ベイズアプローチによるがん免疫治療への感受性予測

【オンライン研究チャレンジ制度による成果】

• Hozumi H & Shimizu H. Bayesian network enables interpretable and state-of-the-art prediction of immunotherapy responses in cancer patients. medRxiv 2022

• 統計検定準一級(日本統計学会)
• バイオインフォマティクス技術者認定(日本バイオインフォマティクス学会)
• AI実装検定A級(AI実装検定実行委員会)
• データサイエンス数学ストラテジスト上級(トリプルスター認定)(日本数学検定協会)
• 剣道3段(日本剣道連盟)

後輩へのメッセージ, 2022.08.01掲載

皆さんこんにちは、現在清水研にてご指導頂いている医学部6年の保住英希です。

将来的に臨床医として統計に深く親しむことが不可欠だと思い、コロナ禍で部活が無くなったり、オンラインに移行して生まれた時間で統計やAIの勉強を始めました。折角なので統計検定などの資格取得を目安に勉強してきましたが、やはり実践無き知識には限界もあり、研究室探しを始めました。そんな中で、清水教授の着任当初の頃に清水研のホームページを見つけ、”誰でもウェルカムです”という言葉を頼って直接メールでアポイントを取りに行きました。自分の所属は医科歯科ではありませんでしたが、快く応じて頂き清水研での研究がスタートしました。

　多くの研究室では(有名な大規模ラボは特に)スタッフがやっている研究の手伝いに始まり、その派生のようなテーマが与えられることが多いように思います。実際に、そのようにして研究の一連の流れを容易に体験できるのは良いのかもしれません。

　しかし、清水研ではホームページにある通りマイプロジェクトを持たせていただきました。先行研究の洗い出し、付け込む隙はどこにあるのか、テーマを決めたらどのモデルを使うのかなど0から考え、Zoomで定期的に清水教授に都度軌道修正をして頂き実際の解析がスタートしました。与えられたテーマをやることはあっても0から考えるのは初めてだったので、戸惑う日々でしたが、だからこそ取り組む際のエンジンのかかり方は違いますし、何より身につく事がどんどん増えていくのを実感します。論文を書いた経験もないので、見よう見まねで書いては教授に修正していただく日々ですが(出来の悪いものを先生の目に入れてしまい申し訳なさでいっぱいですが)、本当に豪華すぎる指導環境で貴重な経験をさせて頂いています。

(僕が言うと失礼に当たりますが…)やっぱり教授って凄いなと思う日々でした。新しく出てくる論文へのアンテナの張り方だったり、知識の豊富さなど何から何まで凄いとしか表現できないですし、あるべき研究者の姿を見て学ぶ日々です。そして、清水研の特徴は教授との距離が近いことです。実際に世界と渡り合う時に何が必要かというのを肌感覚で知っている人から直接指導してもらえることで、研究を形にする上で如何に自分に思慮が足りてないかをよく理解しました…

　ここは単に雑用に追われて大変だったり、完全放置系な研究室ではありません。大学院では理論の勉強、実践の勉強、研究テーマ探し、新規論文へのアンテナ張りなどを毎日繰り返して非常に大変だと思いますが、清水研には豪華な指導環境、豊富な勉強材料と同じ道を志す仲間とのネットワークがあります。医学のバックグラウンドがあり、ここまでAIに精通している人は日本でも稀有だと思います。それに、教授がここまで教育に熱をかけてくれるのも本当に凄いことだと思います。余計な雑務に囚われずアカデミックなことだけに忙しくできる、研究環境としては最高なラボだと思います。自分は当面は臨床に従事しますが、もしも基礎研究者として歩むなら迷うことなく清水研の院生にアプライします。是非、研究室や勉強会にいらして頂けると指導への熱意と如何にアカデミックな面に全振りできるかが分かることと思います。お待ちしております！