M&Dデータ科学センター

医歯学研究・医療・教育をデータサイエンス面で推進する

国立大学法人 東京医科歯科大学
M&D データ科学センター〒 101-0062
東京都千代田区神田駿河台 2-3-10
東京医科歯科大学駿河台キャンパス
22 号館 5 階
E-mail mddsc.dsc@tmd.ac.jp
URL https://www.tmd.ac.jp/cmn/dsc/

M&D Data Science Center1

M&Dデータ科学センター

概要

AI・ビッグデータ研究部門
生体多元情報研究部門
ヘルスインテリジェンス部門
データ科学アルゴリズム設計・解析部門
メディカル統計数理研究部門
データ科学 ELSI 研究部門
スマートホスピタル部門
データ科学戦略開発部門

M&D データ科学センターは、学長直轄の全学的組織であり、5 つの基幹分野と 10 の協力分野を含む8 部門から構成されている。

医歯学研究・医療は情報化・国際化の観点において、新たなフェーズに入っています。特に、バイオメディカル研究においては、ゲノム情報解析や 1 細胞解析などにおいて大量の情報が取得可能となっており、その情報を統合的に分析して新しい解決策を生み出す可能性が高まってきました。また、医療においても、莫大な医療情報を統合的に解析し、診療に活用すると同時に、病院内及び他機関とのネットワーク構築など、先進的な「スマートホスピタル」構想が現実となりつつあります。これらにとどまらず、ICT 技術を用いた遠隔医療や、地球規模での公衆衛生などの空間的な広がりに加えて、予防医学・先制医療などの時間的な広がりも起きています。
このような状況を踏まえ、Society5.0 時代の新しい医歯学研究・医療・教育を牽引すべきモデルケースとして、ご挨拶

データサイエンスで医歯学の世界を切り拓こう

本学における医歯学研究・医療・教育をデータサイエンス面で推進する中心的存在として、2020 年４月「M&Dデータ科学センター」を設置しました。

M&Dデータ科学センター長
東京医科歯科大学特任教授

宮野 悟

2020年4月、センター長に就任した宮野悟です。
東京医科歯科大学には大学病院の他、疾患バイオリソースセンター、難病治療クラスターなどがあり、医科と歯科の臨床に関わる大量のデータがあります。
M&Dデータ科学センターは基礎、応用、臨床での展開に向け、それぞれ「M&Dデータ科学基盤系」「 M&Dデータ科学実践系」「 M&Dデータ科学アウトカム系」の3つの系を置き、本学が保有するこれらのデータを活用し、全国モデルとなるよう人材育成や研究を担っていきます。
教員は、情報科学、統計科学、計算科学、倫理的・法的・社会的問題（ELSI）を含む領域の研究者らが集まっています。
最先端の研究や臨床への実装を進めるだけでなく、「アントレプレナー（起業家）として社会を牽引する」
人材育成を目指します。

2 M&D Data Science Center

M&D Data Science Center3

M&Dデータ科学センター
分野紹介

AI・ビッグデータ研究部門

AI技術開発分野
教授

基幹分野

統合解析分野Park
Heewon

当分野では、医歯学、医療分野において急増しているゲノムやトランスクリプトー
ムなどのオミクスデータや患者データなど、多次元・ ヘテロな生体ビッグデータを、スーパーコンピュータなどの先端的情報処理技術と生命情報学、機械学習（ベイズ理論、特任教授

宮野 悟

講師

鎌谷 高志

深層学習など）を組み合わせることで解析し、新たな医学・生命科学的知見を明らかにします。特に、生体・生命システムや病態の解明、予後や将来状態の予測、治療戦

長谷川 嵩矩に基づき、健康・医療におけるメディカルビッグデータを解析し、がんなどの疾患の複雑なシステムを理解するための AI・統計モデリング技術開発及び新手法を用いたバイオメディカル研究を行います。

個別化医療向けた統計モデリング・AI 技術開発
近年、医療分野においては、患者個々の DNA や RNA を読み取り、得られたデータ室では、個別化医療に役研究立てることを目指し、ゲ

1. 病態の統計的時系列モデリングと（予後などの）将来状態予測の研究

ノム情報などの膨大なパーソナルオミクスデー

3. 健康診断や診療データを用いた疾患の罹患確率、重症度予測の研究

伊東 聰

不可欠です。AI 技術開発分野では、統計科学、情報科学、人工知能などの理論・技術化医療（genomic personalized medicine）の研究が急速に進んでいます。本研究2. ゲノムデータを中心としたマルチオミクス大規模データ解析の研究
助教

メディカルビッグデータに基づく "Evidence-based" ヘルスケアや個別化医療は必修・の解析から抽出された情報の活用に基づいて治療の成功率の向上を目指すゲノム個別略の策定などを実現するための、新たな数理的解析手法の開発まで実施します。
准教授

現在、我々が直面している人口減少・超高齢化という大きな課題を解決するためには、基幹分野

タの解析を通じて疾患の4. 数理モデリングと AI に基づく腫瘍免疫システムの解明

複雑なシステムを理解

5. スーパーコンピュータと数理モデリングを用いたがんの起源と多様性の解明

し、個別化医療へのエビゲノムなどの生体ビッグデータの数理的解析手法の開発と応用

デンスを得るための統計モデルや AI 技術開発の疾患の病態は、生体内の遺伝子や代謝物、腸内や皮膚の細菌叢など、多次元・ ヘテロな因子が複雑かつ相互に影響し合い、異常を引き起こしている状態です。本研究室研究を行っています。

角田 将典

では、ゲノムやトランスクリプトーム、プロテオームなどのオミクスデータや臨床・ネットワークバイオロジ

特任助教

わせることにより、がんのような疾患の原因となる（遺伝子などの）因子の判別・解特任助教

小川 弥穂特任研究員

健康診断を通して得られる患者データを、生体内や病態の数理的モデリングと組み合遺伝子の発現制御関係を表す遺伝子ネットワークは、がんなどの複雑な疾病におけるドライバー遺伝子変異の探索などの複雑な疾患のシステム的理解に向けて活用され明や、患者さん一人ひとりの重症化・予後予測、治療戦略の提案、投与した薬の現在ています。本研究室では、メディカルビッグデータに基づき遺伝子ネットワークを構から将来に至るまでの体内濃度予測をするなど、幅広い研究を行っています。

築し、遺伝子制御パターンによるがんの進化などの疾患のメカニズムの理解、分子標

田中 洋子的薬の感受性予測などに関するネットワークバイオロジ研究を行っています。

技術補佐員

協力分野 メディカルデータ解析分野

鈴木 麻子

立石 宇貴秀 教授（画像診断・核医学分野） 中島 義和 教授（バイオ情報分野）

客員教授

岡本 青史

分野紹介

客員教授

丸橋 弘治

M&D データの統合的解析基盤の構築と協力体制の推進
医歯学・医療研究は、情報の質と量双方の観点から、新たな時代に入っています。
健康状態や疾患の解析において、ゲノム情報解析や 1 細胞解析を通して大量の生体情報を取得・利用するのは一般的になっており、それらの情報を統合的に解析することで、新たな知見や疾病の治療戦略を生み出すことが可能となりました。統合解析分野はこ

協力分野

生体多元情報研究部門

多元情報解析分野

協力分野 ゲノム情報解析分野

古川 哲史 教授（生体情報薬理学分野）
田中 敏博 教授（疾患多様性遺伝学分野）

協力分野 遺伝子発現情報解析分野

二階堂 愛 教授（ゲノム機能情報学分野）のような大規模データ解析を長年継続している研究チームで構成されているだけでな
く、東京大学医科学研究所のスーパーコンピュータ SHIROKANE との包括契約など、既設の組織と有機的に連携することで、本学の医療ビッグデータの統合的解析を実践すると共に、統合的解析に必要な情報教育と情報基盤の構築を推進します。

4 M&D Data Science Center

M&D Data Science Center5M&Dデータ科学センター
分野紹介

基幹分野

AIシステム医科学分野

ヘルスインテリジェンス部門
医療者の視点から見た課題に対し大規模データ取得・数理データ科学・生命科学実験による検証という三位一体研究によってアプローチします。また、ラボ内外の教育を重視することで将来の科学・医療界に大きな投資をしています。AI システム医科学
分野では独自の Web サイト (https://shimizuhideyuki-lab.org/) も運営しておりま

教授

清水 秀幸

分野紹介

基幹分野

データ科学
アルゴリズム設計・解析分野すので合わせてご覧ください。

研究プロジェクト

教授

坂内 英夫

ら TNM 分類以上にステージを層別化する手法を開発し、NHK ニュースや日経新聞で報道されました。
AI 創薬
広大な化合物の「海」究を行っています。

M&D 分野データの処理のためのアルゴリズム設計・解析
M&D 分野において生成される各種シーケンスデータ・センサデータなどの大規模データを迅速に処理・分析・活用するための手法を研究しています。主に文字列・系列データに対して、パターンの照合・検索・発見、データ圧縮・圧縮データ処理など、を行っています。また、それらの手法の理論的基盤となる文字列組合せ論の研究も行っ

医師としての専門的な知見をベースにして、健康・疾患データならではの課題に対ます。例えば乳がんの遺伝子発現データを AI で学習することで、23 の遺伝子のみか大規模データを迅速に処理・分析・活用するためのアルゴリズムとデータ構造の研様々な処理を高速かつ省領域に行うアルゴリズムとデータ構造の設計やその性能解析

AI を使った臨床患者データ解析 ( クリニカルインフォマティクス )処するための解析手法・ツールの開発や、患者さんの層別化に関する研究を行ってい

データ科学アルゴリズム設計・解析部門

助教

クップル
ドミニクています。
パターンの照合・検索・発見
キーワード検索に代表されるパターン照合・検索の問題やデータを特徴づけるパターンを発見する問題に対し，データの種類や解析の目的に応じてパターンがデータに「現れる」ことを適切に定義した上で効率的なアルゴリズムや索引構造の研究を行っています。

からほとんど手がかりなしに目的の化合物を「照ら し 出 す 」AI 創 薬 シ ス
テム LIGHTHOUSE ( 灯台 ) を開発し、いくつもの新薬を実験的に見つけたことで、NHK などテレビ各社や朝日新聞、読売新聞、ネットニュースに大きく取り上げられま

データ圧縮と圧縮情報処理
データを圧縮することでデータの記録や受け渡しに必要となる記憶領域・通信帯域を節約するだけでなく、圧縮したまま処理を行うことで処理時間までも「圧縮」することを目指した圧縮方法や処理アルゴリズムの研究を行っています。

した。
現在は LIGHTHOUSEをさらに拡張させ、物理化学法則を取り込んだ創薬基盤プラットフォームの開発をしています。低分子医薬品だけでなく、中分子・抗体医薬といったより複雑な分子デザインにも挑戦を始めました。
大規模データ時代のシステムワイドながん研究
生体システムの破綻としてのがんという側面に注目し、大規模計測データの数理・情報学的解析によってがんの生物学により深く切り込み、またよりよい治療法の提案についての研究をしています。
生きたマイクロマシンとしての微生物
自然界、特に微生物がもつ性質を AI などを活用してデータマイニングし、見出したシステムを使って今度は有用なマイクロマシンを合成生物学の手法で作り出すという野心的な取り組みをしています。有用な物質を効率よく作らせたり、感染症に対処するための新しいアプローチの創出を目指しています。

6 M&D Data Science Center

M&D Data Science Center

7

M&Dデータ科学センターメディカル統計数理研究部門

分野紹介

大規模計算資源の有償利用サービス

生物統計学 (Biostatistics) の視点から、基幹分野

生物統計学分野

医学・歯学・医療にフォーカスしたデータ分析のための方法論を開発し、さらに統計教授学の応用を通して実践的な M&D 領域研究

髙橋 邦彦

を推進していきます。

SHIROKANE

M&D 分野データ分析のための方法論開発

講師

安齋 達彦

SHIROKANE は東京大学医科学研究所に設置されているライフサイエンス分野専用のスーパーコンピュータ（https://M&D 分野のデータ分析のための生物統

gc.hgc.jp/）であり、専用コンピュータとしては国内最大の演算性能を持ちます。演算性能は合計で 1,250TFLOPS 以上、計学的な方法論の開発を行っています。特に地理・時間情報を利用した空間疫学研究、
助教

感染症サーベイランス・モニタリング、複西田 優紀

新型インフルエンザ発生時における NYC 保険局
サーベイランスデータのクラスタリング解析

SHIRAUME

タ（RWD）分析、多元的なエビデンスやモデルの統合に向けたメタアナリシス、ダイナミックモデリングなどにおける問題解

SHIRAUME は 2021 年 3 月より稼働している、大規模生命・医療データ格納向けに設置されたオブジェクトストレー

決のための新たな統計的方法の開発とともジサーバーです。総容量は 1PB であり、全ゲノムデータなどのアラインメントなどを実行させることのできる計算機サーに、実践的な応用研究、普及に向けたソフ

実践的なM&D 領域研究の推進

研究に必要不可欠である計算資源を備えています。学術・民間機関向けにサービスを提供しており、多くの生命科学者が共同で利用しています。

雑かつ精緻でない医療リアルワールドデー

トウェアの開発も進めています。

ストレージ容量は約 30PB、そのほかにもデータ長期保存用のアーカイブディスクや GPU サーバーなど昨今の生命科学バーも備えています。大学内ネットワークにおいてセキュアに運営されており、SHIROKANE と SHIRAUME はデー
用量反応関係のメタアナリシス（コーヒー摂取量と大腸がんの関係）

タの直接的な送受信が可能なため、全ゲノムデータなどの大規模データを SHIRAUME 内で管理しつつ、必要に応じてSHIROKANE に転送し、解析を行うことが可能です。

医学・歯学・医療分野の専門家と協力し、M&D 領域の研究の発展・さらなる向上を

M&D データ科学センターでは上述の SHIROKANE の利用に関する包括契約を締結しました。本契約の締結に伴い、目指した共同研究を推進しています。臨床研究・試験、観察研究、基礎実験研究など様々大規模計算リソースを安価に利用することが可能です。これに合わせて学内ストレージサーバーである SHIRAUME を連な研究において、研究設計から統計解析まで協業し、実践していきます。さらにデー携させることにより、大規模生命・医療データの計算・格納資源を十分に提供することが可能です。

タサイエンスとしての視点から、新たな横断的研究の提案と実践、健診・検査・診療デー
タなど、M&D データの有効的な活用研究の推進も目指しています。
協力分野 生物統計学分野

平川 晃弘 教授（臨床試験管理センター）

協力分野 遺伝統計学分野

高地 雄太 教授（ゲノム機能多様性分野）

協力分野 疫学分野

分野紹介

藤原 武男 教授（国際健康推進医学分野） 相田 潤 教授（健康推進歯学分野）

データ科学ELSI研究部門

協力分野 データ科学ELSI研究分野

吉田 雅幸 教授 （先進倫理医科学分野）
お問い合わせ先

8 M&D Data Science Center

M&Dデータ科学センター事務室

https://www.tmd.ac.jp/cmn/dsc/service.html

メールアドレス：mddsc.dsc@tmd.ac.jp

M&D Data Science Center

9M&Dデータ科学センター

Interview

入進学希望の方へ

大学院入進学情報
本学大学院医歯学総合研究科では医歯学に限らず様々なバックグランドの学生を受け入れるために修士課程医歯理工保健学専攻（2 年間）から博士課程医歯学専攻（4 年間）もしくは生命理工医療科学専攻（3 年間）を継続的に履修する体制が整っています。

本学大学院でデータサイエンスを学ぶ意義
ソフトバンク株式会社

金 大柱氏

修士課程 医歯理工保健学専攻

2013 年 3 月 九州大学大学院にて博士号 ( 機能数理学 ) 取得後、ソフトバンク株式会社に入社
2013 年 4 月〜 2018 年 3 月 セキュリティ部門で社内システム開発業務に従事
2018 年 4 月〜 2019 年 3 月 AI 部門で機械学習システム開発業務に従事
2019 年 4 月〜 2020 年 9 月現在 同部門課長として OCR 製品開発および管理業務に従事

統合解析分野／AI技術開発分野／AIシステム医科学分野／データ科学アルゴリズム設計・解析分野／生物統計学分野

4 年制の学部を卒業あるいは卒業見込みの者（または同等以上の学力があると認められた者）が対象となります。
修士課程医歯理工保健学専攻では、出願に先立ち必ず専攻分野の指導教員と面談し、内諾を得たうえで入学試験を受験できます。合格すれば希望分野で研究を行います。（第 1 志望入学に添えない場合、第 2 志望入学を認めることがある）年限内に修士論文を提出し、学位は修士（医科学・歯科学・口腔保健学・理学・工学・保健学）を取得することが可能です。

博士課程 医歯学専攻
統合解析分野／AIシステム医科学分野／生物統計学分野

医学部 ･ 歯学部 ･ 獣医学部（6 年制）・薬学部（6 年制）の学部卒業生、卒業見込
みの者、修士課程修了者、修了見込みの者（または同等以上の学力があると認められた者）が対象となります。年限内に博士の学位論文を提出し、博士（医学・歯学・数理医科学・学術）の学位を取得することが可能です。

博士課程 生命理工医療科学専攻
AI技術開発分野／データ科学アルゴリズム設計・解析分野

AI 戦略室 AI エンジニアリング部 AI エンジニアリング 2 課課長

一分野の研究に没頭した経験が広い視野を培い、次の挑戦を成功に導く
Q. データサイエンティストに求められること
メディカルサイエンスでいうと、まずは AI による画像データ解析によって腫瘍の発現箇所を見極めるといった技術が進んでいます。AI モデルの腫瘍検出精度で本物の医師に匹敵するほどの精度が出ている領域もあり、このような技術は医療の課題を解決する一助になると考えます。また、ゲノムデータの解析では、高次元の統計理論を使い効率的に情報を抽出することで、特定の患者群の抽出を行うことが可能です。さらに、カルテについても完全に電子化して、関係する医療従事者であればセキュアな環境で誰でも見られるようにするといった取り組みも期待されます。
画像診断などで病気の発現箇所を見極めたいなどの予測性能を重視したい場合には、機械学習あるいは深層学習が有用ですし、事象の解釈が求められる場面では統計的手法を使えばいいでしょう。場面に応じてそれらの手法を使い分けできるスキルが求められていて、かつ適切な手法でデータを分析し結論を導く能力が求められていると思います。
Q. M&D データ科学センターで学ぶメリット
研究志向が強い学生、一つの分野を究めたいという学生には大学院進学を勧めます。また、その大学院で取り扱う内容が独創的であればあるほど、希少価値の高いスキルが身に付くことが期待されます。その点、東京医科歯科大学はメディカル分野・デンタル分野に特化した知見やデータが豊富に蓄積されており、それらとデータサイエンスを融合した研究ができる日本で唯一ともいえる環境です。東京医科歯科大学大学院に行かなければできない貴重な研究に挑戦してほしいですね。
Q. 入学を検討中の方へアドバイス
私が大学院にいたころとは違い、新しい論文が発表されれば論文は WEB で簡単に閲覧でき、その実装が同時に公開されることも多く、運が良ければ動画で内容を詳細に説明してくれている場合もあります。このように勉強や研究の環境が整ってきている反面、自分の独創性を出すことが難しくなっているとも言えますよね。だからこそ他者との差別化を意識し、自分が戦っていく分野を意識しながらスキルを伸ばしていってほしいと思います。独創性は、自分がとことん興味を持った分野で研究を主体的に進める過程で養われ、発揮できると考えます。
自分が興味を持った一つの分野をとことん研究しつくした経験があると、ほかの分野に挑戦するときにも広い視野修士の学位を有する者又は取得見込みの者（または同等以上の学力あると認められた者）が対象となります。年限内に博士の学位論文を提出し、博士（理学・工学・保健学）を取得することが可能です。

10 M&D Data Science Centerで見渡せるようになります。私自身も博士後期課程まで行って研究に没頭したことが、ほかの場面でも活きているという実感がありますし、弊社内でも、そういう経験がある人は伸びる傾向にあると感じています。
取材日：2020 年 9 月 4 日

M&D Data Science Center11