バイオインフォマティクス学会年会 参加報告
2023年生命医薬情報学連合大会に9/7と9/8の二日間参加させていただいた。本報告書では聴講したセッションの中で特に印象的だった内容や、学会の全体的な感想について述べる。
「バイオインフォマティクスの8の問題」のワークショップでは、バイオインフォマティクスの様々な領域における重要な8の未解決問題が提示され、現状や今後の展望について議論が行われた。本報告書では特に印象的だと感じた3つの未解決問題について記す。川崎純菜先生（早稲田大学）はバイオインフォマティクスを駆使したウイルス感染症制圧の課題と展望について述べられた。感染症発生の前兆やリスク因子の評価の重要性や、パンデミック発生後のウイルス進化の予測へのたんぱく質言語モデルの応用可能性についてご説明された。柳沢渓甫先生（東京工業大学）は構造ベース創薬の主な課題とAlphaFoldの創薬への応用の現状についてご説明された。AlphaFoldによるタンパク構造予測結果はタンパク質・化合物ドッキング計算の精度向上に寄与しないことや、AlphaFoldの効果的な創薬への応用には高精度な複合体構造予測が必要不可欠であるものの、既知複合体構造の少なさから現状は困難であることについて述べられた。松井求先生（東京大学）は、地球上に存在したすべての種を含む系統樹であるTree of lifeの完成可能性について述べられた。Tree of lifeの完成に必要となるすべての種の収集、正しい系統樹の構築、根の推定、そして完成した系統樹の解釈についての課題や、重要となるであろう手法についてご説明された。ワークショップでは、他にも疾患インフォマティクスやエピゲノム解析など、様々な分野における重要未解決問題について学ぶことができ、刺激的なセッションであった。
「生命科学における大規模言語モデル（LLM）応用事例の探求」ワークショップでは、五人の先生方より、生命科学分野におけるLLMの活用事例が紹介され、LLMの今後の可能性について議論が行われた。久米慧嗣先生（Bio”Pack”athon）は、Rのパッケージ開発において、R関数のドキュメンテーション執筆の効率化にLLMの活用が効果的であったことを報告された。華井明子先生（理化学研究所）は、患者さんと医療者が共に治療方針を決定する共同意思決定におけるLLMの活用可能性について述べられた。中岡慎治先生（北海道大学）は、PDFファイルから論文の要約やキーワード抽出などをローカルPCで実行可能にするシステムについてご説明された。医師・医学博士VTuberである創薬ちゃんは、創薬におけるLLM活用のフィージビリティスタディとして開催されたコンペティションであるLLM創薬チャレンジの結果について報告された。神田元紀先生（理化学研究所）は、LLMを用いて、自然言語による指示から自動分注機であるOT-2の動作の生成が可能であることを報告された。ChatGPTの登場により話題が絶えないLLMであるが、本ワークショップを通して生命科学分野においても自分の想像以上に様々な活用可能性を秘めていることを知ることができ、大変勉強になった。
二日目の「環境・進化・多様性・非モデル生物」ワークショップでは、生物群集や進化過程に関するバイオインフォマティクス研究について学んだ。四つ子を産みやすいことで知られているココノオビアルマジロのscRNA-seqデータを用いた形質の多様性に関する研究や特定のタンパク質ファミリーによる転写因子の抑制と転写因子による抑制からのエスケープが繰り返される進化的軍拡競争に関する研究、新規メタゲノム解析ツールの報告や、最近の形質の組み合わせの進化についての研究など、普段の研究室の活動ではなかなか触れることが少ない内容を多く聞けることができた。
ポスター発表会場では150近くの大学院生・若手研究者の方々による最新の研究内容が展示され、様々な研究についてお話を聞かせていただいた。発表者の中には同年代の大学院生の方もいたため、刺激的な時間を過ごすことができた。残念ながら私自身の研究テーマに類似した研究内容のポスターはなかったが、メタゲノムデータを用いた説明可能ＡＩによる大腸がんの微生物バイオマーカー同定や、画像データの体細胞分裂検出など、研究室の日常においてはそこまで学ぶことのない研究分野についても直接質問や議論をすることができ、大変勉強になった。また、数多くのポスターを見ることができ、目を引くポスターのデザインについても色々と参考にすることができた。一つ心残りがあるとすれば、ポスターの数に対して会場がかなり狭かったため、常に人口密度が高く、あまり数多くの発表を聞けなかったことである。今後の学会参加では、もっと積極的に発表者の方々と議論を交わせたらと思う。
2023年生命医薬情報学連合大会は私にとって、初めての参加した学会であった。全体的な感想としては、様々なセッション・ポスター発表の聴講を通して非常に多くの知識を吸収することができ、想像以上に楽しい時間を過ごすことができた。全く違う分野から参入してきた自分にとって、学会のワークショップやポスター発表内容についていけるのか心配していた部分もあった。しかし、二日間をとおして疾患インフォマティクス、進化学、創薬など幅広い分野の講演を聴講したが、ほとんどの内容を理解することができたことがとても嬉しかった。入学時に比べて大きな成長を感じたのと同時に、清水研究室のJournal Clubや勉強会を通して自分の研究テーマに関する領域だけでなく、幅広い分野について学ぶことの重要性を改めて感じました。今回の学会参加で学んだことを活かし、学会発表デビューとなる分子生物学会でのポスター発表に向けて全力で備えたい。
9/7~9/9まで柏の葉カンファレンスセンター (千葉県柏市） で行われたバイオインフォマティクス学会 (IIBMP :Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology) に参加してきた。学会の現地参加は初めての経験であったので、学会とはどのようなものだったのか。という感想も交えて参加報告を記す。
初日にまず参加したのは東京大学新領域創成科学研究科の鎌谷洋一郎先生の「GWASにおけるバイオインフォマティクス、バイオインフォマティクスにおけるGWAS。」という題でバイオンフォマティクスとGWASの現在までの関わりとこれからの展望についてご講演をいただいた。GWASはDNAの塩基配列に生じる1塩基レベルの変異、SNPsと表現型や疾患との関わりを明らかにする研究である。かつては (おおよそ10年前)、身長などの表現型や疾患に関するSNPsには単一の遺伝子によって制御されていると考えられる形質があると考えられていたが、現在ほぼ全ての身長や疾患等は複数の遺伝子のSNPsが影響していることが明らかになってきている。実際身長に関わるSNPsは4000遺伝子が関わっていることわかっており、最新の500万人分のデータを用いた研究では12000箇所ほど関係がありそうな場所が見つかってきている。今後さらに大規模な研究が予定されており、様々な新しい事実が明らかになってきそうな分野だった。個人的にGWASは生命の理解であって、臨床などの実社会への還元はまだまだな分野だと思っていた。しかし、本公演の最後に「ゲノムドリブン創薬」についてお話をいただいた。ゲノムドリブン創薬は疾患の原因となっているSNPsをターゲットとする創薬で、調べてみたところ老化関してや脳梗塞に関してすでに報告がされている。創薬の研究をしている者として非常に興味の惹かれるトピックであった。今後の報告に注目していきたい。
初日の最後に参加したのは「医療 x LLM」という題のワークショップだ。LLMとはGhatGPTをはじめとする大規模言語モデル (Large Language Model) を意味する略語でそれを医療と結びつけよう。という研究の発表をいくつか拝聴した。その中でも特に興味深かったトピックについて報告する。「ロボットとLLM」という題で理化学研究所の神田元紀先生によるラボオーメーションに関する発表だ。ラボオートメーションとは様々な実験、例えば細胞の培養などをロボットにやってもらう設備や環境のことである。発表は自動分注機をこちらが指示した通りに動かすという研究に関してであった。ここでポイントとなるのがこちらの出す指示である。今までの指示というのは (浅学の身で想像であるが) 、〇〇という試薬をどれだけ入れる。というプロトコルをWebアンケートの選択方式のように入れていくことで指示をいただろう。しかし、今回紹介いただいたのはこの指示というのがまるで、先輩が新人の学生に指示をするような形式でロボットを動かしていた。しかも、最新のLLMを使うと、休日に他のラボメンバーに培地交換を頼む、精々2文程度の指示でロボットをうごかくコードが生成できるという。イメージとしては「あそこの棚に培地があるから、それ交換しておいて。あ、培養液はこっち使って」ぐらいである。ラボオートメーションは24時間実験が可能であり、しかも人一人がやるよりも大量にこなすことができる。しかも、それを簡単な指示と注意事項をテキストで動かすことができる。LLMの活用について自分の考えが狭かったことに気がついたワークショップであった。
続いて参加した「環境・進化・多様性・非モデル生物」という題のワークショップである。その中で特に印象に残っている2つの発表についてまとめる。1つ目の発表は京都大学のIPS研究所の河口理沙先生による「ココノオビアルマジロの一細胞トランスクリプトームとエピゲノムの統合解析による細胞種のバリエーションと一致した四つ子のアイデンティティ」という題の発表である。疾患の原因は生まれなのか育ちなのか、という研究は双子研究をもとに進められてきた。つまり、遺伝子 (生まれ) を共有した一卵性の双子に生じる違いは環境 (育ち) に由来するというもとで疾患の原因について研究を行ってきた。河口先生は、この2つの要因に加えて、確率的要因が存在するという研究を発表された。少数の細胞で構成されている発生初期に生じた確率的変動がその後の個体差に影響を与えている可能性があるという。この研究を行うために、四つ子を産みやすいココノオビアルマジロを用いて、実験室下において遺伝的要因と環境的要因をそろえた状態で生じる個体差にトランスクリプトームの側面から迫った。結論としてはいくつかの細胞種の遺伝子発現の違いに着目することで四つ子の中から特定の個体を識別できるつまり、確率的要因を観測できたということであった。もちろん結果についてもセンセーショナルであったが、個人的には非モデル生物に着目したという観点が勉強になった。ココノオビアルマジロが四つ子をうむ性質があるということを知らなければこの研究はできなかっただろう。自分の研究領域だけではなく幅広い興味を持っておくことがオリジナルなアイデアの種になるのだろうと強く感じた。
2つ目の発表は東京大学大学院新領域創成科学研究科の鈴木誉保先生による「複数の形質の組み合わせ進化を解析するマクロ進化パスウェイの新規手法開発」という題の発表である。生物の表現方は単一の形質のみではなく複数の形質が組み合わさって機能している。つまり、複数の形質が組み合わさって成り立っているのであればそれは分解可能で、再構成することができるはずであり、それを解析するネットワーク解析手法についての発表であった。数学の力を自然の理解のために使うという個人的は非常に興味があるトピックであるのだが、悔やむべきは手法について私個人があまり理解できなかった点である。今後の自分の課題の一つとして書き残しておく。この発表は私が三日間の中で見聞きした発表の中で一番数式が出てきた印象である。バイオインフォ学会に参加前は、このような研究発表を聞くものだと思っていたのだが、数式にまで踏み込んだ研究は想定していたよりもはるかに少なかった。実際に学会に参加してみないとその学会の特徴は全くわからないということを今回学んだ。
最後に学会最終日に参加したシンポジウム、「日本のデータベースに未来を語る」について報告する。実はこの学会で想定以上に見聞きした内容がデータベースに関するものだった。どのように集めるのか、どうやって保存するのか、どうしたらより使いやすくなっていろんな人に使えるようにするのか。そういったディスカッションや発表をいくつか聞いた。具体的な内容については割愛するが、学会でその業界が抱える問題や課題についてみんなで議論・共有する場でもあった。こうしたらもっと良くなる、今後はこういった方向に進んで行くと思う。という将来に関する議論が繰り広げられていた。学会参加前は勝手ながら、学会は今までの研究、つまり過去の出来事を議論する場であると思っていた。しかし、将来この分野を含めた科学がどのような方向に進むのかということを知る場でもあった。今後はこのようなシンポジウムにも積極的に参加していきたい。
バイオインフォマティクス学会は私にとって初の現地開催の学会となった。参加前に想定していた通りのこともあれば、大きく異なる箇所もあった。また、学会は一度椅子に座ると半ば強制的に発表を聞くことになる。そのため、普段の研究生活では触れることのない研究や領域の発表を聞き、いろんなことを考えることができる場所であった。個人的な興味のあるところに寄っていてしまうが、せっかくなので少し違う場所に足を運んでみると面白いは発見ができるのだろう。今回の学会では研究内容だけではなく、学会の参加の仕方を学ぶことができたと思う。
この度2023年日本バイオインフォマティクス学会年会に参加してきました。学会に参加するのは今回が初めてでどのような雰囲気なのかよくわからない状態でしたが、非常に刺激的で今後のキャリアについて再考する良い機会になりました。参加した2日間で聴講した様々なセッションで、特に面白いと感じたものや印象に残ったものを紹介しながら感想を共有します。
初日のランチョンセミナーの1つであったキャリアパスセッションでは、多彩なバックグラウンドを持つバイオインフォマティクスやデータサイエンスを志し実践する方々の話を聞くことが出来ました。先日自分も受験したバイオインフォマティクス技術者認定試験を高専在学中に合格した方や、野山でのフィールドワークをメインの活動としている研究者の方など、普段自分が話を聞くような医療系の方ではない方々の話は非常に興味深く、生命科学研究の中で医学にフォーカスしていた自らの視野を広げてくれました。インドネシアで医師をしてから、日本でウェット研究をはじめ、現在はドライな研究に取り組んでいらっしゃる精力的な方の ”Out of your comfort zone” というメッセージはこれからも折に触れて思い出そうと思います。
ランチョンセミナーの次のワークショップの「バイオインフォマティクスの8の問題」というセッションではヒルベルトの23の問題にちなみ、バイオインフォマティクスにおける8つの重要かつ未達成の問題についてそれぞれの専門家が現状と方針を説明してくれました。とりわけ印象に残っているのは2つで、そのうち1つは「診断率５割の壁の克服：難病ゲノム医療における挑戦」です。新しい希少な疾患を見つけて報告しようとしても複数の症例を求められるので論文化できず、結果として診断の基準となる査読付き論文ができず以降の症例においても診断が出来ないという「N of 1問題」があるそうです。この問題の解決のために現在表現型と候補遺伝子を使って似たような患者さんを探す疾患検索システムの構築が試みられているとのことでした。もう1つが「バイオインフォにまだ種や種名は必要なのか？」で、分類群および塩基配列によって種を同定する際のそれぞれの問題点が紹介されました。種は定義が難しく動的な概念であるとする本発表は自分が以前から抱いていた疑問を言語化し整理してくれるような内容で非常に興味深かったです。
初日の最後に参加したセッションである「バイオインフォマティクスと医療応用～医療の未来を切り開く～」は、バイオインフォマティクスを用いた研究に携わる医療者に求められることを知るとても良い機会でした。臨床医として働きながら臨床研究に携わっている方や医学部を出て基礎研究に携わってきた方、情報科学を専門とし医学研究に参加している方々によるディスカッションでは、医療者のバイオインフォマティクスの知識の乏しさやバイオインフォマティシストの医学知識の乏しさ故のディスコミュニケーションが問題として挙げられていました。学生のうちに様々な領域についての知識を身につけることで、各領域の専門家とはならなくとも専門家とコラボする際に話が出来る様になることが大切である、という清水先生が普段おっしゃっていることの重要性を実感しました。
2日目の「ビッグ・データとAI が医学・医療を変革する」では、本学教授の田中博先生の話が非常に印象に残っています。田中先生はモバイルヘルスやIoT、ビッグデータおよびAIの登場は一時的なトレンドではなく、抗菌薬の登場や分子生物学に比肩する医学・医療の革命を推進するものであるが、抗菌薬や分子生物学がそうであったように学問の発展から医療への浸透までには数十年単位の時間がかかるであろうとおっしゃっていました。普段トップジャーナルに掲載されているような最新の生命科学領域におけるAIモデルやデバイスが、どのくらいのタイムスケールでベッドサイドで用いられていくのかというのかについての所感を持っていなかったため大変参考になりました。
2日間を通して時間がある際にポスター会場に足を運び様々な分野のポスターを見学してきました。中心体の構成タンパク質の研究など、自分の研究内容とは異なる分野の研究であっても話を聞いてみると非常に面白かったです。150近いポスターを眺める中で、特に目を惹かれるポスターが10個ほどありました。それらのポスターの良い点についての分析は自分がポスターを作る際の一番の教材になると考えています。
今回の学会は医学系の参加者・トピックが多数という訳ではなかったのですが、日頃の勉強会で広汎な分野を学んでいるおかげでどのセッションもある程度理解し楽しむことが出来ました。今回の主たる参加者である情報系や生物系の研究者と将来的にコラボする場合に適切なコミュニケーションが取れる様、学生のうちに様々な技術に触れ・様々な分野を勉強しようと改めて感じる機会となりました。
2023年9月7日~9日に開催された､バイオインフォマティクス学会年会に参加しました｡数年前に一度オンライン参加したことはあったのですが､当然ですが場の雰囲気は分かりませんでしたし､研究の作業をしながらの参加であったため､じっくりと聴講することもできませんでした｡
そのような経緯で初めて本格的に現地参加しましたが､非常に活気に溢れた場だと思いました｡比較的小規模な学会でしたが､研究内容の幅が広く､特にポスター発表会場では発表者も聴講者も楽しそうにディスカッションされており､臨床系の小規模学会には無いエネルギーを感じました｡多くの講演においてバイオインフォマティクス人材不足を訴えられていたことからも､急成長している分野であることを感じました｡
研究内容においては､｢ネット上の公開データからいかに有益な情報を引き出すか｣というアイディア勝負の演題が多かったことが印象的でした｡独自の解析を既存のデータに適用し､そのデータを実験によって取得した研究者が想像もしなかったであろう研究結果を生み出す様は､まだ本格的にこの業界に足を踏み入れて間もない私にとって､さながらマジシャンでした｡その他にも､実験者の映像から作業手順を検出し文章化する試みなど､他の学会では目にしない興味深い研究もあり､とても刺激的でした｡全体としては､ゲノム医療､パンデミック抑制､AIの医療応用に関わる研究をよく目にしました｡
意外だったことは､生成AIといった先端技術を利用する方法論のような演題が多いのだろうと想像していましたが､実際はそれらと同等に､インフォマティクスと医療との関わりに関するセッションが多かったことです｡がんや稀少疾患へのゲノミクスの適用の現状に関する学術的な内容に留まらず､研究施設における医師とバイオインフォマティシャン(インフォマティスト)との関係といった現場のリアルな話までを聞くことが出来たことは貴重な経験でした｡特に後者のセッションで､医療側とバイオインフォマティクス側の双方がお互いに対しての要望(苦情?)をいろいろと述べられていましたが､全く異なる業種であるが故に認識の共有が難しく､まめなコミュニケーションが重要であることを強調されていました｡
私は10年間以上を臨床医として過ごした後､過去4年間､基礎研究に近い位置で研究を学び今に至りますが､｢医療の発展に貢献したい｣という想いが半分､｢面白いことを追求したい｣という想いが半分というマインドセットになっていました｡しかし今回の学会で医療と情報科学が手を組んだ研究を多く見聞きするにつけ､やはり研究は人がより良く生きるために行われるものなのだと感じ､世の中に還元できる研究をしたいという意思を新たにしました｡
