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遺伝子解析に使われる次世代シーケンサーが登場して以来、遺伝子情報などの膨大なデータを短時間で収集できるようになりました。こうしたビッグデータの解析にはコンピュータをフル活用する必要があり、そのためには情報科学や統計学などの知識も必要です。 バイオインフォマティクスとは、生命科学と情報科学を融合した新しい学際的な学問領域ともいえます。 岡﨑 早也圭さん ——情報科学に関わる学問を、医学部の皆さんが学ぶ理由は何でしょうか。 岡﨑さん　私は細胞内のタンパク質について観察し、研究しています。 中枢神経に存在するグリア細胞の一種であるアストロサイトと呼ばれる細胞の分布を、免疫組織化学染色という染色法を使って検討していくもので、これはいわゆるWetな手法です。 その上でバイオインフォマティクスを学べば、同じタンパク質を今度は遺伝子データから解析できます。WetとDryの両面からの解析により、タンパク質をより統合的に理解できると考えたのです。 伊藤さん　ヒトのゲノムは、約30億もの塩基対で構成されています。とてつもないデータ量ですが、バイオインフォマティクスを使えば、このビッグデータも一気に可視化できる。 遺伝子解析だけでなく、いま研究中の口腔内細菌叢の解析にも応用できます。もちろんこれから専門分野に進んだときにも、自分にとって強力なツールになるはずです。 任さん　私はウイルス調査への活用を、模索しています。 海外で報告されたマダニのウイルスが、日本のマダニにも感染していることを見つけました。そこでアメリカ国立生物工学情報センター（NCBI）が公開しているゲノムのリファレンスデータを参照しながら、このウイルスの性質を解析し、その由来などを探る手段としてバイオインフォマティクスを活用しています。 廣砂さん　私は小学生の頃からコンピュータが大好きでした。コンピュータは「0」 と 「1」の2進法を用いる世界です。これに対して、DNAやRNAは4種類の塩基で構成されているから、ある意味4進法でコーディングされているとも考えられます。そう考えると生命情報とコンピュータの間には、高い親和性があるのではないでしょうか。しかもコンピュータに関しては、中学生の頃から自分なりにかなり勉強してきましたから、培ってきた力を医学の領域で発揮するのにバイオインフォマティクスはうってつけだと考えるようになりました。 課題に対するアプローチをそれぞれが考え、ひたすらコードを書き、そして検証する —OMPU Dryの会での活動内容を教えてください。 岡﨑さん　2020年の年初からスタートして、最初はテキスト本の 『データ解析実践道場』 を各自で予習し、その内容を発表することで理解を深めていきました。私たちの活動をサポートしてくださっている坂口先生や井上先生も、何度か発表されています。 任 聿輝さん 任さん　基本的に週1回で2時間ぐらい、テキストを参照しながらコードを書いてプログラムを動かすスタイルですね。廣砂さんがきめ細かく説明してくれるときも、結構あります。 ——廣砂さんがリーダー的な役割をされているのですか。 廣砂さん　いちばん経験があるからでしょうか。 自分では決してそんなつもりはないのですが、説明を始めると止まらなくなるときもあるようです。 井上先生　小学生時代からプログラムを書いていただけあって、廣砂くんがもっとも深く、Dryの世界を理解しているのは間違いないと思います。 私も研究に使うためプログラムを書きますが、ときどきエラーが出て2～3日かかっても解消できないケースがあります。 そんなときはDryの会の掲示板にエラー内容を投稿すると、廣砂くんが3分で解決してくれますから。 伊藤さん　実際我々にとっては、廣砂さんも先生みたいな存在ですね。 オンライン、だからこそ得られた学びの深化 ——活動スタートが2020年であれば、コロナ禍の影響を受けたのではないでしょうか。 任さん　確かに最初はみんなで会議室に集まっていましたが、昨年3月頃からオンライン形式に切り替えました。 オンラインでの学びには良い面・悪い面が指摘されていますが、少なくとも私たちの勉強会に関しては、メリットが大きかったようです。 ——どのような点がよかったのでしょう。 廣砂さん　テキストの発表会に続いて行ってきたのが、各メンバーから課題を出してもらい、それを解決するプログラミングを考えて、コードを書く形式です。このスタイルだとリアルで集まるより、オンラインのほうがやりやすいのです。 伊藤 直司さん 岡﨑さん　少人数とはいえ実際に集まってコーディングする場合は、誰かが書いたコードを必ずみんなで見ながらディスカッションします。コロナ禍においては、みんなで集まって勉強会ができない状況の中でも、Zoomを使うことでオンラインで画面共有をしたり、Slackを使って記録を残しながら、継続して勉強会を実施することができました。いま取り組んでいる言語はPythonですが、オンライン形式になって学びが速く進みながらも、理解度が深まっているように感じます。 ——Pythonを学んでいるのですか。 伊藤さん　数学的処理や統計的処理で一般的に使われる言語では、もっとも扱いやすいのがPythonですから。インターフェイスとしてもPythonがよく使われているので、まずこれをマスターしておけば大丈夫、というところでしょう。 廣砂さんがよく知っている言語だから、わかりやすく説明してもらえるのもありがたいところです。 これからの医療、その最前線で活躍できる医師に ——学生の段階でバイオインフォマティクスを学ぶ意義については、先生はどのようにお考えでしょうか。 生物学教室　橋口先生 解剖学教室　井上先生 微生物学教室　坂口先生 橋口先生　私は生物の進化を研究していますが、進化を理解するために遺伝子を精査する必要があります。 言い換えればゲノムレベルでの遺伝子の推移を明らかにして、生物の進化を理解するわけです。 今後このような研究を進めるためには、バイオインフォマティクスが欠かせないと考えています。 ——最後に皆さんが考えている将来の姿を教えてください。 任さん　私は、大学卒業後に一度就職し、それからの再挑戦でOMPUに来たので、みんなよりかなり年上です。 そんな私の関心領域は循環器内科とウイルスであり、特にウイルス研究でバイオインフォマティクスを活用できると思います。 実はDryの会の立ち上げにも関わったのですが、その理由は、自分の学びのためであると同時に、後輩たちのために早い段階からバイオインフォマティクスを学べる受け皿を用意してあげたいとも思ったからです。 それぐらいバイオインフォマティクスは、これからの医学にとって重要なテーマだと思います。 伊藤さん　直近のテーマとしては、口腔内細菌叢を解析するDry解析に取り組んでいます。 歯科医の父親が採取した検体を、バイオインフォマティクスで解析して論文に仕上げたいのです。実現できれば、自分にしかできない親孝行になります。 また20年後ぐらいの医療の世界では、バイオインフォマティクスを使いこなせて当たり前になっているはずで、心臓外科医をめざす自分にとっても、強力なツールになると考えています。 岡﨑さん　私がめざしているのは、人をきちんと見れる医師です。 4年生からの臨床実習で患者さんと触れ合う中で、医学的知識を持って患者さんに寄り添う姿勢の大切さを強く感じました。 医師となったときには、目の前の患者さんと、その患者さんが抱えている病気を一体として考えられる医師になりたいと思っています。 一方で大学院をはじめとして今後、研究に携わる機会は必ずありますから、その際にはPythonやR言語など、バイオインフォマティクス関連の知識や、統計処理の学びなどを活用できると期待しています。 廣砂さん　臨床と研究の二足のわらじを履きたいと考えています。まず医師として臨床に取り組みたいとの思いが、絶対的なものとして自分の中にあります。同時にアカデミックな世界にも興味があり、そこではコンピュータの知識が強みになります。これからの医学研究ではゲノム解析が必須であり、バイオインフォマティクスの知識は欠かせないとも思います。 ——バイオインフォマティクスの将来性は間違いなさそうですね。 井上先生　医学とは、常に進化し続けるものです。 そして、今の医療現場では当たり前ではないことが、近未来の医療現場では当たり前になります。 その意味で現在注目されているのがオーダーメイド医療です。 これは患者さん一人ひとりを、遺伝子情報や生活環境の情報などのメタデータを解析することで、それぞれの患者に合った最も効果が期待できる治療法を選択する医療、いわば究極にカスタマイズされた医療であり、その際の解析に必須となるのがDry技術。 つまりバイオインフォマティクスです。 OMPU Dryの会で自主学習に取り組む学生たちは、きっと近未来の名医になってくれるはずです。 研究最前線 記事一覧 PAGE TOP 〒569-8686 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