• 微生物学の知見を学習した感染症創薬AIの開発
• 多剤耐性菌に対する抗菌ペプチドのdata-drivenな設計
• [学会発表] 大谷 悠喜, 脇阪 康成, 麻生 啓文, 古賀 大介, 清水 秀幸. 微生物学を学んだAIによる次世代の感染症創薬に向けて. 第46回日本分子生物学会年会, 2023
• [国際学会発表] Otani Y,Wakizaka Y, Koga D, Aso H, Shimizu H. AI-assisted discovery of antimicrobial peptides to combat multidrug-resistant bacteria. Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024
• 卒業研究：多数細胞型を一挙に識別する組み合わせ遺伝子マーカーの設計

35億年の進化の蓄積によって構築された生物のシステムの美しさに惹かれて生命科学を志しました。学部では自分が勉強したい分野（細胞生物学・数学）の勉強会を、周りを巻き込んで立ち上げていました。卒業研究では“集合”の問題を使って生命科学の問題に取り組んでいました。

受賞

• TMDU大学院リトリート・リトリート賞 (2024年)
• 第46回日本分子生物学会優秀発表賞 (MBSJ2023サイエンスピッチ優秀発表賞)
• Kaggle 銀メダリスト (2024年)

特技・趣味・自己PR等

• ピアノ（大学では軽音部）
• 野球（～中学）
• アニメ
• 音楽（クラシックが好きです）
• Biomedical Data Science Club元幹事 (2022.4~2023.3)
• HGCスパコンA級ライセンス保持者 (2023年, 東京大学医科学研究所)
• バイオインフォマティクス認定技術者 (2023年, 日本バイオインフォマティクス学会)

大学院最初の3ヶ月で成長できたこと, 2023.07.22掲載

当研究室に出入りして3ヶ月ほど経過して体験したこと、そして半年前から変化したことについてまとめる。当研究室や東京医科歯科大学大学院に進学を考える方々の参考になればと思う。

「研究」と言われて、どのようなものを思い浮かべるだろうか。おそらくプログラミングを書いたり、ピペットを使ったり、そんなことを思い浮かべるだろう。これらを「研究」と定義するのであれば、清水研で研究が始まるのは7月からである。それまでの3ヶ月は大学の授業と当研究室の勉強会が中心になる。清水研の目指す研究に必要な学問領域は複数にわたっている。医学を含めた生命科学、情報学、そしてそれを支える数学が必要になり、それぞれから派生した多数の分野の知識が必要になってくる。他にも、bioinformatics誌に掲載された論文を週1ペースで紹介、論文に出てくる図表の読み方のレクチャー (レクチャーとはいえ説明は学生が全て行う) を受ける。それら研究を始めるのに必要な体力や知識を叩き込まれるのが入学後最初の3ヶ月間ということになる (もちろんその後も続くが)。このような理由により研究を始めるのは7月に入ってからになる。しかしながらこの3ヶ月で一番の変化はこれら勉強会によるものである。論文等を読んでいてわからない箇所を調べて、それを説明する単語がわからなくて、それを調べたら…、という無限ループの経験をした方は多いと思うが、これら勉強会を経た今、このループの回数が明らかに減っていることを実感している。これら勉強会は新たに必要な知識を得るという目的もあるが、個人的にはすでに持っている断片的なぼんやりとした知識を繋ぎ合わせるという目的に近かったと感じている。したがって、全く0からというのは相当ハードになるだろう。私自身バックグラウンドは生命科学で、情報や数学は虫喰い的に勉強しており系統的に学習したことがなかった。それらを、まとめ上げること時間にすることができたのは今後間違いなく自分の武器になって行くと感じている。一つ悔やまれるのはもう少し大学の基礎レベルの数学を勉強しておけばもっと得られるものがあったと感じている。おそらく大学院生として入学を希望している方の多くは全部系統立てて学習してきました。というわけではないだろう。入学前にそれらを完璧にやってくることは必須ではない (もちろん可能なら是非頑張って欲しいですが) より良い学習期間とするためにも「全くわからない」という状態はおすすめしない。幸いにも現在はやる気さえあれば書籍やインターネットである程度の情報にアクセスできるようになっているので、ぜひ色々活用してほしい。基礎となる勉強は概してその有用性に気が付きにくいと思うが、何をやるにしても「いしずえ」となるから基礎であるのだと4-6の3ヶ月間で改めて感じている。もし、もう一度自分が入学前にまとまった時間が得られるのであれば情報・数学分野の基礎をやり直したい。当研究分野を志す方には狭くて尖った領域の勉強ではなくて、是非幅広いベーシックな勉強をしてもらえると、有意義な大学院生生活が送れることを保障する。