Toward your successful career
We are seeking talented and enthusiastic scholars/students who:
  • pursues one’s own vision and philosophy
  • is creative and passionate about turning ideas into reality
  • has a strong sense of logic and thinks quantitatively and deeply
  • is persistent and has a strong mental power to carry things through
  • loves programming and values systematic approaches
We seek to provide an environment that:
  • makes your intellectual journey an enjoyable and fun adventure
  • is stimulating and filled with exciting and challenging research directions
  • is supportive for you to become an extraordinary and independent scientist
  • gives you freedom to explore your own ideas whenever you feel competent
  • surrounds you with colleagues happy to brainstorm with you and critique you constructively
次世代医療Group, システム医科学Group, メディカルオミクスGroupの3つに分かれ各グループで学生は毎週のように研究の進捗を報告しています。討論内容・フィードバックをもとに次の方針を決めています。
大学院生向けの勉強会は毎週複数開かれており、広範な知識や技術を習得します。扱うトピックスは医療、分子生物学(実験も含む)、数学、統計、機械学習、情報科学、量子化学、創薬など多数です。
それぞれ異なる領域からやってきた学生たちはお互いに切磋琢磨し、建設的にdiscussionしながら研究に取り組んでいます。
研究室の論文輪読会の他、オンラインの勉強会も多数展開しており、研究室外の方も参加できるものも複数あります。今のような変化の激しい時代の教育を考えると、昔のように「ある特定の狭い領域の分野の論文しか読んだことない」というのは卒業してから困ります。特に最初の学生のうちこそ、さまざまな領域の論文を読める基礎体力を身につけてほしいと考えています。そのため、当教室では生命科学・医療 x 数理情報科学ならオールジャンルの論文を扱っています。毎回数十名の方が全国から参加しています。
ラボメンバー専用のwebページには、2000ページ近いさまざまな情報・ノウハウが蓄積されており、さらに日々増えています。学んだことは共有する、それが清水研のカルチャーです。これ以外に電子ラボノートもチームメンバー・教員に常に共有し学生さんはフィードバックをもらえる体制で研究をしています。他に特記するべき点として、ラボ内slackには自動化・効率化の仕組みを多数構築し、事務的なことは徹底的にDX化して研究に専念できる環境を目指しています。
定期的にラボメンバー全体で懇親会等もやっています。これ以外に、数人ずつの少人数で週1で「お茶会」があります。清水の予定はラボメンバーに全て公開しており、空いている時間はいろいろなことを相談できるようにしています。

東京医科歯科大学・AIシステム医科学分野 (清水研) は豊富な研究実績 (過去)・恵まれた研究環境 (現在)・他の追随を許さない教育体制やリソース (未来) と過去・現在・未来の全てを兼ね備え、アカデミアで活躍する次世代の医師・医学研究者を本気で育成する熱い研究室です。医学・生命科学と数理情報科学を徹底的に鍛え、卓越した研究遂行能力を持つ自立した研究者として世界に送り出します。自分にはアインシュタインやワトソンやヒントンのような天賦の才能はないと自覚しているが、研究者に絶対になる、そして次世代の医療を創るという情熱・決意だけは誰にも負けないという方には日本で唯一無二の研究室であると自負しています。

国際的に高い評価を受けている学術誌に毎年多数の研究論文を発表している他、研究内容はテレビ・ラジオ・新聞等で大きく取り上げられています。また、学生さんにもたくさん書いてもらった「Pythonで実践生命科学データの機械学習」はこちらの写真のようにAmazonのベストセラー入りしました。

私達の研究室では普段の研究活動に加えて、わずか2年でどこに行っても恥ずかしくない研究者にするべく綿密なカリキュラムを組んで大学院生レベルの数々の勉強会を開催しております。

その中でも、金曜日の午後に開催している1年生のためだけのトップジャーナル輪読会 pre-JC (右の写真) に一度ご参加いただくと清水の教育ポリシーが非常によく分かると思います。私達の教育システムの中でもキラーコンテンツと言えるでしょう。Open Labやその他の見学でこれまで多数の方が参加しましたがみなこのシステムに驚愕し、うちの大学では聞いたことがない、非常に勉強になったとおっしゃっています (pre-JCのページはこちら)。

そして東京科学大 AIシステム医科学分野へようこそのページにも書いていますが東京医科歯科大 + 東工大の指定国立大学法人同士の統合により東京科学大となり、その中でも私達のチームは卓越した研究力を誇る研究室群からなる「総合研究院」の所属となり、特に研究の点で新大学の看板研究室の1つとなる活躍を期待されています。医療・生命科学 (含 創薬)、そして情報科学のトリプルメジャーを目指せる研究室は東京科学大の中で私達の研究室以外にありません

さあ次はあなたの番です。「チャンスの女神には前髪しかない」といいます。今飛び込まずして、いったいいつやるのですか?

はじめに

私たちは、データサイエンスを武器にした基礎と臨床の架け橋になるような研究を目指しています。今はまだ十分に治せない病気を治すために、世界一流を目指す科学者を養成します。

医師・歯科医師でなくても出身学部は全く問いませんし、むしろチームに新しい知見をもたらしてくれる医歯学以外の領域を専攻してきた方を歓迎します。「人材の多様性」が私たちの研究室の揺らぐことのない基本理念です。 また、今は情報科学に自信がなくとも、みっちりと修行していただきます (笑) ので大丈夫です。先輩からのメッセージを読んでいただくと、充実した学生教育の一部を垣間見ることができます。

これまでの専攻や研究面での実績は問いません。「情熱にまさる能力なし」ともいいます。必要なのは、私たちのラボ教育ポリシー研究ポリシーへの理解と熱意、そして広義の意味で「データサイエンスで未来の医療を創る」ためにcuriosityドリブンで探求し続けることだけです。 高い志をもつ研究仲間と出会い、自由な発想で新しい世界を創造して、次世代の医療に夢と希望をあたえる大発見をしましょう!
  • 学部生としてチームに参加を検討している方: 学部生として私たちと一緒に挑戦してみたい方は、こちらの学部生ページをご覧ください。また、学部生を主な対象としたオンライン勉強会Biomedical Data Science Clubもあります。
  • オンラインで研究・論文発表をしたい他大学所属の学生の方:  本学所属の方は研究室に随時受け入れしていますが、そうでない方もオンラインで研究できる可能性があります。バイオインフォマティクス・システム生物学・合成生物学 (の情報解析) ・生物物理 (の理論)・AI創薬など。標準的にはプリプリントサーバーへの投稿まで2年弱で、これまで最短では半年でプリプリントサーバーに投稿した他大学所属の学部生もいます。ライフサイエンス・情報解析はもちろん、論理的思考や語学力など多岐にわたるスキルをブラッシュアップする絶好の機会です。学生時代に論文を発表することで、企業への就職や学振DC選考での自己PRにもなり、大きなリターンが見込めます。学部生はもちろん、指導教員の許可があれば修士課程の方も可能です。詳しくはこちら
  • 他のラボに在籍する医療系・生命科学系の大学院生で、自分の研究に必要になったデータ解析を習得したい方: データ解析はじめてコースという3ヶ月で必要な解析手法を習得する速習コースを用意しています。 
  • 他のラボに在籍する医療系・生命科学系の博士課程大学院生で、新たに高度な数理情報科学を習得しダブルメジャーを目指す方:すでに医療系あるいは生命科学系を専門にして博士号取得に向けて取り組んでいる方でも、ご希望があれば高度な数理情報科学の学びをオンラインで提供します。詳しくはこちらのダブルメンター制度をご覧ください。

大学院生としてチームに参加を検討している方

私たちの研究室は「東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科」に所属します。しかし、出身学部は全く問いません。医療系学部以外の方も入学可能ですし、メンバーの出身学部は医・歯・薬・理・工・農と理系のほぼ全ての領域から来ています。むしろ理工系出身で未来の医療を創りたい方は大歓迎です (詳しくはこちら)。理系だけでなく文系学部出身者の方も受け入れ実績があります。

私達の研究室メンバーをご覧いただければ分かるように、外部の大学出身者しかいません。本学の修士課程の定員は120名程度ですが、そのほとんどの方は外部からいらっしゃっています。博士課程の定員180名ほどの中にも、本学出身者は多数派ではありません。他大学から外部進学したい方を歓迎します (詳しくはこちら)。

大学院の入試区分としては、当研究室は「修士課程 医歯理工保健学専攻」および「博士課程 医歯学専攻」に所属します。
  • 医学部・歯学部・薬学部等6年制の学部を卒業(予定)の方 → 博士課程(4年、 規定を満たせば3年での早期修了も可能)
  • 本学医学部医学科4年・5年の方 → MD-PhDコース博士課程(4年、 規定を満たせば3年での早期修了も可能)
  • その他の4年制の学部を卒業(予定)の方 → 修士課程(2年) + 博士課程(4年、 規定を満たせば3年での早期修了も可能)
  • その他の4年制の学部を卒業後、修士課程(2年、専攻は不問)修了 (予定) の方 → 博士課程(4年、 規定を満たせば3年での早期修了も可能)
  • 上記以外の方→ 博士課程 (4年、 規定を満たせば3年での早期修了も可能) ※博士課程出願に先立ち「出願資格審査」が必要になります。

大学院教育の概要

まず最初に東京科学大 AIシステム医科学分野へようこそのページで私達の研究室の概要をご確認ください。次世代の研究者を本気で養成するための私たちの挑戦生命医科学研究の将来・未来の2つをじっくりお読みいただき、清水の教育研究に関するビジョンと戦略をご理解ください。そして私たちの研究・学習環境と教育システムの概要がこちらです。詳細はぜひ見学に来てその目でご覧になっていただきたいのですが、これまでいらっしゃった方はみなさん例外なく当研究室の環境とシステムに非常に驚かれます。清水研と他の研究室の違いもご覧ください。

大学院生にはアカデミア研究者として活躍するための教育として38ものbenefitを提供していますが、そのうち一部を抜粋して紹介します。

科学者を目指す徹底した教育

バイオメディカルデータサイエンスはもちろんのこと、医療や生命科学・情報学・数理科学といった広い関連領域を論文抄読会で学び、さらに1万ページにも及ぶ自主学習甩資料と最新論文やリソースが毎日シェアされるslackがあります。少なくとも2年に1本の学術論文を筆頭著者として発表し、さらに他のプロジェクトに参加することで共著論文を増やしつつ共同研究のやり方を学びます。

「マイプロジェクト」奨励

もちろん最初は相談の上で我々がテーマを設定しますが、研究者を目指す上で大学院時代にテーマの設定から携わったマイプロジェクトをやり切る経験は非常に重要と考えています。

独自カリキュラムにより1年かけてステップアップし、2年目からマイプロジェクトを並行して始動させます。

多くのコラボレーション機会の提供

当研究室は現在急速な拡大期にあり、本学で最も成長率が大きいラボになっています。教員・ポスドク・大学院生・常時出入りする学部生・その他スタッフを全員合わせれば、今後3年の見込みとして2023年に20人規模、2024年に30人規模、2025年に35人規模になる見通しです。2023年に本学M&Dデータ科学センターの中では最も大きいラボになることはすでに確定していますが、2025年には本学の基礎系の分野としては学内で3番目に大きいラボになるでしょう。優秀で意欲的な学生さんが多いということは、日夜切磋琢磨し建設的な討論ができます。またさまざまな共同研究の機会もあり、当然ながら共著論文も数多く発表できるでしょう。

この先を生き抜く武器を伝授

データ科学を学ぶ最も良い方法は、最初から優れた計算環境を使うことです。私達は生命科学や医療系においては国内最高性能のスーパーコンピューターを提供するため、卓越した情報科学のスキルを身につけることができます。また、スキルは掛け算という言葉もありますが医療もバイオテクノロジーもコンピューターテクノロジーも分かるという人は現状皆無なので卒業後も多方面から重宝される貴重な戦力となるでしょう。私たちは一通りのバイオ系の実験を行える設備を用意しており、また医療の研究を行っているので、多くの研究室とは異なりどれか1つのみではなく3つの武器をいずれも習得することができます。次のステップへ羽ばたく上で大きな後押しとなること間違いありません。

博士課程学生への生活費援助

大事な修行期間である大学院時代に研究に専念できるよう、博士課程学生は月16万円または20万円の経済支援を受けられる可能性があります (大学院生本人の年収などの条件、そして選考あり)。また、その他給付型奨学金の情報も随時シェアしています。さらに、AIシステム医科学分野では積極的にTA/RA雇用を行っており、博士課程全員(および一部の修士課程学生) が何かの収入があるようにしています。

海外留学までのキャリアパス支援

各種学会・研究会等の発表から、在学中の日本学術振興会特別研究員 (DC) 獲得、および博士号取得後の海外留学に必要なフェローシップ獲得といった申請書の指導や過去の受賞者の資料共有まで、自身の希望に応じた多様なキャリア形成をサポートします。

私たちの研究室は2022年2月にスタートした若い研究室で、現在2025年4月入学の3期生 (修士課程・博士課程) を募集しております。以下、詳細です。

大学院生活のポイント (クリックすると詳細が表示されます)

私たちの教育は、大学院合格直後から始まります。合格発表後、入学までの間に、自宅でできる我々のオリジナルプログラミング教材を人通り行うことで、入学する時点で、一般的なバイオインフォマティクスと人工知能プログラミングを身につけます。また、データサイエンスにおいて非常に重要な意味をもつ統計学についても、指定した本を自習することで、バイオ・医療系のデータサイエンス研究に必要な基礎力を身につけていただきます。

入学後、最初の2ヶ月はオリエンテーションを行い、データサイエンスと生命科学実験の両方の初歩を学んでいただきますし、入学後の1年間は集中的なゼミを用意しています。

当然ながらオリエンテーション以外にもさまざまな成長の機会があります。定期的な進捗報告ミーティングを通じて思考力・実践力を養います。勉強については、自分自身でテーマに関連する論文を読むのみならず、医療や生命科学・情報学・数理科学といった広い関連領域を論文抄読会・技術勉強会で学びます。さらに我々が提供する1万ページにも及ぶ自主学習甩資料、それに最新論文やリソースが毎日シェアされるslackがあります。

学生として「教えてもらう」という立場だけではなく、ラボポリシーにも記載の通り自ら主体的に学びそれをシェアすることが求められます。情報の流れの中心である東京にいることで数多くの勉強の機会もありますが、積極的に発言する訓練をすることで国際スタンダードを養います

少なくとも2年に1本の学術論文を筆頭著者として発表し、さらに他のプロジェクトに参加することで共著論文を増やしつつ共同研究のやり方を学びます。

博士号をとるまでには、研究の立案から論文執筆までの全てを1人でも行える自立した研究者に育てます

バイオ系に特化した国内最高レベルのスパコンSHIROKANEの最上級モードを使用できます。年間ライセンス料がアカデミア割引でも1000万円近くかかるため、他のラボではほとんどアクセスできる研究者はいません。GPUをたくさん使ったAIのトレーニングなども可能です。

バックアップとして、世界最高演算速度を誇るスパコン富岳とも提携しており、バイオインフォマティクス・クリニカルインフォマティクスから、数理モデリング・深層学習まで、幅広い用途に使えます。

さらに、有償の数値計算処理システムであるMATLABも導入しており、現在は試験的に使用している量子コンピューターを将来的には本格運用させることも視野に入れています。

このように、我々は国内最高レベルの計算環境を保持しています。最初から恵まれた計算環境を使ってトレーニングすることで、データ科学の習得も格段に早まります。

もちろん最初は相談の上で我々がテーマを設定しますが、研究者を目指す上で大学院時代にテーマの設定から携わったマイプロジェクトをやり切る経験は非常に重要と考えています。

半年ほど経験した時点での自分の興味を清水らとディスカッションし大枠を決め、先行研究をたくさん調べて現状の課題を浮き彫りにし、科研費の申請書形式でマイプロジェクトを清水はじめスタッフに自ら提案していただきます。

もちろん初めて書いた申請書がそのまま採択されることなどありえません。建設的なフィードバックをたくさん受け、数ヶ月ほどかけてマイプロジェクトと向き合って洗練させ、教員のGOサインが出てスタートです

自分主体で先行研究をいろいろ調べ、批判的に吟味してそれらの課題を浮き彫りにし、自分の頭でアプローチを考え、将来的に必要になる申請書作成に速いうちから取り組み、それを分かってもらえるようにプレゼンするという研究開始前に必要な能力を全て養うことができます。

あわよくば複数の論文になる可能性があるだけでなく、複数のテーマを持つことで精神的に安定するという効果もあります。

分子生物学会 (12月) では研究成果を発表できるチャンスがある他、バイオインフォマティクス学会 (9月) もしくはメディカルAI学会 (6月) の発表もアシストします。

また、在学中の日本学術振興会特別研究員 (DC) 獲得、および博士号取得後の海外留学に必要なフェローシップ獲得といった申請書の指導をするのみならず、過去の受賞者の申請書等もラボメンバー用ページでシェアしています。清水自身も大学院時代はDC1を獲得し、武田科学振興財団他7財団からフェローシップの内定通知をいただきました 。経験者だからこその目線も併せ持っています。

また、希望者には早期から海外留学に向けた英語学習法のアドバイス等も可能です。自身の希望に応じた多様なキャリア形成をサポートします。

博士号取得に向けた大事な修行期間である大学院時代に研究に専念できるよう、年収240万円以下の博士課程学生は月16万円 (4年間、総額768万円) または月20万円 (2-4年生の3年間、総額720万円) の経済支援を受けられる可能性があります 。また、その他給付型奨学金の情報もラボ内ページで随時シェアしています。

また、当分野では大学院生を対象にした独自の生活費援助を用意しており、規定を満たす方は積極的にTA/RA等として採用しています。学費の足しになりますし、何よりTA/RA採用は職歴になるので履歴書の観点からも有利になります。

清水研で活躍できる大学院生 (クリックすると詳細が表示されます)

【研究のタイプ】特定の生命医学対象(例:癌ゲノム、メタゲノム、臨床データ)を設定し、世界中に溢れている生命医学データを解析し新しい生命医科学の発見を行うことを目指す。技術開発が目的ではないので、使えるツールなどは積極的に利用する(ただし不足している技術は開発を行うこともある)。

【向いている人材】生命科学(特に分子生物学)が大好き、『ワクワク』した気持ちになれる人

【入学後に必要なこと】最新の生命科学の論文(Nature,  Science,  Cellなど)をどんどん読む。Linux上で生命科学のデータ解析を行うためのやり方(特にPythonを使ったプログラム) を学習。情報技術・アルゴリズムをまずは広く浅く理解するが、自分が利用するツールで使われているアルゴリズムの特性は理解する

【研究のタイプ】生命医学データを効率的に解析するための基盤技術を開発し、技術の立場から生命科学にブレイクスルーをおこすことを目指す。情報科学分野(AI・機械学習・深層学習・データマイニング等)の最新動向をキャッチし生命科学分野に応用をする

【向いている人材】プログラミング、数学、物理が得意。論文で発表されているアルゴリズムや方法を実装するのが好きな人。

【入学後に必要なこと】最新の情報科学、特に主要な国際学会(NeurIPS,  ICMLなど) の研究をフォローする。アルゴリズムを実装するために必要なプログラミング言語の能力をつける。バイオ系はまずは広く浅く身につける

【研究のタイプ (間)】必ずしも上の2つにきれいに分類できるわけではないので、その間の立ち位置で研究を行うことも可能

【研究のタイプ (両方)】両方をできる人材は現状極めて少ないため,研究・企業から引く手あまたです。

最初の1年で成長したこと (先輩の声)

ここでは1期生の学生 (執筆時修士1年) の、「最初の1年で成長できたこと」を原文のままご紹介します。入学3ヶ月の時点での先輩の声はこちらに掲載していますが、それも合わせてご覧ください。

この1年で成長できたことをまとめていく。
まず研究について。1年前の自分と明らかに成長したと感じたのはコードの読み書きのスキルである。言語モデルの導入、GPUの並列化等いくつかの課題に取り組んできたが、回数を重ねるごとに実行環境を整えるのに必要な時間が短くなっている。本当の意味で、一人で取り組んでいたらどこかで投げ出していたかもしれないが、要所要所で先生方に適切なアドバイスを頂けたことで実装までこぎつけることができたと考えている。清水研では先生方との距離が近いので何もできずに時間が過ぎていくということはない。サイエンスの部分での成長を感じるにはまだまだ研鑽が足りていないので、次の1年は特にサイエンスの成長を意識していきたい。
この1年でJCを2回、TSを1回担当した (JC, TSに関してはラボのホームページを参照してほしい)。担当した回は合わせてわずか数回であるが1年経って「この実験系見たことある」「この遺伝子どっかで見た」と言ったことが増えてきている。これまで私が取り扱った論文はクライオ電子顕微鏡やタンパク質エンジニアリングなど今やっている研究とは直接的には関係のない論文を選んだ。もちろん、担当者は私以外にもいるのでこの1年で扱った内容は本当に多岐にわたる。学外の学会等で「その分野のこと全く知りません」と言うのは相当減ったと実感して成長を感じている部分である。先生方による教育的質問にはまだまだビクついている小生であるが、引き続き努力していく所存である。
この1年で4つの学会 (バイオインフォマティクス学会、CBI学会、分子生物学会、情報処理学会) に参加した。特に、分子生物学会では初めてポスター・オーラル発表を行った。ありがたいことにオーラル発表では優秀賞をいただくことができた。これは発表練習に研究室のメンバー全員で付き合っていただいた上に何度も修正やアドバイスをくれた大学院生・学部生の仲間と先生方の協力あってこその受賞であった。賞をいただいたことも嬉しいが、何より自信になっている。学会でポスター及び発表スライドを作る上で意識したのは誰に伝えるかと言うことである。この学会を含めこの1年間で何度か自分の考えを他の人 (特に外部の方) に伝えることの難しさを感じた。ただ、これはトレーニングによって克服できる困難であると考えている。この1年で私は研究計画書を4つほど書いた。最初は見るに耐えない計画書だったが、繰り返していくうちに速度も完成度も僅かではあるが改善されている (と思っている)。先生方には何度も見ていただき多い時には合計20回ほど修正に付き合ってもらった。正直なところ毎度毎度本当に苦しい思いをするのだがその分の成長は感じられている。作文の授業は小学校からあるが、自分の考えを論理的に他人に明快に伝える作文はこれまでできていなかった。私がこれからアカデミアであれ民間であれ書く文章と言うのは後者の文章であり、清水ラボはそのトレーニングが大いにできる環境である。私個人の次の目標は自分の研究を伝える技能を身に付けていくことである。
ここで留意していただきたいのは、清水ラボは丁寧な指導をしてくれるが、それは決して手取り足取りの教育ではないという点である。清水ラボの教育は「何やればいいですか?」の答えを教えてくれるのではなく、自ら考えて動いてその上で方向性を修正してくれるイメージが近いと考えている。つまり、背中を押してもらうことはあっても結局は自ら動く必要がある。そしてそれにはかなりのエネルギーを必要とする。何かしら目標があって強い向上心を持った学生にとって清水ラボは素晴らしい研究環境である。その第一歩としてぜひ見学に来てみるのはどうでしょう。

修士課程に入学してから早くも一年が経とうとしている。濃密な清水研での1年間を通じて成長できたことについてまとめる。

集中勉強会が終わってからの9ヶ月間、二つの研究テーマを並行して進めてきた。「AIによる抗がん剤の効果予測」と「炎症性腸疾患の疾患特異的ゲノムワイド代謝モデル解析」という二つの全く異なるテーマに取り組むことで、技術と知識の両方において大きく成長できた。技術の面では、シングルセルRNA-seqデータ解析から化合物・がん細胞株の情報を用いたマルチモーダル学習モデルの構築まで、実践的なスキルを幅広く身につけることができた。研究を進める上で、解析に必要なツールを動かせなかったり、学習モデルの環境構築に苦戦をしたりと多くの失敗も経験した。正直、この1年間での研究の進捗は個人的には満足できる内容ではないが、一年目の失敗を通じて得た学びを活かしながら、2年目は論文のpublishを目指して研究に取り組みたい所存である。

この1年間で、清水研の目玉行事であるJournal Clubや大学院生用の勉強会を通じて、自身の研究テーマに直接関係のない分野や技術についても幅広く勉強をすることができた。私のJournal Clubの担当回では、「深層強化学習を用いたソートアルゴリズムの改善」や、「細胞特異的に働く合成エンハンサー配列の設計」などの論文を選択した。馴染みのない分野の論文を紹介することは決して容易ではないが、準備の過程を通じて短期間で多数の論文の要点を捉えながら読み解く力や、重要な部分を簡潔に伝える能力に磨きをかけることができたと感じている。また、勉強会では合成生物学からアルゴリズム論まで非常に多岐にわたる内容を学んだ。これらの取り組みの成果を最も感じることができたのは、冬に分子生物学会に参加した時であった。分子生物学会は生命科学における国内最大規模の学会であり、発表される演題は大多数がウェット実験の内容である。それでも、「口頭発表やポスター発表内容が全く理解できなかった」ということはほとんどなく、発表者の方々と良質な議論を交わすことができた。

清水研での研究活動の一環として、取り組んでいるそれぞれのテーマについて研究計画書と論文のドラフトを執筆する機会があった。私はこのようなアカデミックライティングの経験が乏しかったため、特に研究計画書を書き上げるのにはかなり苦労したが、その過程で多くのことを学ぶことができた。スタッフの先生方に多くの指摘を受けながら文章の修正を重ねることで、自身が取り組んでいる内容を論理的かつ簡潔に伝えるための作文の基礎を身につけることができた。今後どのような進路を歩むにしても、この能力は重要になると私は考えている。今後も積極的に成果をアウトプットづることで、磨きをかけていきたい。

最後に、当研究室を検討している未来の後輩たちへ。ホームページに書かれている様々な内容を熟読して、少し怖気づいてしまった方もいるのではないでしょうか。実際のところ、大学院で「生命科学xデータサイエンス」という極めて学際的な分野の研究に取り組むことは決して簡単なことではありません。私自身、全くの異分野から清水研の門をたたき、この1年間で研究が思うように進まず無力感に苛まれたことも、なかなか自分の成長を実感することができず目標を失いかけてしまうようなこともありました。それでも最初の1年目を走り切ることができたのは、清水研の教育プログラムを通じて身につけた多くのスキルと、スタッフの先生方や同期のサポートがあったからだと考えています。この分野に興味があって、本気で研究に取り組みたい学生にとって清水研はこの上ない研究環境だと思います。もし興味を持っているならば、ぜひ一度見学にきてみてください。みなさんとお会いできるのを楽しみにしています。

清水研 大学院入学希望者 受け入れ基準

スペースの関係上、全ての入学希望者を受け入れることはできません。私たちと一緒に研究をしたい方は、大前提として出願資格 (修士課程は4年制の学部を卒業予定の方、博士課程は修士号を取得予定の方および医学部・歯学部等6年制の学部を卒業予定の方) および本学大学院入試に合格できる一定の基礎学力を持ち、入学時点で個人のご事情に応じますが原則としてはこちらの要件 (パスワードはcriteria) および2年/4年間学業に取り組むにあたって心身ともに健康な方で、その上で下記必須7項目と歓迎1項目の合わせて8項目を満たす必要があります。

【必須条件 (7つ全て)】
  1. 広い意味の「データサイエンスで未来の医療を創る」ことに強い興味関心があり、そのために大学院時代はcuriosityドリブンで探求し続け、将来的に博士号取得を経て学術/産業/医療界でのPrincipal Investigator (アカデミアの教授・企業の研究本部長等)を本気で目指している方 (清水が考える博士号の価値とご自身の考えのベクトルがずれていないことをご確認の上で、修士課程を希望の方はこちら博士課程を希望の方はこちらもチェック)
  2. 清水研の教育ポリシー研究ポリシーに賛同いただける方
  3. 英語の研究論文を読み書きするトレーニングを始める前段階としての基礎的な語学力がある方 (目安はこちら)
  4. 出身大学や専攻は問いませんが、国際卓越研究大学を目指す本学において研究のトレーニングを始める前段階として必要な資質を身につけている方。具体的には、少なくとも標準的な国立大学の学部卒業レベル相当の広義の生命科学 (医歯薬学や農学等の専攻も含む) (創薬をしたい方は物理化学でも可)、または広義の数理情報科学 (工学や経済学等の専攻も含む) のいずれかに関する専門知識を身につけていて、かつ他方を勉強する意欲のある方。これまでの専攻がライフサイエンス系でも数理情報系 (の学術領域) でもない方の場合には、面談後に出願希望があった場合には口頭試問を実施する場合があります。口頭試問は私たちが発表した過去の論文を1つご自身で選んで解説していただき、その周辺領域に関して基本的な事項を質疑応答する形式です。
  5. 入学までの間、(数理・情報系以外のバックグランドの方は)Kaggle 銀メダル以上, バイオインフォマティクス認定技術者, 数学検定1級, 統計検定準1級統計検定 データサイエンスエキスパート、または応用情報処理技術者 いずれか取得に向けてデータ科学関連領域を継続して自習する意欲のある方。(数理・情報系バックグランドの方は)Essential細胞生物学人体の構造と機能などの通読により生命科学や医療系の学部1年専門科目相当の知識を自習する意欲のある方。(AI創薬をやりたい方は) 上記に加えてマクマリー有機化学概説などの基礎的な有機化学を自習する意欲のある方。(バックグランドや研究研究テーマによらず) 入学後も最新の論文や集中ゼミなどから自ら貪欲に学び続け、また学んだことを仲間同士でシェアしさらに高め合っていけるような向上心と協調性のある方
  6. 自ら主体的に考え挑戦できる卓越した思考力・行動力情熱のある方。具体的には、少なくともこちらのチェックリスト (パスワードはpassionです)をクリアでき、こちらの項目の多くを満たす方
  7. 少なくとも1年に1回の学会発表をする意気込みがある方 (先輩方による学会レポートはこちら)、かつ少なくとも2年に1報の論文発表をする意気込みがある方。またteamのページその他で顔出し・実名で研究活動をPRして問題ない方
【歓迎条件 (10項目中1つ以上) 】
  • 医師・歯科医師・薬剤師等の医療系専門職の知識・経験をお持ちの方
  • 分子生物学領域における学会発表・論文発表経験をお持ちの方
  • 細菌学・システム生物学・合成生物学のいずれかにおける4ヶ月以上の実験経験をお持ちの方
  • NeurIPS / ICML / AAAI / ICLRなどの機械学習関連の国際会議の発表経験をお持ちの方
  • 数学・物理・化学のいずれかを学部生時代に専攻していた方
  • 人工知能(深層学習,強化学習等)、機械学習、データマイニングの活用経験(対象分野は問いません)をお持ちの方
  • Linux OSを使ったデータ解析・プログラム開発経験をお持ちの方
  • バイオインフォマティクスに関する基礎的な知識をお持ちの方
  • 習い事や部活の大会・コンテスト等のトップを目指して猛烈に努力した経験がある方
  • 外国において半年以上の滞在経験がある方 (国や滞在目的は問いません)
※ 留学生の方は研究討論をする上で必要な日本語または英語のどちらかの力があることを示す必要があります。日本国内の高校・大学・大学院修士課程のいずれかを卒業 (見込み)したという実績があれば大丈夫ですが、そうでない方は日本語or英語の語学力が分かる正式な書類 (日本語能力検定検定、TOEFLスコアなど)を添付してください。また、清水研内部の各種勉強会は全て日本語で行われています。大学院生として自分の研究だけでなくサイエンスの知識や技術を身につけたいという方は、込み入ったこともやりとりできるビジネスレベルの日本語 (少なくともJLPT N1相当以上)が必要です。入学までにN1取得はマストです。自分自身で研究を遂行できる力が十二分にある方は、日本語苦手でも (英語が米国の大学でも通じるくらいしっかりしていれば) 問題ありません。

Q&Aおよび面談について

大学院出願の前に、清水との面談が必要です。面談はいつでも受け付けておりますし、(もし緊急事態宣言中であれば) ZOOM等でも可能です。もちろん面談したからといって必ずしも入学する必要はありません。是非お気軽にメールで面談日時を予約して下さい。アドレスは清水のページに書かれています。もし可能でしたら大学院に関するお問い合わせについてのお願いもお読みになった上でご連絡をいただけると幸いです。

よくいただくご質問にはこちらのページであらかじめQ&A形式で回答を用意しておりますが、説明不足で分からないとか、ここにはない質問があるといった場合も、遠慮なくお尋ねください。