大田 航平 (Kohei Ota)

東京医科歯科大学大学院 医歯学総合研究科 修士課程1年 (MS Candidate, 清水研1期生)

【自己紹介・ひとこと】

私のプロフィールに記載されている学士(経済学)という経歴をみて、驚いた方も多いのではないでしょうか。

学部時代、計量経済学という統計的手法を用いた実証分析を通した社会現象のメカニズム解明を目的とする学問に出会い、データサイエンスの魅力を知りました。当初は経済学の修士課程への進学を考えていたのですが、ふとしたきっかけで医学の分野においてもデータサイエンスを用いた研究がおこなわれていることを知り、清水研究室のホームページにたどり着きました。 元々医学への興味があったこと、そして清水研究室のホームページに記載されていた 「私でも研究できますか?」 という問いに対する 「すべて自分の努力次第」 という言葉に刺激を受け、進学を決意しました。

異分野出身の私にとっては文字通り、ゼロからのスタートになると思います。恥を恐れず貪欲に学び、清水研究室での日々が実りあるものになるよう一生懸命頑張ります

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在籍期間: 2023.4~
  • 神奈川県出身、オーストラリア Emmanuel College 卒
  • 2018.9  早稲田大学 政治経済学部 国際政治経済学科 入学
  • 2019.9  早稲田大学 政治経済学部 経済学科 転科
  • 2022.9  同 卒業
  • 2023-現在 東京医科歯科大学大学院・医歯学総合研究科・修士課程 在学中
  • 人工知能と数理統計モデルを活用した抗がん剤の最適レジメン (組み合わせ) の提案
  • 炎症性腸疾患の疾患特異的ゲノムワイド代謝モデル
  • [学会発表] 大田 航平, 古賀 大介, 麻生 啓文, 清水 秀幸. 抗がん剤の多剤併用療法の効果予測モデルの開発. 第46回日本分子生物学会年会, 2023
  • 卒業論文:Is Just Food Policy Enough? Impact of Clean Water Access on the Effectiveness of Food Subsidization in Improving Child Nutrition: The Case of India
  • 早稲田大学政治経済学部9月卒業生副総代
  • 東京医科歯科大学大学院修士課程 入学生代表
  • Waseda Economics and Finance Forumというサークルを設立し、1年で40人以上の学生が所属するサークルに規模を拡大させました。
  • 海外経験:小学校から高校卒業までの12年間をオーストラリアで過ごした帰国子女です。
  • 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, 2023.07.31掲載

清水研究室に入学してから最初の3か月で成長できたことについてまとめる。当研究室への進学を検討している方々の参考になればと思う。

清水研究室に入って最初の3か月間は、清水研の教育プログラムの一環である集中勉強会を通して研究に必要な基礎知識とスキルを徹底的に身に着けることを目指す。4月は基礎的なバイオインフォマティクスの知識を学ぶ事前勉強会「概論編」に加え、生命科学分野の学部の出身でない大学院生のための、生命科学と解剖学の基礎的な知識を学ぶための集中勉強会が行われる。私自身バックグラウンドは経済学であるため、入学時点では生命科学の知識はほとんどなかったが、これらの勉強会を通して研究に必要な基礎的な知識が身につけることができた。

5月と6月の2か月間は、Bioinformatics誌の最新号に掲載された論文を週に一本選び、内容をスライドにまとめて紹介する事前勉強会「実践編」が行われる。紹介する論文は自由に選べるため、バイオインフォマティクス分野の様々な領域の研究に触れ、最新の研究で使われている手法の知識を深めることができる。短期間で数多くの論文を紹介することによって、論文を読み込む力、建設的に批判する力、そして何より重要な、論文の内容を伝える力を身に着けることができると感じた。論文に書かれていることをただ理解するだけでなく、どの部分がキモなのか、そしてどの部分が最も弱いのかを見極めるスキルは先行研究のサーベイを行う上で必要不可欠となる。また、週一回のプレゼンのフィードバックを通して、スライドの作り方や、難解な論文中の手法の要点を簡潔に、わかりやすく伝える力が徐々に身についたと感じた。いくら素晴らしい研究を行っても、その内容を伝える力がなければ価値が落ちる。事前勉強会「実践編」は研究者に求められる様々なスキルの土台を築いてくれる。

清水研究室に大学院生として入学することを希望している方には、入学までに最低限の数学と統計学の素養を身に着けておくことをおすすめする。具体的には多変数関数の微積分、線形代数、統計検定2級レベルの知識を備えていることが望ましい。これらの知識があれば、集中勉強会やJournal Clubの論文などで目にするバイオインフォマティクスの手法のほとんどを本質的に理解することができ、より効果的な学習期間となるだろう。

最初の3か月で行われる集中勉強会の膨大な内容を大学院の授業や、Journal Clubなどの他の清水研の行事の準備と平行して学ぶことは決して容易ではない。振り返ってみると、清水研での最初の3か月間はこれまでの人生で一番忙しかったと言っても過言ではないと思う。決して楽ではないが、清水研には経済学部出身の私でも、3か月で新しい分野の研究のスタートラインに立てるような教育プログラムが用意されている。本気で研究者を目指すなら、ぜひ当研究室を検討してほしい。