代謝物やホルモンを可視化する IMS 技術の開発に⼒を注いできた。13C や 15N で標識された基質を⽤いることで、IMS はグルコースやグルタミン酸などの空間的・時間的な⽣体内変化を明らかにすることができる。11.7 テスラ fMRI は、拡散テンソル画像により代謝物の解剖学的分布を明らかにすることができる。理論的には、100μm の空間分解能で代謝物分布のマッピングが可能である。⽔は⾝体の 70%近くを占め、プロトン信号の主要な供給源となる。そこで、fMRI に⽔分抑制装置を搭載し、代謝物由来の
NMR 信号を可視化する。これらの技術を無菌マウス、無菌マーモセット、ヒト化肝臓マウスと組み合わせることで、⽣理活性代謝物の分布を可視化し、微⽣物叢が宿主⽣理に与える影響を明らかにする。末松グループによって確⽴された⾦ナノ粒⼦ベースの⼤⾯積 SERS は、活性硫⻩種、揮発性脂肪酸、CO、CO2、NOx、⽔素化物/⽔素（H-/H2）などの低分⼦ガス状化合物を含むいくつかの代謝物の空間分布を可視化するために使⽤できる（Suematsu、JCI 1995; Shiota、Nat Commun 2018）。In vitro の研究により、これらの化合物が嫌気

慶應義塾大学-12
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

性微⽣物の栄養分や増殖因⼦として、また場合によっては宿主のシグナル伝達分⼦として活発に利⽤されていることが明らかになっている（Kabe, Nat Commun 2016）。これらのインフラに加え、IM チームは、腸管
上⽪細胞および/または免疫細胞と相互作⽤できる候補代謝物を採掘するために使⽤できるケミカルバイオロジ
ー⽤の⾼性能アフィニティナノビーズなどの技術を提供する。それによって、個々の代謝物の受容体の特定を⾏うことができる。このように、イメージングメタボロミクスとケミカルバイオロジーを複合的に⽤いること
で、健康や疾病における代謝物を介した多臓器制御ネットワークの解明を⽬指す。

量⼦コンピューティングコア
Bio-1/2 コアで得られるデータを統合し、ゲート⽅式とアニーリング⽅式の双⽅の量⼦コンピューティング技術を駆使し、新たなデータ解析⼿法による、⾼速・⾼精度な解析を⾏う基盤的役割を果たす。
量⼦コンピューティングは、問題によっては従来コンピュータよりも⾼効率に計算可能な点が期待を集めているが、全ての問題で⾼効率ではない。また、年々精度は向上しているものの、現状量⼦コンピュータ実機を使⽤する場合は外部ノイズによる計算エラーを避けられない。従って、急速に開発が進む量⼦コンピュータの実機性能を常に意識しつつ、量⼦コンピュータの優位性が発揮できる課題を⾒出すことが、実応⽤への喫緊の課題である。特に、医学⽣物学へのクリティカルな応⽤は未踏領域であり、本拠点の量⼦コンピューティングコ
アの取り組みは、医学領域のみならず量⼦コンピューティング領域への寄与も⼤きい。最初の 5 年では、ヒトバイオロジーに適⽤可能な、量⼦コンピュータを活⽤した新しい研究⼿法を開発する。例えば、下に記した⽥中の研究成果である、アニーリング式量⼦コンピューティングを⽤いたブラックボックス最適化を、ヒトバイオロジーに適⽤可能な⼿法に進化させたり、ゲート式量⼦コンピューティング向け量⼦アルゴリズムをヒトバ
イオロジーに適⽤する際のボトルネック抽出ならびに改善案提⽰を⾏う。次の 5 年では、開発した⼿法を積極的に Bio-1 コアから得られるデータに適⽤し、多臓器円環研究に資する発⾒的な研究成果を上げ、Bio-2 コアの研究へ接続する。
ゲート式量⼦コンピューティングを従来型の AI と組み合わせる「量⼦ AI」は、両者の⻑所を組合せることで、より⾼精度な発⾒的⼿法につながることが期待されている。これにより、多臓器円環の背後に潜む分⼦間相互作⽤の特徴量（量⼦シグネチャー）の抽出や因果構造の推定を⾼速・⾼精度に実⾏する⽅法を確⽴する。ゲー
ト式量⼦コンピュータは、年々扱える量⼦ビット数が急速に増加しており、問題で扱える変数の次元は指数関数的に増加していく。さらに、誤り訂正機能が強化されるにつれ、量⼦回路を複雑にできるため、実機で実装可能なアルゴリズムが増え、医学⽣物学に応⽤できる可能性が⾼まることが想定される。慶應義塾⼤学量⼦コンピュータセンターにおいては、ゲート式量⼦コンピューティングの活⽤を⽬指した多くの研究実績があり、そこで得られた量⼦ AI に関する研究知⾒ (K. Kishi, N. Yamamoto, Y. Sakakibara, et al. Kishi, IEEE J.
Emerg. Sel. 2022, K. Nakaji and N.
Yamamoto, Sci. Rep. 2021, etc.) や、⼼臓疾患、乳癌の実データを学習・予測する

Data distribution in quantum latent space
Omics data

Encoder･ ( ･|･ )機械学習器を IBMQ 実機を使って実験的に構成した研究知⾒(H. Yano, K. M. Itoh,

Decoder･

Latentvariables･ ( ･ |･)

Compilation

and N. Yamamoto et al., IEEE Trans.
Quant. Eng. 2021.)を活かし、研究を進める。榊原は、Bio-1 から得られる超多次元のヒト多臓器マルチオミクスデータを、
量⼦ビットで定義される「量⼦空間」上でQuantum latent spaceの⾮負値⾏列因⼦分解による解析を⾏い、
量⼦シグネチャーを抽出し、Bio-2 にフィUsing variational Autoencoder (VAE) and quantum computing, the omics data obtained from clinical or basic research can beplotted in a quantum latent space. This may facilitate visualization of differences between data ("Quantum signature"), such as
physiological vs. pathological conditions, or before and after taking medications.

慶應義塾大学-13
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

ードバックする（下図）。ヒト多臓器マルチオミクスデータを構成するマイクロバイオーム、メタボローム、
ゲノムはスパースな数万次元の⾏列であり、量⼦空間上の⾏列因⼦分解は、⾼速に低次元の因⼦⾏列、即ち量⼦シグネチャーに分解可能である。川⼝、⼭本は、特徴空間での表現能⼒が従来計算技術より⾼い点を⽣かし、Bio-1 コアから得られるデータの特徴（少数かつ多変量のデータ構造）にも対応可能な探索的アルゴリズムを開発する。例えば、川⼝が提案した⼿法(H. Kawaguchi, arXiv, 2021)を拡張し、量⼦カーネルを活⽤し、変数間の関連性をより正確に捉え、既存アルゴリズムに応⽤することで、因果構造を従来⼿法よりも⾼精度に推定できるアルゴリズムの開発を進め、精度の良い仮説を提⽰した上で、Bio-2 との連携を⾏う。
アニーリング式量⼦コンピューティングは、組合せ最適化を⾼速実⾏すると期待されている。しかし現状のアニーリング式量⼦コンピュータの研究においては、数理最適化分野における教科書的な基礎問題に対する解法
性能の調査に留まっているものが多い。⽥中はこれまで、産学連携研究を中⼼に、いくつかの応⽤における概念実証、例えば、ウェブ広告配信最適化(K. Tanahashi, S. Tanaka et al., J. Phys. Soc. Jpn. 2019)や、ネッ
トワーク解析(N. Yoshimura, S. Tanaka et al., IEICE Trans. Inf. Sys. 2021)、複数種のポリマーの安定構
造探索(K. Endo, S. Tanaka et al. under submission)を実施してきた。また、アニーリング式量⼦コンピュータの活⽤幅を⾶躍的に拡⼤するブラックボックス最適化の⼿法を世界に先駆けて開発した(K. Kitai, S.
Tanaka et al., Phys. Rev. Research 2020)。これらの研究知⾒に基づき、⽥中、川⼝はアニーリング式量⼦
コンピューティングによって、多臓器円環の背後に潜む多対多の組合せ最適化問題を⾼速・⾼精度に実⾏する⽅法を確⽴する。例えば、Bio-1 コアと連携し、我々が提案したアニーリング式量⼦コンピューティングを⽤いたネットワーク解析の⼿法を拡張することで、対象とするある代謝物と類似の構造を有する別の代謝物の発⾒や、我々が提案したブラックボックス最適化の⽅法や安定構造探索の⼿法を拡張することで、代謝物最適反応経路予測を⾼速・⾼精度に実⾏する⽅法を構築する。多臓器円環の内部メカニズムに対する精度の良い仮説を提⽰し、Bio-2 との連携を⾏う。
これらの研究を通じ、量⼦コンピューティングによる医学⽣物学領域におけるクリティカルな応⽤事例を創出
し、医学⽣物学領域における学問的貢献を果たす。医学⽣物学領域における対象は、⾮線形・⾮平衡・多階層の究極の複雑系であるため、医学⽣物学領域における量⼦コンピューティングの応⽤事例を創出することは、
量⼦コンピューティング領域においても計り知れないインパクトである。

２）-3. 研究推進体制
 研究組織、⽀援組織、事務組織等の研究体制を、構築の考え⽅及び⼈員構成を含め記載すること。⼈員の構成については、ジェンダ
ーバランスなどのダイバーシティについても記載すること。
 組織構築の最終⽬標を達成するための具体的計画（時期・⼿順など）を併せて記載すること。
 サテライト的な組織を設置して国内外の他の機関との連携を⾏う場合は、当該連携先機関の名称、拠点構想における役割、⼈員構成・体制、ホスト機関と当該連携先機関の間の協⼒の枠組み（協定等の締結、資⾦のやりとりの考え⽅等）等について記載すること。
 サテライト的な組織を設置しないものの、国内外の他の機関との連携を⾏う場合は、当該機関の名称、拠点構想における役割、連携の概要等について記載すること。
 添付資料５「主任研究者リスト」を添付すること。（⼀次審査から変更があった場合は、変更理由とともに変更点を明記すること）

 添付資料６「主任研究員個⼈票」を添付すること。

 添付資料７「拠点を構成する⼈員」を添付すること。

 添付資料８「海外、国内他機関から招へいする研究者の拠点構想参加の意思を⽰した書簡」を添付すること。

研究体制︓
Bio2Q は、下記記載の７つのコアバリューのもと、拠点に常駐する外国⼈ PI または Jr PI5 名以上を⽬指し、国際的な研究体制構築に取り組む。また、世界トップレベルの研究を推進できるメンバーを揃えることは当然のことながら、拠点の永続性を考え、世界中の有望な若⼿研究者を惹きつけることができる体制を構築し、若⼿研究者の受け⼊れ、育成を重視する。教育体制としては拠点内のみに閉じることなく、関係する医学研究科、薬学研究科、理⼯学研究科による合同の教育プログラムを構築し、拠点 PI が指導を⾏うなどして、拠点に属さ

慶應義塾大学-14
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

ない学⽣にも学問の裾野を広げ、将来の WPI 研究者を育成する。また、研究者が存分に研究に専念できるよう、
研究⽀援組織、事務組織による⽀援を⼿厚くすることも重視している。研究者が⾃ら⾏っていた研究費管理のような事務⼿続き、イベント準備、外国⼈研究者の受け⼊れ⼿続きなどは⽀援組織が担う。
WPI を構成する研究員のうち外国⼈を常に 30％以上とし、⼥性を 50％とすることを⽬指すなど、様々な国
籍、性別、年齢で構成し、拠点のダイバーシティを確保する。本拠点の規模としては、PI、Jr PI クラス約 30名（５名以上の常駐外国⼈ PI もしくは Jr PI を含む）、海外共同研究者（International Collaborator）10 名、
ポスドクや⼤学院⽣など約 50 名、研究および事務⽀援職員約 30 名の、合計約 120 名体制を⽬指す。拠点内の公⽤語は英語とする。

コアバリュー︓
1. プロフェッショナリズム︓最⾼の質とプロフェッショナルな基準をもって研究を遂⾏する。
2. 共同研究と知識の共有︓ 3 つのコアが技術、専⾨知識、パイプラインを共有し、データの⽣成、マイ
ニング、評価を効率化します。
3. 透明性と信頼性︓ Bio2Q は、科学における透明性、再現性を重要視する。また、機密保持が厳密に要求される場合を除き、意思決定プロセスの透明性を推奨する。
4. イノベーションとサステナビリティ︓新しい才能と新しいアイデアを発⾒し、そこから学び、新しいアプローチと新しい思考法を刺激する。拠点の永続性を考え、世界中の有望な若⼿研究者を惹きつけることができる体制を構築し、若⼿研究者の受け⼊れ、育成を重視する。
5. 社会的実践︓社会的実現に向けた研究活動を重視し、加速させる。
6. 多様性とグローバル化︓性別や⽂化の多様性を確保しながら、優秀な⼈材を集める。多様性は、創造的でイノベーティブな研究環境の構築に不可⽋な要素であり、国際舞台での競争⼒確保につながる。
7. 教育と次世代育成︓⼤学院⽣や若⼿研究者が、分野を超えて⾃由に学び、協⼒し合える環境を整える。
研究者およびサテライト︓拠点⻑（本⽥）、副拠点⻑（有⽥、佐藤、⽥中）の下、11 名の主任研究者(PI)（PI 合計:15 名、うち外国⼈ PI:3 名、⼥性 PI:2
名）、8 名の Jr PI が 3 つの研究コアで連携し、研究活動を展開する。さらに、10 名の海
外

共

同

研

究

者

（

Core leader

T. Soga(Keio U)究者として拠点に参画する。海外共同研究者の⼈材育成機関としても機能する。Bio2Q のJ. Huh(Harvard)

Admin
director

Jr PI

Jr PI

O. Sampetrean(Keio U)

T. Tuganbaev(Keio U)International collaborators/Advisors

K. Atarashi(Keio U)
Jr PI

Jr PI

Human disease
analysis team
H. Siomi(Keio U)K. Ishigaki(RIKEN)D. Mucida(Rockefeller,
HHMI)

M. Yoshino M. Seki
(Keio U)
(Keio U)

D. Littman(NYU, HHMI)

A. Iwasaki(Yale, HHMI)

Bio-2
Homeodynamics Mechanistic Analysis Core
R. Xavier
M. Fischbach(Broad, MIT) (Stanford)

Jr PI

Core leader

S. Kajimura(Harvard, HHMI)

Imaging
metabolo
-mics
team

Organoid
team（CIEA）と理化学研究所が国内連携拠点として、研究連携だけでなく⼤学院⽣・ポスドク

K. Honda(Keio U)

Genomedynamics
team可能である。また、すでに研究連携の協定の合意がなされている、実験動物中央研究所

Jr PI

Microbiome
teamは、本拠点の研究コアメンバーが遠隔から活動を⽀援する形で、研究連携を進めることがAdministrative Director

M. Arita(Keio U)

Director

International

Collaborator/Advisor）が海外サテライト研

Bio-1
Multidimensional Data
Analysis Core

Metabolome
team

M. Suematsu(CIEA)

T. Sato(Keio U)

T. Hishiki(Keio U)YC Hsu(Harvard)

G. Choi(MIT)

H. Clevers(Roche)S. Devlin(Harvard)

Jr PI

Humanized
animalmodel
team

Structural
biologyteam

海 外 拠 点 と し て は 、 英 国 の The Medical

R. Aricescu K. Suzuki(MRC-LMB) (MRC-LMB)

Q
Quantum Computing Core
E. Sasaki(CIEA)

Core leader

Jr PI

Research Council Laboratory of Molecular
Biology （ MRC-LMB ） 、 ⽶ 国 の Harvard
Medical School が機能する。さらに、国際研

Neuroregulation
team

S. Tanaka(Keio U)M. Yuzaki(Keio U)Y. Minagawa(Keio U)N. Yamamoto(Keio U)Y. Sakakibara H. Kawaguchi(Keio U)
(Keio U)

G. Augustine(NTU)

慶應義塾大学-15
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

究拠点やプログラムの開発・運営に豊富な経験を有している Augustine(Nanyang Technological University)が参画する。
事務部⾨⻑の Sampetrean と塩⾒は、拠点⻑や PI を幅広い視点から⽀える。2 名体制にすることで、3 つの研究コアとサテライトとの迅速な調整を可能とし、トータルの⽀援と機動⼒のある組織運営を実現する。対外業務を担当する Sampetrean は、脳外科医・脳腫瘍基礎研究者であり、⽇本語と英語の他に、6 ヵ国語に精通するマルチリンガルな研究者という極めて希有な存在である。学内業務を担当する塩⾒は、Sampetrean を常に⽀援して組織をまとめる。
Bio-1: ヒト多臓器多次元データ解析コア（コア⻑︓有⽥）
ヒト疾患解析チーム︓関守信 (慶應医, Jr PI)・吉野美保⼦ (慶應医, Jr PI)、倫理申請を含めた臨床サンプルの効率的な利活⽤のため、2 名の臨床コーディネーターを雇⽤する。
マイクロバイオームチーム: 本⽥賢也 (慶應医)・Jun Huh (Harvard)・Timur Tuganbaev (慶應医, Jr PI)・新幸⼆ (慶應医, Jr PI)・海外共同研究者 [Dan Littman (NYU), Daniel Mucida (Rockefeller), Ramnik Xavier(Broad Inst.), Michael Fischbach (Stanford), Akiko Iwasaki (Yale), Shingo Kajimura (Harvard), Sloan
Devlin (Harvard), Ya-Chieh Hsu (Harvard)]
メタボロームチーム︓有⽥誠 (慶應薬)・曽我朋義 (慶應 IAB)
ゲノム動態解析チーム︓塩⾒春彦 (慶應医)・⽯垣和慶 (RIKEN, Jr PI)
Bio-2: 多臓器円環機構解析コア（コア⻑︓佐藤）
オルガノイドチーム︓佐藤俊朗 (慶應医)・海外共同研究者 [Hans Clevers (Roche)]
神経制御チーム︓柚﨑通介 (慶應医)・皆川泰代 (慶應⽂)・George Augustine (Nanyang Technological
University)・海外共同研究者 [Gloria Choi (MIT)]
構造解析チーム︓ Radu Aricescu (MRC-LMB)・鈴⽊邦道 (MRC-LMB, Jr PI)
ヒト化モデル動物チーム︓佐々⽊えりか（実験動物中央研究所）
イメージングメタボロミクスチーム︓末松誠（実験動物中央研究所)・菱⽊貴⼦ (慶應医, Jr PI)
Q: 量⼦コンピューティングコア（コア⻑︓⽥中）
⽥中宗 (慶應理⼯)・⼭本直樹 (慶應理⼯)・榊原康⽂ (慶應理⼯)・川⼝英明 (慶應理⼯, Jr PI）
拠点全体のマネジメント︓
企画運営担当は、拠点全体の運営管理を担当し、拠点の規程整備、スペースマネジメント、関係省庁への報告などを⾏う。また、DX 推進コーディネーターと連携して、オンラインでの研究集会等イベントを担当し、活動が拠点内に閉じない⼯夫を⾏う。 財務担当は、拠点の年度収⽀を管理することにとどまらず、補助期間終了
後の⾃⽴化に向けての⽅策を検討実施するとともに、外部資⾦の獲得⽀援、寄付⾦の募集など、財源の確保に努める。

慶應義塾大学-16
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

⼈事広報担当は、若⼿研究者の採⽤を主として担当する。拠点の広報活動が、国際公募、雇⽤契約交渉、採⽤までつながることを意図した、⼀貫した広報活動を担う。なお、
外国⼈研究者の来⽇・帰国⽀援、来⽇後の⽣
活⽴ち上げ⽀援については、業務委託によるプロフェッショナルサービスの活⽤を検討している。
秘書担当は、外国⼈ PI を含む PI の拠点での活動が円滑に進むよう全般的なサポートを⾏う。
データシェアリング・ガバナンス担当は、
海外を含む研究者との円滑な連携を可能とす
るデータシェアリングのあり⽅を提⽰し、慶應義塾⼤学病院等の臨床データを活⽤した研究における、法規制を遵守した適切なデータ
マネジメント体制を構築する。
知財担当は、法規則に係わる確認、拠点⾃⽴化のための適切な知財の評価、ライセンス料等の査定、企業との共同研究契約締結の際のライセンス料交渉を⾏う。分野としては、創薬、IT（ライフサイエンス系のアプリなど）、医療機器を想定している。
DX 推進担当は、仮想空間を利⽤した研究活動の推進の他、他の担当と協⼒して、拠点の成果の発信、若⼿研
究者の国際公募、アウトリーチ活動、事務作業のペーパーレス化に注⼒する。
アドバイザリー・カウンシル︓
拠点の科学的な達成状況を評価するためのアドバイザリー・カウンシルを設置する。国際的な学者 5 名程度に依頼し、定期的に外部評価を⾏い、拠点の進むべき⽅向性を確認する。拠点⻑は、拠点に対して科学的な⾒地から評価し適切なアドバイスを⾏うアドバイザーを任命する。海外共同研究者は、アドバイザーとしても機能する。組織マネジメントについて本学商学部の吉⽥栄介、ELSI 担当として法学部の⼤屋雄裕、研究企画・出版等を⽀援するために、たとえば著名論⽂誌の編集者を採⽤する。

ａ）主任研究者（教授、准教授相当）▪ 添付資料 7 の表 a)を貼り込むこと。

(⼈)
最終⽬標

事業開始時点

令和４年度末時点

ホスト機関内からの研究者数

10

10

10

海外から招へいする研究者数

3

3

4

国内他機関から招へいする研究者数

2

2

2

主任研究者数合計

15

15

16

（令和 7 年 3 ⽉頃）

慶應義塾大学-17
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)ｂ）全体構成▪ 添付資料 7 の表 b)を貼り込むこと。
事業開始時点

令和４度末時点

⼈数

⼈数

研究者

%

32

最終⽬標
（令和 7 年 3 ⽉頃）

⼈数

%

32

%

90

外国⼈

13

40.6

13

40.6

28

31.1

⼥性

8

25.0

8

25.0

45

50.0

主任研究者

15

15

16

外国⼈

3

20.0

3

20.0

4

25.0

⼥性

2

13.3

2

13.3

2

12.5

その他研究者

17

外国⼈

10

58.8

10

58.8

24

32.4

⼥性

6

35.3

6

35.3

43

58.1

17

74

研究⽀援員数

13

13

17

事務スタッフ66

11

構成員の合計

51

51

118

事業開始時点

令和４度末時点

⼈数⼈数

博⼠後期課程学⽣%
0

うち雇⽤⾒込み0

最終⽬標（令和 7 年 3 ⽉頃）

⼈数

%
0

-

0

%
40

-

40

100.0

※b)全体構成の下表の博⼠後期課程学⽣の⼈数については b)全体構成の上表との重複計上を可とする。

２）-4. 研究資⾦等の確保
過去の実績▪ 拠点構想に参加する主任研究者が過去に獲得した競争的資⾦等の研究費の年度別合計（平成２９年度〜令和３年度）を記載すること。

R2(2020)

R3(2021)

年平均

H30(2018)

⽇本⼈ PI

990

2,823

1,302

1,481

1,813

8,409

1,682

外国⼈ PI

780

2,959

829

334

540

5,442

1,088

1,770

5,782

2,131

1,815

2,353

13,851

2,770

合計

R1(2019)

合計

H29(2017)(百万円)

拠点設⽴後の⾒通し▪ 上記実績を踏まえつつ、本プログラムからの⽀援額と同等程度以上のリソースを、どのようにして確保するのか、具体的な⾒通しについて記載すること。
▪ その際、競争的資⾦等の研究費については、拠点に参画する研究者の獲得した研究費のうち、当該拠点の研究活動に充てる額を参⼊すること。また、研究費の獲得の⾒通しについては、上記実績を踏まえた現実的なものとする（令和４年度〜令和８年度）。

年度

R4(2022)

R5(2023)

R6(2024)

R7(2025)

R8(2026)

R9(2027)

R10(2028)

R11(2029)

R12(2030)

R13(2031)

合計

慶應義塾大学-18
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

国際研究拠点形
成促進事業費補

650

700

700

700

700

679

658

637

616

595

6,635

256

534

536

538

512

531

551

570

589

608

5,225

498

1,047

1,110

1,127

1,157

1,187

1,267

1,297

1,326

1,406

11,422

助⾦額
ﾎｽﾄ機関からの措置額
競争的資⾦等の研究費(百万円)【国際研究拠点形成促進事業費補助⾦（WPI）】①⼈件費
・PI／Jr PI／International Collaborator
・URA／事務職員
・ポスドク
・⼤学院⽣
②事業推進費・研究環境整費（オープンラボ、PI の居室、拠点⽀援事務室、交流スペース、無菌マウス室、無菌マーモセッ
ト室、クライオ電⼦顕微鏡関連施設の改修・整備費）
・来⽇・帰国⽀援、⽣活⽀援業務委託費
・拠点 Web サイト整備費③旅費
・International Collaborator の国内外旅費および新規採⽤ポスドクの赴任旅費④設備備品費・クライオ電⼦顕微鏡関連設備【ホスト機関からの措置額（経常費／拠点間接経費）】①⼈件費
・ホスト機関に専任として雇⽤されている拠点⻑／PI／Jr PI／事務部⾨⻑／研究⽀援組織教員
・URA／事務職員②事業推進費・拠点スペースの借上げ費⽤
・本拠点事業に使⽤するスペースの光熱⽔費【競争的資⾦等の研究費】①⼈件費
・本拠点に関連した競争的資⾦プロジェクトのために雇⽤した研究者および研究⽀援者②事業推進費・本拠点に関連した競争的資⾦プロジェクトのために必要な事業推進に関する費⽤③旅費
・本拠点に関連した競争的資⾦プロジェクトのために必要な国内外旅費２）-5. 融合研究
∙ 研究対象において融合される研究領域と、異分野融合の必要性と重要性、この異分野の融合等によりどのような新領域の開拓が期待

慶應義塾大学-19
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

されるのかについて記載すること。また、異分野融合とそれによる新たな領域の開拓を推進する戦略についても具体的に記載すること。
∙

バイオロジー、マイクロバイオーム、コンピューターサイエンスの融合により、多くの技術や成果が⽣み出されることが期待される。ヒューマンバイオロジー、マイクロバイオーム、計算科学が融合し、且つ多様で国際的な研究環境は、まず我々⾃⾝の研究をさらに活性化し、向上させると考えられる。加えて融合によって⽣み出される技術や成果は、他の分野にも、そして社会にも、多⾯的に影響を与えることが期待できる。第⼀に、新しい疾患治療法や予防法、バイオマーカーの確⽴が期待できる。第⼆に、⽣物学と量⼦コンピューティングの研究分野全体を底上げし、いくつかの⾰新的な技術を⽣み出すことにもつながると考えている。多臓器やマ
イクロバイオームの相互作⽤を特定する⽅法や、⽣物学的知識を深めるために量⼦コンピュータを利⽤する⽅法などのワークフローを確⽴することは、他の分野にも応⽤でき、学際的融合の新しい事例を⽣み出す前例となると考えられる。第三に、先制医療や健康⻑寿医療に貢献する知識を創出できる。⽣体の恒常性は、中枢神経系・免疫系・代謝系・消化器系といった多臓器の連関によって精妙に維持されており、その破綻によってさ
まざまな疾患が引き起こされることが明らかとなっている。マイクロバイオームを含む多臓器円環に対して、
量⼦コンピューターを最⼤限に活⽤することによって、多臓器円環と⽣体恒常性との間のブラックボックスを解き明かし、科学的因果関係を確⽴し、それが先制医療や健康⻑寿医療に貢献する重要な知識基盤となると考えられる。
分野融合のためには、個々の研究のみではなく、分野を跨いで活躍できる若⼿⼈材の育成が必須である。その信念に基づき、バイオロジー領域（Bio-1, Bio-2）や計算科学領域（Q）の学⽣・⼤学院⽣・ポスドクが、各コ
ア間を跨いで複数のラボによるメンターリングを受けることによって、融合研究推進の中軸を担う⼈材を育成する。

３）国際的な研究環境と組織改⾰３）-1. 国際的研究推進体制(拠点を構成する研究者等)
 拠点における外国⼈研究者の構成、海外機関へのサテライト的な機能の設置等、国際的研究拠点の構築に向けた具体的計画（時期的なものを含む）を記載すること。
 研究者（ポスドク等）を国際公募により採⽤するためどのような措置をとるのか、⼿順も含め具体的に記載すること。
 ⼈的交流が制限される状況下でも研究のアクティビティの維持・強化を図るための、外国⼈研究者に関する取組等について記載すること。

国際的研究拠点の構築に向けた計画
本拠点を構成する研究員の多様性を確保するため、国籍、性別、年齢を問わず、外国⼈を常に 30％以上とし、⼥性研究者を 50%とする。⽇本での⽣活を円滑に開始できるよう、外国⼈研究者およびその家族へ⼗分な⽀援を⾏う。外国⼈ PI に対しては、拠点での研究活動を速やかにスタートできるように、スタートアップ資⾦を⽀給する。給与⾯では学内の慣例にとらわれることなく、世界標準（⽶国・国⽴衛⽣研究所（NIH）が適⽤している⽔準）を反映させる。このような施策により、優秀な外国⼈研究者が集う魅⼒的な拠点とする。事業開始後、3 年度内に拠点体制を整備する。国際共同研究者とは、海外財団グラントを積極的に共同申請するな
ど、国外の研究費の獲得の機会を増やし、拠点の活動の国際性を⾼める。
研究者の国際公募と採⽤に関する措置
広報活動もおこなう専⾨の採⽤チーム（⼈事広報担当）を設置し、年間を通して世界から優秀な⼈材を採⽤できる体制を構築する。初年度から⼈事広報担当が、拠点が定める⼈事計画や採⽤ルールに則り、国際公募の内容の整備、受付体制の構築等の実務を⾏う。事業開始後 2 年のうちに海外から 4-5 名の Jr PI を採⽤できるよう、計画的かつ戦略的に⼈事採⽤を進める。
外国⼈研究者に関する取組
海外 PI など、採⽤されても COVID-19 の状況等で⽇本に物理的に来ることができない場合が想定される。
慶應義塾大学-20
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

その際には、WEB 会議、ヴァーチャル空間での交流など最先端の DX 技術を利⽤し、遠隔地から研究活動に取り組めるようにする。また、本拠点との兼業が難しい世界トップレベルの研究者も参画できるよう、「サイバーワンルーフ」を構築し、仮想空間での研究所環境を構築して、研究者間の⽇々のコミュニケーションを綿密に図る。SNS などを含めた様々なメディアを活⽤して拠点の研究成果をリアルタイムで発信し、拠点をハブとした研究者のネットワーク化し、世界中から関⼼を集める仕掛けを作る。

３）-2. 国際標準の研究環境
 国際的な研究環境、事務体制の整備及び海外からの研究者⽀援の⽅策（例︓英語による職務遂⾏が可能なスタッフ機能の整備、スタートアップのための研究資⾦の提供等）を具体的に記載すること。
 研究者から教育研究以外の職務を減免するとともに、研究者が快適に研究できるような環境を提供するため、どのような措置をとるのか（例︓種々の⼿続き等管理事務をサポートするスタッフ機能を充実させるなど)、時期・⼿順も含めて具体的に記載すること。
 世界トップレベルの研究者を集めた国際的な研究集会を定期的（原則、年に⼀回以上）に開催するため、どのような措置をとるのか、
時期・⼿順も含めて具体的に記載すること。

研究活動を⽀援する事務部⾨におけるグローバル化促進のために、英語⼒と研究⽀援活動のスキルを備えた
⼈材の確保・育成をすすめる。また、事務部⾨の DX を推進し、業務プロセス改善などの合理化を⾏う。研究費管理、イベント準備、外国⼈研究者の受け⼊れ⼿続きなどの事務⼿続きは⽀援組織が担う。初年度、2 年度
⽬は、拠点の施設整備、拠点内のルール制定、研究⽀援、事務部⾨の体制構築を⾏う。
本拠点では、毎年定期的に世界トップレベルの研究者が集う国際的な研究集会を開催する。WEB 会議ツール（Zoom 等）による研究集会の場合は、より多くの参加者を集め、準備の負担を軽減し、経費も削減できるため、各種集会、交流会等については WEB を積極的に活⽤する。また、世界トップレベルの研究者が物理的に拠点に集う機会には、研究者のみの会合のほか、学部・⼤学院の学⽣が、トップレベルの研究者とともに研究
活動を体験できるワークショップ等を計画し、若⼿研究者の育成に活⽤する。

３）-3. 運営
 拠点⻑、事務部⾨⻑の役割について記載すること。
 事務部⾨の構成の考え⽅、拠点内の意思決定システム、拠点⻑とホスト機関側の権限の分担等について具体的に記載すること(運営責任者と研究・教育に関する責任者が異なる場合、意思決定機構にそれぞれの者の責任関係を具体的に記載すること）。
 研究成果に関する厳格な評価システムと能⼒に応じた俸給システム(例︓年俸制等)を導⼊するため、どのような措置をとるのか、時期・⼿順も含め具体的に記載すること。

拠点⻑、事務部⾨⻑の役割
拠点は慶應義塾⼤学直轄の研究所として位置付ける。拠点⻑の任免は学⻑と理事⻑を兼ねる慶應義塾⻑が⾏う。また、拠点運営全般に関する意思決定については、決定権を拠点⻑の裁量に委ねることで、機動性と柔軟性の⾼い拠点運営を実現する。⽇々の運営⾯においては拠点⻑が任命する PI、研究コア、部⾨それぞれの権限を明確にし、研究⾯での⾃由闊達な活動を最優先する。副拠点⻑は拠点⻑を⽀え、PI や他の研究者とともに研究⽬標を達成し、新しい研究分野を創出する。事務部⾨⻑は学内外の関係者との協⼒体制を強化するとともに、ホスト機関や学外組織と連携し、研究資⾦の調達戦略と計画を⽴て、拠点を安定的に管理・運営していく。
⼀⽅で、研究倫理、バイオセーフティ等のコンプライアンス対応や会計処理等については、医学部や事務室の⽀援を受ける体制とする。拠点内で解決できない課題があれば、研究連携推進本部「分野融合特別推進室」
が汲み上げ、全学の問題として解決にあたる。また、拠点内での成功事例についても、研究連携推進本部が全学展開を図ることができるように⽀援する。このように、拠点⻑が⼤きな裁量権を持つとともに、拠点⻑が安⼼して拠点活動を遂⾏できる体制を構築する。また、研究連携推進本部「分野融合特別推進室」は、定期的に活動状況を確認し、必要があれば改善のアドバイスを⾏う。拠点⻑の過度の独善を防ぐためにホスト機関は関与を⾏い、事態の改善の⾒込みがない場合は、慶應義塾⻑の判断のもと、拠点⻑の交代が検討される。

慶應義塾大学-21
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

研究成果の評価と業績評価に応じた俸給
本拠点において、研究者と研究成果の評価を年に１回階層的に⾏う。拠点⻑は副拠点⻑を評価し、研究コア⻑を兼ねる副拠点⻑は PI および Jr PI、ポスドクの評価をする。論⽂や研究発表、研究費獲得、若⼿研究者育成の実績や、社会への貢献などを総合的に評価する。給与⾯では、学内の慣例にとらわれることなく、労働諸法の範囲内において、業績評価に応じて給与額を決めることができる。また、制度的⽀援としては、本学における特区特任教授の雇⽤に関する内規をもとに定年制度の適⽤除外を⾏い、さらに、獲得した資⾦から本⼈のインセンティブを得ることができる褒賞制度を導⼊するなど、国内外の優秀な研究者が集まる魅⼒的な雇⽤環境を整備する。

３）-4. 環境整備
 「世界トップレベル研究拠点」としてふさわしい研究室、居室等の施設・設備環境を整備するため、どのような措置をとるのか、時期・⼿順も含めて具体的に記載すること。
 ⼈的交流が制限される状況下でも研究のアクティビティの維持・強化を図るための研究環境に関する取組等について記載すること。
 研究者の⼤学院教育への参画について、どのような配慮に努めるのか具体的に記載すること。
 拠点の研究環境の最適化のために新たに取り組むホスト機関等の既存制度の改善や慣習の撤廃などについて記載すること。
 上記のほかに、世界から集まるトップレベルの研究者が、国際的かつ競争的な環境の下で快適に研究に専念できるようにするための取組があれば記載すること。

居室等の施設・設備環境
研究開始時点においては、信濃町キャンパス内の総合医科学研究棟内の 1300 ㎡を「⽬に⾒える研究拠点」の中核設備として、オープンラボ、PI の居室、拠点⽀援事務室、交流スペース等を整備し、合計で 3000 ㎡以上を確保する。また、最新の研究設備を有する共同利⽤研究室（540 ㎡）を整備し、WPI 研究者全員が⾃由に利⽤できる場とする。まずは初年度に本拠点活動において核となるクライオ電⼦顕微鏡関連設備を整備するところから始め、構造解析の実装を加速させる。その後、ラボの整備と併⾏して無菌マウス室、無菌マーモセッ
ト室も⽤意する。
並⾏して膨⼤なバイオ関連ビッグデータを解析処理する世界トップの計算機環境の開発にも注⼒する。本学は、2018 年にアジア圏で初めて⽶ IBM 社が開発を続ける最先端の量⼦コンピュータへのクラウドアクセスができる IBM Q Network Hub を構築し、7 社の⺠間企業とともに毎⽉のペースで進化する IBM の最新量⼦チッ
プをこれまで例がないレベルで使いこなすことで、世界で最もインパクトのある量⼦コンピュータ-ソフトウェ
ア・アルゴリズム開発拠点として認められてきた。欧⽶の⼤学・研究機関との共同研究も盛んなだけに、本拠点で取得される膨⼤なバイオデータの解析を最先端の AI に加えて量⼦コンピューティングによる加速に取り組む。IBM が開発するのはゲート式量⼦コンピュータであるが、組み合わせ最適問題を得意とするアニーリング
式量⼦コンピュータを拠点内でクラウド利⽤する仕組みも整備する。
拠点開設後は、研究の発展に応じて、既存スペースの再配置を⾏い、必要に応じて拠点スペースを拡⼤、発展させる。慶應義塾中期計画 2022-2026 に基づき、本拠点が設置される信濃町キャンパスの整備を⾏い、本拠点が「世界から⽬に⾒える拠点」として発展し、事業終了後も将来にわたって慶應義塾を牽引する活動として発展させる。WPI 事業の発展とともに、研究者がアンダーワンルーフで活動できる理想的な設備のあり⽅を検討し、信濃町キャンパスでの新棟建築を視野に⼊れた研究環境変⾰を検討する。
⼈的交流が制限される状況下での研究活動の維持
COVID-19 の状況等で拠点に物理的に滞在できない場合であっても、研究者は、隔週で、定期的なミーティ
ングを実施し、研究活動の維持・強化を図る。研究の情報共有⽅法を初年度の早い時期に取り決め、研究の⽣データをクラウド上で共有する体制や、dropbox や slack などの情報ツールを最⼤限に利⽤し、いわば仮想空間研究所（サイバーワンルーフ）を構築して、⽇常的に連絡をとり研究状況を発表しあう運営体制を作る。

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ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

他キャンパスに所属している研究者に対しては、拠点内に居室を設け、信濃町キャンパス所属の研究者とのス
ムーズな連携を実現する。海外 PI については、担当アシスタントを設けるとともに、同じ研究コアの⽇本居住の研究者が、その研究活動をサポートする形をとることで、遠隔・来⽇時両⽅での WPI の研究活動を滞りなく推進させることができる仕組みを作る。海外研究者の来⽇時には拠点事務室において、来⽇⼿続きや、来⽇後の⽣活をサポートする。
研究者の⼤学院教育への参画
医学研究科・薬学研究科・理⼯学研究科という 3 つの⼤学院研究科による横断連携⼤学院英語プログラム（Science and Technology [理⼯学]、and Medicine [医学]、Pharmacy [薬]; STaMP [仮称]）を新設することによって、3 つの研究科に属する教員・研究者・学⽣が直接に交流できる「共鳴の場」を本 WPI 拠点に形成する。本拠点に属する PI は STaMP の研究科委員として、医・薬・理⼯学研究科のいずれの⼤学院⽣の指導資格をもつ。このことにより、⼀⼈の⼤学院⽣が研究科を越えた複数のメンターによる指導を受けることが可能となる。このような措置によって、本拠点に属する博⼠課程の学⽣が増え、研究コアユニットでの研究成果が増え、結果として拠点に参加する学⽣や若⼿研究者がさらに増えるという好循環が期待される。また、拠点の Jr PI やポスドクは、⽇常的に⼤学院⽣と研究活動を進めることによって教育・指導業績を積むことができる。⼤学院教育は研究科横断的に⾏われるので、PI や若⼿研究者は、⼤学院教育に参画することを通じて、他の学問領域への知識を拡充することや新たな連携を⽣み出すことが期待される。
既存制度の改善や慣習の撤廃
本学では、本拠点を、研究環境の最適化のために新しい取り組みを実践する場と位置づける。拠点を特区化
し、国内外の優秀な研究者（定年を超えた者を含む）の雇⽤を可能とする。WPI 特任教員の給与額は、業績に応じて柔軟に決定する。研究員の給与額については、PI の評価に基づき拠点⻑が決定する。この組み合わせにより、年齢に関係なく、世界トップレベルの研究者を雇⽤することができる。全学組織である研究連携推進本
部は、本拠点研究の連携を拡⼤・推進させる役⽬を持ち、本拠点をプラットフォームにして全学部・研究科が繋がれる仕組みを作る。本学では、世界トップレベルの研究⼤学にふさわしい、総合的な研究環境の構築に取り組んでいる。

４）次代を先導する価値創造４）-1. 基礎研究の社会的意義・価値の創出・発信 基礎研究の成果の社会意義や価値を⽼若男⼥問わず広く⼀般に発信していくための⽅策について、具体的・定量的に記載すること。

知財によるイノベーション︓
本拠点では、未知のヒト恒常的臓器円環メカニズム・超臓器間ネットワークを発⾒し検証するという新しいラ
イフサイエンスの⽅法論を確⽴する。この基礎研究は、⼈々が⼀⽣涯を通して健康である社会のための先制医
療、健康⻑寿医療に資する知⾒を⽣み出し、持続可能な成⻑社会に貢献する。基礎研究成果の知財化、ライセ
ンスアウトのプロセスを強化する。⽣まれた知財については、企業とのマッチングを促進し、⼤学病院内にある臨床研究推進センターの協⼒により臨床研究へと発展させる。企業との共同研究や研究者の起業を推進し、知財の社会実装を促進させる。この取り組みは拠点の URA と⼤学組織であるイノベーション推進本部、学術研究⽀援部との連携により推進される。また、COI-NEXT「誰もが参加し繋がることでウェルビーイングを実現する都市型ヘルスコモンズ共創拠点（代表機関︓慶應義塾⼤学）」との連携によってもこれらの取り組みは促進される。これらの活動により、基礎研究の重要性が社会に改めて認識され、⼈材育成にかかる経費の原資を⽣むサイクルを⽣み出す。
アウトリーチ︓
慶應義塾大学-23
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

研究活動や成果や価値を発信することは最重要項⽬である。アウトリーチには研究経験や専⾨知識を有する
URA が率いる専⾨チームを作り、コンテンツマネジメントに通じた⼈材を雇⽤し、魅⼒的で注⽬されるコンテ
ンツや Web サイトを作成する。本拠点で得られる新たな知⾒のうち、公開できる情報については、積極的にプレプリントジャーナルや SNS などのあらゆるメディア媒体を活⽤して、環境や医療の問題の解決を⽬指したバ
イオエコノミー社会の実現への貢献を発信する。また、本拠点での研究アプローチは、これまでの研究⼿法にない量⼦コンピューティング技術をバイオと結びつける取り組みである。この世界初のチャレンジで得られた成果を報告することがヒントになって、量⼦コンピュータの活⽤⽅法の開拓につながることへも貢献する。さ
らに、中⾼⽣を対象としたオープンキャンパスや、講義とワークショップを組み合わせたイベントなどを通じ、若い世代から研究に興味をもってもらえる仕掛けを作る。

４）-2. ⾼等教育とも連動した次代の⼈材育成 拠点だからこそ可能となる新たな融合領域研究や国際性に富む研究体制に、博⼠後期課程学⽣を含む若⼿研究者を参加させ、育成していくために必要な取組について、具体的・定量的に記載すること。

学問領域がますます多様化・専⾨化するとともに、未来に向けて破壊的イノベーションを⽣み出していくた
めには、学問領域を越えた「共鳴の場」を作ることによって学際的かつ融合的研究を推進することが必須である。そこで⾼等教育と連動させ、医学研究科・薬学研究科・理⼯学研究科という 3 つの⼤学院研究科による横断連携⼤学院プログラム（Science and Technology [理⼯学]、and Medicine [医学]、Pharmacy [薬];STaMP [仮称]）を 2023 年度から新設する（使⽤⾔語︓英語）。慶應義塾⼤学ではこれらの研究科はそれぞれ地理的に離れたキャンパスに存在していたために、これまで連携プログラムの実施にはさまざまな制限があった。しかし、本拠点を最⼤限に活かし、3 つの研究科に属する教員・研究者・学⽣が直接に交流できる「共鳴の場」を形成する。STaMP の計画・運⽤に当っては全学組織である教学マネジメント推進センターが全⾯的に⽀援する。重要なことは、⼤学院⽣や若⼿研究者が、⾃らの意思で⾃由に研究科の枠を越えて活動していくよ
うな⾃由な雰囲気をもった共鳴の場を育成することにある。また、本学は理化学研究所と 2008 年に基本協定書を締結して共同研究、⼈材育成の枠組みを定めており、実験動物中央研究所とは、2016 年に包括的な連携協⼒協定を締結している。従って、3 つの研究科のみでなく、これらの連携協定を活⽤して、将来的にはさらに⼤きな共鳴の場を築いていく。さらに後述するように STaMP は将来的には本 WPI 拠点をモデルとした国際的・分野融合型研究所群で構成する「⾼等研究所（仮称）」へ統合していく予定である。
１）共通メンター制度
博⼠課程の⼤学院⽣に対して、研究科を越えて複数のメンターが指導できる制度を設定する。メンターは研究指導に参加するのみでなく、学位審査に参加したり、それぞれの研究科での研究室や海外拠点の研究室での研究を推進したりする。この制度によって、分野をまたいだ学際研究者の育成を促進するのみでなく、⼤学院⽣を介してメンター間での学際的・融合的研究の推進が期待される。WPI に属さない医学研究科・薬学研究科・
理⼯学研究科委員についても、本拠点の発展とともに積極的に STaMP 連携研究科委員として登録し、学部を越えた⼤学院⽣の研究指導と⼈的交流を進めていく。
２）研究室インターンシップ制度
博⼠課程の⼤学院⽣が、最⻑ 6 ケ⽉で他研究室（同⼀研究科内、異なる研究科、海外拠点研究室いずれも対応）
でインターンシップを⾏える制度を整備する。研究室の選択に当っては、PI や WPI 事務局がサポートするが、⼤学院⽣の⾃発的かつ主体的な意思を尊重する。
３）⼤学院⽣・若⼿研究者が主催するシンポジウム、リトリート
⼤学院⽣およびポスドク等若⼿研究者のイニシアティブによって国際シンポジウムやリトリートをそれぞれ年1 回程度を⽬安として企画・開催する。PI および WPI 事務局はそれをバックアップする。このようなシンポジ
ウムの開催やリトリートの実施を通して、学問領域を越えた将来にわたる研究者間ネットワークの形成が期待慶應義塾大学-24
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)される。
４）⼤学院共通 workshop
学問領域を越えて若⼿研究者に必須の技術・知識を獲得するためのプログラムとして、座学に加えて演習をセットした Workshop を設置する。⼤学院⽣のみでなく、学部学⽣・若⼿研究者が受講できるようにし、修了者には STaMP として３研究科委員⻑名で Certificate を発⾏する。例えば、Presentation Workshop では、英語でのプレゼンテーション（⼝頭・ポスター・オンライン）の仕⽅について、外国⼈講師によって講義＋⼩グループ（5 名 x 4 グループ、各年）での実習を⾏い、それぞれのグループには 3 研究科の PI がチューターとして参加する。また、Medical Bioinformatics Workshop では、データサイエンティスト育成を⽬的として、ゲノ
ム解析、遺伝⼦発現解析、画像解析などの講義と実習を⾏う。３研究科の PI が講義・オンライン実習を担当する。
５）理⼯学部・薬学部の学部学⽣の卒業研究の医学部への受け⼊れ理⼯学部・薬学部では、医学部とは異なり、学部学⽣による卒業研究が⾏われる。これまでも不定期的に受け⼊れてきたが、本拠点の下で、医学部の医学教育統括センターと協⼒して年 20 名程度の学部学⽣の受け⼊れを⾏う。この学部横断の卒業研究を経験した修⼠課程や博⼠課程の⼤学院⽣が、本拠点の次代を担うことが期待される。
6）⾼⼤接続プログラム
既に本学で各学部において⾏われている⾼校⽣を対象とした⾼⼤接続プログラムを本拠点の下で、学部を越えて連携して進めることによって、本拠点の研究のさらに次代を担う次世代の⼈材の育成を⾏う。

４）-3. ⾃⽴化を⾒据えた拠点運営、拠点形成後の持続的発展 当該拠点が 10 年間の⽀援終了後に⾃⽴化するよう、新たな研究拠点形成に際して、組織の整理合理化の取組、拠点へのテニュアポ
ストの重点配分などの⼈的⽀援、ホスト機関から拠点への基盤的経費や⼟地・建物等の物的⽀援などを含む、ホスト機関の中⻑期的
な組織運営の計画・スケジュールについて、具体的・定量的に記載すること。

組織の整理合理化の取組
本拠点を慶應義塾⼤学直轄の独⽴した研究所として位置付け、将来的には、本 WPI 拠点をモデルとした国際的・分野融合型研究所群で構成する「⾼等研究所（仮称）」制度を設⽴し、発展させる。学内特区として研究の⾼度化と⾃⽴的運営確保のための諸施策を⼤胆に試⾏し、研究の質、研究環境・⽀援体制および資⾦獲得⼒の点で、世界中の研究者の注⽬が集まる突出した⾼等研究所を形成する。このような総意を形成した上で、本学に既存の部局横断/国際研究拠点を標榜する研究所/センターにおける再編を図り、これらの経常費予算、⼈員枠やスペース配分の組み替えにより、⾼等研究所にリソースを集約し、最適化する。社会的基盤、価値観が⼤きく変貌する現状に対して、⽇本の将来を創り上げる核となる⽂理融合型「総合知」を提案し、世界の先導者を育成する総合⼤学として進化させる原動⼒とする。⾼等研究所への参⼊は、本 WPI 拠点と同様「世界中の最先端研究者を魅了するインパクト、存在感をもつこと」を基準とする。その認定には厳格な参⼊要件を設定する反⾯、所属研究者には様々なインセンティブを⽤意する。この⾼等研究所制度とそこでの諸施策を⼤学全体へ波及、昇華させることにより、慶應義塾が研究⼤学としてさらに⾶躍する原動⼒として機能させる。
拠点へのテニュアポストの重点配分などの⼈的⽀援
本拠点に所属する研究者は、各出⾝部局にも籍を置くことができる制度とする（兼担制）。⼀⽅、上述の組織の整理合理化・統廃合により、テニュアポストの移管または増員のための予算捻出を実現し、⾼等研究所に学⻑裁量枠のテニュアポストを設置する制度も整備する。当該ポストは、若⼿研究者のテニュア・トラック、気鋭の研究者の学外・海外からの受⼊れ時等、特に PI の世代交代、⾶躍的なレピュテーション向上による外部資⾦獲得などを通じて拠点の持続的発展に資することを⽬的として充当する。
また、既存ルールである「特区特任教員（定年制度等が適⽤されない、外部資⾦による有期教員）」制度をさらに推し進め、拠点収⼊（外部資⾦）を財源として学内・外から「世界の知」を本拠点に集結させ、さらな
慶應義塾大学-25
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

る外部資⾦の獲得を促進する機能を併⽤する。教学マネジメント推進センターによる若⼿研究者育成プログラ
ムを経て本拠点に参画する⼤学院⽣を⼀研究者として処遇し、適正な給与を⽀払うことにより、拠点の裾野を広げて拠点の持続的発展を図る。
ホスト機関の中⻑期的な組織運営の計画・スケジュール
⾼等研究所の新設・運営は、「中期計画 2022-2026」に明記された 3 つの⽬標、「1. ⼈⽂社会科学と⾃然科学の協同、研究科連携による社会を先導する総合知の創成」、「2. ⾃律的に成⻑する研究⼤学の実現」、「3. 優れた研究者が世界中から集う「⽬に⾒える」国際研究拠点の構築」をトータルで具現化するものであり、上述の組織の整理合理化を⾏った上で、必要な基盤的経費（経常費等）を投資していくべき本学の中核的事業の１つとする。これは本拠点への⽀援期間終了後にも適⽤され、本拠点は⾼等研究所という形で持続する。本
拠点には、研究成果の社会還元や競争的研究費獲得を円滑に実践できる研究環境を提供する。さらに、国際的な研究拠点として外国⼈研究者が⽀障なく研究遂⾏できる、時代に即したソフト/ハードの研究環境を重点的に整備する。研究者が、⾃⾝の研究活動に専念できる場を提供する理想的な組織運営を⾏う。具体的には、拠点として研究・運営資⾦確保のための多様な新規の取組みを⼤学としてもバックアップするほか、ホスト機関としては、拠点開設時点では、PI 等⼈件費の⼀部（約 1.5 億円/年）ほか、信濃町キャンパス総合医科学研究棟において 3,000 ㎡以上の借上げ費⽤（約 3 億円/年）を負担する。公的資⾦の間接経費は、全額本拠点研究基盤の整備、改善のために使⽤する（企業等からの⺠間資⾦については、30%の間接経費を徴収する）。これらにより、最終年度には約 2 億円を拠点に措置できる。本補助⾦による拠点の研究・事務⽀援チームの⼈件費の負
担は 6 年⽬以降漸減させ、最終年度には半減させる（約 3.6 億円/年を⾒込む）。上記のとおり確保する外部資⾦および間接経費・オーバーヘッドへと順次財源を移⾏させることにより、本拠点への⽀援期間終了後も拠点を維持することが可能となる試算であるが、事業計画達成のために必要な⼤学経常費は投⼊する。

慶應義塾大学-26
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Bio2Q)

拠点⻑のビジョン
私は、免疫システムという複雑系に魅せられて研究キャリアをスタートし、その後、免疫細胞が最も活躍する場である外部環境との接触境界、すなわち粘膜⾯に着⽬するようになりました。そこでは、約100兆個（100万遺伝⼦）の共⽣細菌（マイクロバイオーム）が、あたかも⼀つの臓器として機能し、免疫恒常性に深く影響していることに気づかされました。ヒトの遺伝⼦数は2.7万個程ですからその機能的重要性
は推して知るべしです。更に宿主側に⽬を向けると、マイクロバイオームは、粘膜局所免疫系だけではな
く、全⾝の免疫系、さらに神経系・代謝系・循環器系といった多臓器ネットワークの⼀つの重要なピースとして働いていることにも分かってきました。実際、過去⼗年の間に、私たちの研究と並⾏して、⽶国
Human Microbiome Projectをはじめとした⼤型プロジェクトが実施され、様々な疾患とヒトマイクロ
バイオームの状態との相関関係が⾒出されてきました。加えて健常⼈の糞便を患者に移植する便移植治療の有効性が実証され、ヒトマイクロバオームに着⽬した新しい疾患治療法開発が現実味を帯びています。⼀⽅、そうした世界的なマイクロバイオーム研究の発展・マーケットでの活況にもかかわらず、実は、病態悪化の原因となる菌種や、逆に病態改善へと繋がる真にcausativeな菌種群や分⼦群を同定できた研究例は実に限られています。即ち、現在趨勢を占めるマイクロバイオーム研究のやり⽅では、腸内細菌叢と宿主表現型の「相関」理解の枠を出ないため、新規医薬品の開発過程も運を天に任せるような要素が多分に含まれています。例えば感染症の原因微⽣物を特定する時、病巣から微⽣物を分離し、分離した微⽣物を動物に感染させて同じ病気を起こせるかを検討するのが定⽯です。しかし、わずか１種類の病原菌で発症する感染症とは異なり、マイクロバオームの⽣理機能は複数の細菌種からなるコミュニティによって発揮されます。そのため、どの細菌種の組み合わせが機能的単位を構成しているのかを理解する必要があります。しかし、このコミュニティアクションをスループット⾼く解析する⽅法論は、現在のところ存在していません。マイクロバイオームは極めて重要なピースでありながら、依然として個体の「ダークマター」として取り残されています。そうした中、私たちは、次世代シーケンサーを⽤いた「相関」菌を割り出すデータ駆動型アプローチにとどまらず、⽬的とする表現型を維持しながらマイクロバイオームを絞り込み、本質的に重要な働きをする細菌株コミュニティを同定する独⾃のアプローチを展開してきました。マイクロバイオーム機能解析において必要な研究・技術（例えば難培養微⽣物培養技術、ノトバイ
オート技術、メタボローム解析技術、免疫研究など）は私たちが世界トップレベルの強みを有するものが多く、それらを最⼤限活⽤することで世界をリードするインパクトの⼤きな成果を出してきたという⾃負を持っています。しかし、マイクロバイオームと多臓器という極めて複雑なネットワークに対して、⼀つの研究室単位で明らかに出来ることは限られています。
⽣体の恒常性は、中枢神経系・免疫系・代謝系・消化器系といった多臓器間を円環のように無限につなぐ「多臓器円環」によって維持されています。そこにはマイクロバイオームも重要な機能を果たしています。そうした複数の回路が連動して作動することで、ヒトバイオロジーは最適化されていると考えられます。しかし従来型の、各臓器・細胞という単⼀ネットワークレベルでの解析、あるいはエフェクト
サイズの⼤きい遺伝⼦に着⽬する解析（例えばノックアウトマウスを⽤いた研究）だけでは、この複雑な多臓器円環機構の詳細を明らかにすることは出来ません。とりわけ、外的環境情報-個体内⽣物情報の信号変換メカニズムや、免疫・神経・代謝系を繋ぐ複雑なネットワークは、従来型の解析法では⼗分に解くことは困難です。各階層間の極めて複雑でダイナミックな相互作⽤を、還元化しながらも統合して理解していく新しい⽅法論が必要です。しかし、近年の技術⾰新によってこの状況は変⾰期を迎えつつあります。特に、代謝物の多様性や動態を捉えるメタボロミクス技術、並びにヒト組織幹細胞を半永続的に培養するオルガノイド技術は、ヒトバイオロジー研究に⼤きなブレークスルーをもたらしてきました。さらに、トランスポゾンを標的としたエピゲノム修飾解析技術、中枢神経系での神経回路解析に⾰命をもたらしたコネクトミクス技術は、いずれも多臓器円環を解明するための強⼒な武器となっています。また、最慶應義塾大学 -1
ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター (Bio2Q)

先端情報科学として、深層学習に代表される⼈⼯知能（AI）が威⼒を発揮しつつあります。さらに量⼦コンピューティング技術が注⽬されています。量⼦コンピューティングは0と1の重ね合わせ状態を取る量
⼦ビットや量⼦⼒学原理を情報処理に利⽤する新しい計算技術ですが、従来コンピュータに⽐べて圧倒的に⾼い表現⼒と計算速度が特徴です。そのため従来コンピュータによるAIと組み合わせることで、より困難な問題解決が期待されています。例えば、多対多の組み合わせを表すネットワーク構造から、背後に隠れた特徴を量⼦ビットによって表現することで、新規の⽣物学的知⾒を発⾒できる可能性があります。さらに、問題によっては従来型コンピュータよりも⾼速に問題解決をする点も期待されており、正当性の⾼い仮説を迅速に発⾒することでよりスピーディーな研究推進に寄与する点も期待されています。
このように、各バイオロジー研究技術の専⾨家が連携し、更にAIや量⼦コンピューティングとの融合研
究を加速すれば、マイクロバイオームと多臓器との円環研究において、これまで⾒つけることができなかった潜在的な因果関係を素早く発⾒・推論し、そして検証する事が出来る可能性があります。こうした融合研究によって、これまでブラックボックスのまま取り残されてきた、個体の外部環境情報処理機構や、細胞/臓器間の階層ごとの連動とシグナルの分散・統合・制御を、数段上の解像度で理解することは不可能ではないと考えています。
そこで、私たちはこれらの技術を更に融合させ、⼀気通貫で解析できる研究拠点形成を構築します。即ち、ヒトの様々な疾患や発達・⽼化にともなう多臓器マルチオミクスデータ（マイクロバイオームを含む）を収集し、AIに加えて量⼦コンピューティング技術を組み合わせることによって、ヒト多臓器円環の理解を⽬指す新しいWPI拠点として、ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター（Human
biology x Microbiome x Quantum, 略称︓Bio2Q）を設⽴します。Biology, Microbiome, Quantumのパイオニア研究者が集まり団結し、外部-⽣物シグナル変換の問題にチャレンジするとともに、臓器円環・恒常性の維持・変容メカニズムの解明に基づく新しいライフサイエンス分野を形成します。Bio2Q拠点では、Bio-1: ヒト多臓器多次元データ解析コア、Bio-2: 多臓器円環機構解析コア、Q:量⼦コンピューティングコアの3つの研究コアユニットを設定します。3つのコアが連動して機能し、臓器円環研究と量⼦コンピューティング技術の融合を通して、これまでのボトルネックを取り外し、ヒトバイオロジー・
マイクロバイオーム研究における新しい⽅法論を確⽴することを⽬標とします。その波及効果はきわめて⼤きく、様々な⽣命現象を解き明かす重要な切り⼝になるだけでなく、健康・医療産業へのインパクト
も⼤きいはずです。
慶應義塾⼤学は、マイクロバイオーム、オルガノイド・メタボローム・トランスクリプトーム・
コネクトミクス技術において世界トップレベルの強みを有する研究者が、丁度今のタイミングで集結しています。私は今回、実験動物中央研究所にも協⼒を仰ぎ、拠点が掲げる⽬標に沿って、コアとなる14
名の国内・外のトップサイエンティストを選出しました。加えて本構想では、免疫学、微⽣物学、神経科
学、情報科学、⽣化学、代謝学、幹細胞⽣物学、構造解析学等における10名の世界的リーダーの協⼒が得られることになりました。3名の海外PIと10名の海外共同研究者が所属するHarvard, NTU, MRC-LMB,
Rockefeller, MIT, Yale, NYU, Broad Institute, Stanford等の海外サテライトと密に連携し、海外留学
⽣や若⼿研究者にとって魅⼒的で世界レベルで戦えるような組織にしたいと考えています。
WPI拠点形成は、⼤学のあり⽅を変⾰する絶好のチャンスと考えています。学部の壁を越え、国際拠点との密接な連携によって、これまでなかなか進めることができなかった、⼤学の多様性推進・国際化対応を⼀気に加速します。⼤学でも計画中のDXと連携して、旧態依然とした書類作業や会議体を⼤幅に改善します。知財獲得・契約、英⽂論⽂作成⽀援、広報など研究者⽀援制度を充実させることによって、研究者がより研究に集中できる環境を構築します。⼀⽅で、コア単位やプロジェクトごとに適切な進捗状
況の⾒直しを⾏い、研究者の評価、予算などへ反映するとともに、新しいテーマの取り込みやチームの統廃合など、機動的に研究体制の⾒直しを⾏っていきます。このように、本拠点はその名の通り「世界的な研究拠点」として確⽴し、国内外の次世代の研究者を育成できる場となることを確信しています。
慶應義塾大学 -2
ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター (Bio2Q)

世界トップレベル研究拠点プログラム
ホスト機関のコミットメント
⽂部科学省

御中

2022 年 6 ⽉ 1 ⽇

慶應義塾⼤学塾⻑ 伊藤 公平

「世界トップレベル研究拠点プログラム」に申請した「ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター[Human Biology-Microbiome-Quantum Research center (Bio2Q)]」に関し、同申請が採択された際は、以下の事項について責任をもって以下のとおり具体的に措置していくことを確認する。

＜具体的措置＞※

以下のそれぞれの事項について、具体的措置を記載すること。

1) 当該拠点が真に「世界トップレベル研究拠点」となり、⽀援終了後に⾃⽴化するよう、当該拠点がホスト機関のミッション等の実現に資することを⽰すとともに、当該拠点をホスト機関の中⻑期的
な計画に明確に位置づけた上で、補助期間中から機関を挙げて全⾯的な⽀援を⾏うこと。
※当該拠点が、ホスト機関におけるミッション、建学の精神・理念、業務運営に関する⽬標等の実現に資することを⽰すこと。
また、ホスト機関の中⻑期的な計画における当該拠点の位置づけについて記載すること。

慶應義塾⼤学には、創⽴者である福澤諭吉が掲げた明確なミッションがある。福澤は建学の精神に「全社会の先導者」としての役割を⾃らが実践していくことを掲げている。本学の創⽴から 160 年以上を経た今、「社会」は「国際社会」を意味し、WPI 世界トップレベル研究拠点構想は、本学の発展に⽋かせない重要なアクションプランと合致している。そのため、本申請が採択された際には、Bio2Q 拠点に対し、機関を挙げて全⾯的な⽀援を⾏う。
本学のアクションプランの具体策として策定したのが「中期計画 2022-2026」で、「研究」における中期計画を実現させるための実践的な事業として、Bio2Q 拠点を位置づける。本拠点は、３つの研究
コアからなる分野融合型の研究を実践し、学内・学外の研究リソースを集結させる世界トップレベルの研究拠点となることを⽬指しており、国際的な研究拠点のあり⽅を⽰す先導役としての役割を果たすものである。また、連携⼤学院プログラムの設置により、当該分野における世界トップクラスの⾼度⼈材育成も⽬指すなど、「⾃律的に成⻑する研究⼤学」を⽬指す本学にとって、本拠点の形成は⼤きな契機となるものであり、本拠点の優れた取組みを広く学内外にも展開していく。
本拠点は慶應義塾⼤学直轄の研究所として位置付ける。将来的には、本拠点をモデルとした国際的で学際的な⾼度研究機関を複数設置し、これらからなる「⾼等研究所（仮称）」を設⽴する予定である。
⾼等研究所（仮称）の設置および運営は、本学の「中期計画 2022-2026」に明記された、「1. ⼈⽂
社会科学と⾃然科学の協同を推進し、研究科連携を強化し、社会を先導する総合知を創成する」「2. 財務、法務、リスクマネージメント、ガバナンス体制を強化し、⾃律的に成⻑する研究⼤学を実現する」「3. 優れた研究者が世界中から集う、世界から「⽬に⾒える」国際研究拠点を構築する」という⽬標に沿った核となる事業の⼀つである。
ホスト機関は、⾼等研究所（仮称）の運営を通じ、恒久的で良質な研究環境を提供・維持するため、資⾦⾯のみならず、研究成果の社会実装を促進する取り組みや、競争的研究資⾦の獲得において、組織的に最⼤限の⽀援を⾏う。最新の研究インフラを整え、国内外の研究者が研究に集中できる環境を整え、多様な研究資⾦の獲得に向けた新しい取り組みを実施する。

2) ホスト機関は、当該拠点をホスト機関内の恒久的な組織として位置付け、⾃⽴的に運営していくた
慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)1

めに必要となる既存組織の再編等を含むホスト機関の中⻑期的な組織運営の⽅向性に係る基本⽅針の表明及び今後の具体的な計画・スケジュールの策定を⾏い、それを着実に実⾏すること。

※ホスト機関の中⻑期的な組織運営の⽅向性に係る基本⽅針と今後の具体的な計画・スケジュールの両⽅について記載すること。

Bio2Q 拠点は慶應義塾⼤学直轄の研究所として位置付ける。拠点⻑の任免は学⻑と理事⻑を兼ねる塾
⻑が⾏う。また、拠点運営全般に関する決定については拠点⻑が決定権を持つ。このため、拠点⻑が意思決定のしやすい極めて機動性の⾼い体制となる。
将来的には、本拠点をモデルとした国際的⾼度研究機関を複数設置することも視野に⼊れており、これらは、学内における研究特区となる「⾼等研究所（仮称）」として位置づけ、必要に応じて、既存組織の整理・統合を進め、リソースを集中化させることにより、本拠点も含む恒久的に独⽴した研究組織として発展させていく。
本拠点の⾃⽴的運営にむけた、各種の⽀援・変⾰スケジュールとしては、下記を予定する。
1. 研究開始時点においては、信濃町キャンパス総合医科学研究棟を主たる拠点として、借上げ費
⽤約 3 億円／年 に相当する 3000 ㎡の研究スペースを供与し、本拠点の活動を⽀援する。拠点開設後は、研究進捗に応じて既存スペースの再配置を⾏うなど、拠点スペースの拡充を進める
⼀⽅、全学でのキャンパス整備計画のもと、信濃町キャンパス内での建物建設計画に基づき、本拠点のためのさらなるスペースを確保することを第⼀案として検討している。
2. 研究開始から、PI ⼈件費の⼀部（年間約 1.5 億円）を負担する。拠点開設後は、財政的な⾃⽴化に向けて、企業からの研究費負担を条件とする共同研究員受⼊や、クラウドファンディングなどを⽤いた寄付⾦募集など、多様な資⾦源の獲得を実施する。また、学内の産官学連携組織であるイノベーション推進本部を介して、本研究から得られた成果を企業へ積極的に導出し、社会実装を促進することでロイヤリティを得るなどの施策により、６年⽬以降の本プログラム
補助⾦申請額を漸減させ、広範囲な外部資⾦および間接経費、オーバーヘッドの充当率を⾼めていく。
3. 2022 年 4 ⽉に学内に新たに設置された「教学マネジメント推進センター」を通じて、本拠点の研究内容を軸とした、医学・薬学・理⼯学３研究科合同の横断連携⼤学院英語プログラム（Science and Technology [理⼯学]、and Medicine [医学]、Pharmacy [薬]; STaMP [仮称]）を 2023 年度より開始する。本拠点を契機として、学部・研究科横断型の教育プログラムを充実させ、若⼿研究者の育成に取り組む。
4. 研究活動を⽀援する事務部⾨におけるグローバル化促進のために、英語⼒と研究⽀援活動のス
キルを備えた⼈材の確保・育成をすすめる。事務部⾨の DX を推進し、業務プロセス改善などの合理化を⾏うことでリソースを確保し、2024 年度までを⽬途に学術研究⽀援部に国際担当を設け、本拠点やそれ以外の研究のグローバル化⽀援を実施する。
5. 研究 DX の⼀環として進めている研究データ管理を促進し、2024 年度までには、データ管理計
画⽀援システムを稼働させ、並⾏して、それと連動する研究データ基盤環境の構築を進め、グ
ローバルな視点でのオープンサイエンスへの貢献を実現させる。

慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)2

慶應義塾⼤学における計画

3) ホスト機関の基盤的経費等の配分の考え⽅を⽰した上で、当該拠点の運営及び研究活動の実施に必要な⼈的、財政的及び制度的⽀援を⾏うこと。また、ホスト機関のミッション等の実現に向けて、当該拠点の運営及び研究活動に WPI 以外の外部資⾦等を活⽤する場合、当該拠点と他の外部資⾦との関係性を⽰すこと。

※当該拠点の運営及び研究活動に WPI 以外の外部資⾦等を活⽤する⾒込みがある場合、該当する外部資⾦等の申請・獲得状況及び当該拠点との関係性を⽰すこと（該当する外部資⾦等に以下を含む場合は必ず記載すること。関係性は必要に応じて図⽰も可。）
・卓越⼤学院プログラム、・地域活性化⼈材育成事業（SPARC）、・共創の場形成⽀援プログラム（COI-NEXT）、・センター・オブ・イノベーション（COI）プログラム、・地（知）の拠点⼤学による地⽅創⽣推進事業（COC+）

グローバルに活動する研究者が⼀層研究に専念でき、法務、知財、DX、若⼿⼈材育成、資⾦調達等までトータルに⽀える⽀援体制を整備し、研究者にとり魅⼒的な拠点となるように最⼤限⽀援する。拠点⻑、副拠点⻑ 3 名、事務局⻑ 2 名、拠点専属の運営⽀援事務局を新組織として設置し、そのうち、本学所属教員の雇⽤費を負担する。医学部等の学部やキャンパスの事務部⾨も拠点運営を⽀援する。なお、拠点 PI が獲得する外部資⾦は毎年 7 億円以上あり、さらに間接経費の配分により、本プログラムの補助額以上のリソースを確保する。また、寄付⾦獲得などの⽀援についても取り組む。
制度的⽀援としては、本学における特区特任教授の雇⽤に関する内規をもとに定年制度の適⽤除外を⾏う、獲得した資⾦から本⼈のインセンティブを得ることができる褒賞制度を導⼊するなど、国内外の優秀な研究者が集まる魅⼒的な雇⽤環境を整備する計画である。
本拠点において進める、 上述の STaMP [仮称]を、2021 年度に採択された、次世代研究者挑戦的研究プログラム（JST-SPRING）において実施している研究科横断型の育成プログラムと連携させることにより、総合的な若⼿研究者の育成強化を実現させる。また、共創の場
⽀援プログラム（COI-NEXT）「誰もが参加し繋がることでウェルビーイングを実現する都市型ヘルス
コモンズ共創拠点（代表機関︓慶應義塾⼤学）」との連携によって、企業との共同研究や研究者の起業推進、研究成果や知財の社会実装に向けた好循環を⽣み出す⽀援体制を提供する。
本拠点における研究活動実施において、WPI 以外に活⽤する外部資⾦については、PI の獲得する外部資⾦の充当を予定している。PI の外部資⾦の獲得状況は、下図に⽰す通りである。

慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)34) ⽀援期間終了後も、当該拠点が⾃⽴的な運営を⾏い「世界トップレベル研究拠点」であり続けるた
め、拠点に対して⼈的・財政的な資源や施設・設備等の整備などの⻑期間にわたる資源配分などの必要な⽀援を⾏うこと。また、拠点の活動に必要となるインフラ（⼟地、研究施設・設備、研究ス
ペース等）は、⽀援期間終了後も継続した確保を前提として、拠点形成の早期から確保、提供すること。
補助事業終了後も、学内特区研究拠点として独⽴した運営を続けられるために、外部からの⼈的資源の確保とともに、塾内助成⾦の⾒直しや拡充による海外研究者⽀援、拠点活動を通じた若⼿研究者の育成による継続的な研究⼈材の確保を⾏う。また、３)にあげた⼈的、財政的⽀援策は、補助事業終了後も継続して実施する。拠点開設後は、研究の発展に応じて、既存スペースの再配置を⾏い、必要に応じて拠点スペースを拡⼤、発展させる。WPI 事業の発展とともに、研究者がアンダーワンルーフで活動できる理想的な設備のあり⽅を検討し、信濃町キャンパスでの新研究棟建築などを視野に⼊れた研究環境
変⾰を検討する。
5) 拠点運営に⼀定の独⽴性を確保するため、「拠点構想」実施にあたって必要な⼈事や予算執⾏等に関し、拠点⻑が実質的に判断できる体制を整えること。
拠点⻑の権限を強化し、拠点内における⼈事、予算執⾏、資⾦受け⼊れなどの権限を拠点⻑に委ね、拠点⻑の強いリーダーシップのもとで⾃⽴的に運営するとともに、事務局⻑を対外業務担当、学内業務担当の 2 名体制にすることで、他部⾨との迅速な調整を可能とし、機動⼒のある組織運営を⾏う。
今後拠点で⽣じるであろう課題のうち、拠点内で解決できない課題があれば、研究連携推進本部「分野融合特別推進室」が汲み上げ、全学の問題として解決にあたる。また、拠点内での成功事例について
も、研究連携推進本部が全学展開を図ることができるように⽀援する。このように、拠点⻑が⼤きな裁量権を持つとともに、拠点⻑が安⼼して拠点活動を遂⾏できる体制を構築する。また、研究連携推進本部「分野融合特別推進室」は、定期的に拠点の活動状況を確認し、必要があれば改善のアドバイスを⾏う。拠点⻑の過度の独善を防ぐためにホスト機関は関与を⾏い、事態の改善の⾒込みがない場合は、慶應義塾⻑の判断のもと、拠点⻑の交代が検討される。
6) 機関内研究者を集結させ、必要な環境整備を実現するにあたり、ホスト機関内の他の部局における教育研究活動にも配慮しつつ、調整を積極的に⾏い、拠点⻑を⽀援すること。
慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)

4

本学は、研究活動において「⼈⽂社会科学と⾃然科学の協同を推進し、研究科連携を強化し、社会を先導する総合知を創成する」ことを中期計画として掲げており、分野融合型の先導研究を⾏うことを⽬指している。この理念に基づき、本拠点には、様々なキャンパスから、優れた学内研究者が参画できるための環境を整える。また、PI が、本拠点における研究活動に集中する環境を提供するために、各学部の教育負担、管理運営業務負担軽減を⽬途とした⼈件費充当などを⾏う。
本拠点の申請から実際の拠点形成、運営後にいたるまでの活動を、研究連携推進本部「分野融合特別推進室」と連携しながら進めていくことで、本拠点の優れた取組みを各学部・研究科にフィードバック
するなど、本拠点と学部・研究科の橋渡しを⾏い、本拠点が様々な専⾨を有する研究者の知が集積される場として発展すべく、全学として本拠点の取組みを⽀援する体制を整える。
7) 機関内の従来の運営⽅法にとらわれない⼿法（英語環境、能⼒に応じた俸給システム、トップダウ
ン的な意志決定システム、⼤学院教育との連携等）を導⼊できるように機関内の制度の柔軟な運
⽤、改正、整備等に協⼒すること。
本拠点専属の事務局を新組織として設置するほか、既存組織の学術研究⽀援部に国際担当を設置するなど、研究⽀援組織の国際化を強⼒に推し進めることで、契約、知財、審査などの実務知識と英語⼒を兼ね備えた⼈材の確保ならびに育成を⾏う。国際的に⽬に⾒える業績を残し、65 歳の定年後も益々の発展が期待される研究者に関しては、年齢に関係なく拠点で活動できる制度を新設する。各種の若⼿研究者育成プログラムと連動させることで、次世代を担う研究者の育成と拠点への⼈材流⼊による循環を実現するなど、本拠点を総合知の集積場として位置づける。
8) その他、当該拠点が「拠点構想」を着実に実施し、名実ともに「世界トップレベル研究拠点」となるために最⼤限の⽀援をすること。
多様性を尊重し、国際公募により研究者を広く任⽤することや、グローバルな研究ネットワークの構築に向けた⽀援を実施する。本拠点において発⽣・収集する各種研究データについて、本学が研究 DXの⼀環として進める研究データ利活⽤のためのプラットフォームを通じて可能な限り公開・共有することで、本拠点の研究にとどまらず、新たなイノベーションの創出に繋げていく。⼀⽅、研究の国際化やオープン化に伴う新たなグローバル規模のリスクへの対応として、研究インテグリティの確保や安全保
障貿易管理体制のさらなる強化など、国際的研究機関としての前提条件を確実に充⾜する。WPI 拠点事
業を通して、教職員の意識改⾰と学⽣の啓発を⾏い、世界に伍する研究⼤学を⽬指して、⼤学改⾰を確
実に実⾏する。
9) ホスト機関は、当該拠点が達成した成果を⾃⼰評価し、ホスト機関⾃らが優れた取組として評価したものについて、ホスト機関全体への展開・波及を図ること。
本拠点における活動、成果について、外部者を含むアドバイザリー・カウンシルによる評価を定期的に実施する。アドバイザリー・カウンシルは慶應義塾⻑が組織し、50％以上の外国⼈メンバーで構成する。また、優れた取り組みについては、研究連携推進本部などにおいて共有し、学内全体へ展開・波及をはかる。特に、本拠点施設が、⼤学内の英語化、知財部⾨の強化、イノベーション創出、スタートア
ップ促進等の牽引役となり、ホスト機関全体のグローバル基盤を強化する。また、本拠点を世界トップレベルの研究拠点を運営するためのモデルケースとして、後続する学内の他の研究組織への展開を図るとともに、独⾃の財源が求められる私⽴⼤学が運営しうる世界トップレベルの研究組織として、他⼤学の範となる。
10)
WPI 拠点や WPI アカデミー拠点を持つホスト機関については、既存の拠点を世界トップレベ
ル研究拠点として維持・発展させるための⼗分な⽀援を⾏い、また、新たな拠点への⼗分な⽀援と、既存の拠点への⽀援の継続を両⽴させること。
慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)

5

※WPI 拠点や WPI アカデミー拠点を有するホスト機関のみ記載すること。

該当しない

11) WPI 拠点や WPI アカデミー拠点を持つホスト機関については、既存の拠点の優れた成果を、⾃主的かつ積極的にホスト機関全体に波及させ、機関⾃らの改⾰につなげること。
※WPI 拠点や WPI アカデミー拠点を有するホスト機関のみ記載すること。

該当しない

慶應義塾⼤学
ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター (Bio2Q)6

世界トップレベル研究拠点プログラム
主任研究者リスト※ 主任研究者が10名を超える場合は、適宜⾏を追加してよい。
※ 「世界トップレベル」と考えられる研究者については、その⽒名の右側に「＊」印を付すこと。
※ 年齢は、2022年4⽉1⽇時点とすること。
※ プログラム開始時点で、当該構想に参加できないものについては、備考欄に、参加予定時期を明記すること。
※ 外国⼈の⽒名は英語で記載すること。
※ サテライト所属PIの場合は備考欄に「サテライト」と記載すること。

（ ⽇本語で作成）

ヒト⽣物学-微⽣物叢-量⼦計算研究センター

拠点名（仮称も可。20字以内）

慶應義塾⼤学

ホスト機関名⽒

名

年齢

現在の所属、役職

専（機関、部局、専攻等）

⾨

エフォート†

備

(%)

考

拠点⻑
（主な受賞歴等）
1

本⽥

賢也*

53

慶應義塾⼤学医学部・教授

マイクロバイオーム・免疫学

90

2014-2021 Highly Cited Researcher
2020 UNESCO Carlos J. Finlay Prize
Science Translational Medicine, Cell Host Microbes, Editorial Board
副拠点⻑

2

佐藤

俊朗*

49

慶應義塾⼤学医学部・教授

消化器病学

90

（主な受賞歴等）
2019-2021 Highly Cited Researcher
副拠点⻑

3

有⽥

誠*

52

慶應義塾⼤学薬学部・教授

脂質⽣物学・リピドミクス

80（主な受賞歴等）
2021 ⽂部科学⼤⾂表彰科学技術賞（研究部⾨）Executive Editor: Progress in Lipid Research
副拠点⻑

4

⽥中

宗

41

量⼦アニーリング・統計⼒学・計慶應義塾⼤学理⼯学部・准教授

算物理学

80

(特筆すべき点)
国内外の学会等会合における招待講演70件，量⼦コンピューティング系国際会議組織委員4件（主な受賞歴等）

5

塩⾒

春彦*

62

慶應義塾⼤学医学部・教授

エピジェネティクス

80

JST CREST・さきがけ「ゲノム合成」研究総括、Editorial board: NAR,
RNA, Mobile DNA（主な受賞歴等）
2012年時實利彦賞, 2012年 ⽂部科学⼤⾂表彰（科学技術賞）,AMED

6

柚﨑

通介*

62

慶應義塾⼤学医学部・教授

神経科学・シナプス症

80

脳科学研究戦略推進プログラム・プログラムスーパーバイザー, ⽇本神経科学学会会⻑, Editorial board: Cerebellum; Frontiers in Molecular
Neuroscience; European Journal of Neuroscience; Neuroscience（主な受賞歴等）

Department of Immunology/
7

Jun Huh*48

Harvard Medical School・Associate
Professor

Microbiome and
Neuroimmunology

102019 Investigator in the Pathogenesis of Infectious Disease, The
Burroughs Wellcome Fund, 2016 Pew Scholar, 2015 Searle Scholar,
2013 Smith Family Awards for Excellence in Biomedical Research
サテライト（主な受賞歴等）
JST科学研究費審査委員表彰

8

佐々⽊

えりか

55

公益財団法⼈実験動物中央研究所
モセット医学⽣物学研究部

マー部⻑

実験動物学、繁殖⽣物学

80

科学技術分野の⽂部科学⼤⾂表彰科学技術賞受賞
慶應医学会 野村達次賞受賞
⽇本実験動物学会 安東・⽥嶋賞受賞
AMED 脳科学研究戦略推進プログラム
⾰新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト 研究代表者(特筆すべき点）
Board of Directors: The Society for functional Near Infrared

9

皆川

泰代

51

慶應義塾⼤学⽂学部・教授

発達認知神経科学，発達⼼理学，
⾔語⼼理学

80

Spectroscopy
⽇本⾚ちゃん学会常任理事
Editorial Board: Neurophotonics, Frontiers in Neuroscience, Trends in
Neuroscience and Education （予定）

Neurobiology Division/ MRC
10Alexandru Radu Aricescu *49

Laboratory of Molecular Biology,
Cambridge, UK・Programme Leader

Neuroscience & Structural
Biology10（主な受賞歴等）
2003年

11

曽我

朋義*

62

慶應義塾⼤学環境情報学部・教授

分析化学、メタボロミクス、がん
代謝80

独創性を拓く先端技術⼤賞

2004年 産学官連携功労者表彰

⽇本⼯業新聞社賞

科学技術政策担当⼤⾂賞

2005年 バイオビジネスコンペJAPAN最優秀賞
2007年 科学技術分野の⽂部科学⼤⾂表彰科学技術賞（研究部⾨）
2009年 全国発明表彰

12

⼭本

直樹*

45

慶應義塾⼤学理⼯学部・教授

量⼦計算、量⼦制御

50

13

榊原

康⽂

61

慶應義塾⼤学理⼯学部・教授

バイオインフォマティクス

70

発明協会会⻑賞

（主な受賞歴等）
2017年度⽣命医薬情報学連合⼤会研究奨励賞受賞、2021年⽇本内分泌学会
学術総会特別講演
サテライト（主な受賞歴等）

公益財団法⼈実験動物中央研究所 ライ
14

末松

誠*

64

ブイメージングセンター⻑

⽣化学

80

慶應義塾⼤学医学部・教授

福澤賞（2021, 11⽉）、安藤百福賞⼤賞（2019, 2⽉）、ダボス会議”
Healthy longevity”議⻑（2019, 1⽉）、 リトアニア共和国国家勲章（2018, 2⽉）、⽇本医療研究開発機構（AMED)初代理事⻑、国際難病研究
コンソシアム理事（2015-2020)

Neuroscience & Mental Health/Lee
15

George Augustine *66

Kong Chian School of
Medicine/Nanyang Technological

Neurobiology

30

University・Professor† 研究者の年間の全仕事時間（研究活動の時間のみならず教育・医療活動や兼業部分等、全ての業務等を含む）を100%としたとき、本WPI拠点の研究活動等を実施する時間の配分率(慶應義塾大学) - 1

ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター（Bio2Q)