学生時代にオンラインで研究して論文発表してみませんか?

今から2年後に論文を世界に発表したいという学生さんを募集しています。オンラインなので、全国どこにお住まいでも問題ありません。以下詳細です。

ポータブルスキルが身につく上、業績を出すのは就職にも学振DCにも圧倒的に有利

私が所属する東京医科医科歯科大学は2024年に東工大と統合し、国際卓越研究大学として世界に伍する研究成果を挙げ、ゆくゆくは社会に還元することを目指していますが、医科歯科大・東工大以外に所属している学部生・修士課程 (博士課程の方はダブルメンター制度をご利用ください) の学生さんにも早期から研究の機会を提供し、医療界にせよ学術界にせよ産業界にせよ、それぞれの分野で将来の日本を、ひいては世界を牽引する糧としていただきたい、そんな思いからこのページを作りました。

パンデミックは社会のあり方も大きく変えましたが、学生さんにとってポジティブの変化もあり、それはオンラインでできることが飛躍的に増えたことでしょう。今や物理的に遠く離れた場所であっても、オンラインで簡単につながることができますよね。それは授業だけでなく研究も同じであり、従来は所属大学の中で先生を探すというのがごく普通のことでしたが、今や所属大学の垣根は相当下がっており、必ずしも所属大学の先生に師事する必要はありません。

私が得意とする医学あるいは生命科学と、情報科学 (データサイエンス) の融合領域はまさにオンライン研究にうってつけの分野です。今や新しく取得したデータは必ず公開されており、無料で使える計算リソース・パッケージもかなり登場していますし、情報科学、特に機械学習領域は日夜新しい手法が考案されています。生命科学や医療のデータも爆発的に増えていることを鑑みれば、研究のネタには事欠かない領域と言えます。

そこで、オンラインによる生命科学・医学と情報科学の融合領域、特にドライ解析研究を清水とともにオンラインで取り組みたいという意欲的な学生を全国から募集しています。(オンラインではないですが) 清水自身も学部生のときに論文を筆頭著者として発表しており、博士号を取得後は学部生の研究指導をして筆頭演者として全国学会に発表する機会を用意したり、他大学の学部生をオンラインで指導して学部生が筆頭著者として英語学術論文を発表したこともあります。

今から2年後には世界に筆頭著者として論文発表することを目指しますし、これは全然不可能ではありません。早い方だと、私のもとに来てから半年で筆頭著者として論文デビューした学部生もいます (もちろんこんなに短期間でできたのは私の指導というよりも本人の努力の影響の方がずっと大きいですが)。

研究をして筆頭著者として英語の学術論文にまとめる中で、ライフサイエンスの知識や情報解析技術はもちろん、論理的思考や魅力的なプレゼンテーション、そして英語力といった多岐にわたるポータブルスキルを学生のうちに身につけることができ、それは将来のキャリアパスでも大きく役立つでしょう。また、論文を出版するという経験は「普通の学生生活」ではできませんが、だからこそ大きな差別化になり、例えば就職活動の際には企業の大きな注目を集め、博士課程に進学する際には筆頭論文が1つあるだけで学振DC (選抜された学生に月20万円を数年間支給する制度。返済不要) へ採択される可能性が非常に高まるので経済的に安定した大学院生活をおくることができます。

実験系の生命科学や医療系を目指しているが情報科学を今のうちに習得したい、あるいは逆に現在は情報科学や数理科学を専攻しているがライフサイエンス領域に参入したいという方も大歓迎です。

みなさんのようなキャリアの早期から研究に触れることの重要性を理解し、かつ学部生に実績を出させている先生は全国広しといえどそうそういないと自負しています。学生時代に自分に自己投資をして何かの実績を出し、それを武器にさらなる飛躍を目指したい、そしてゆくゆくはリーダーとして活躍したいという意欲的な学生さんは、遠慮せずに連絡をください (h_shimizu.dsc@tmd.ac.jp)。必ずお返事差し上げます

オンラインでここまでできる!学生のオンライン研究業績

参考までに、みなさんの先輩方はすでにオンラインで素晴らしい実績を挙げていますが、本ページに掲載してもよいという方々のみご紹介します。この制度はまだ始まって日が浅いのですが、順次更新していきます。

  • 澤田高志さん (九州大学所属、学部生):  筆頭演者として全国学会発表1回 、現在筆頭著者として論文を国際誌に投稿中
  • 保住英希さん (慶応義塾大学所属、学部生):  オンライン指導はじめてわずか半年で筆頭著者として論文執筆 (Hozumi et al., medRxiv 2022)、現在国際誌に投稿中。学生のメッセージはこちら

オンラインで研究するには? (受け入れ条件)

オンライン研究は定期的にzoom等でdiscussionしながら研究の方向性を修正していきますが、清水の時間も有限ですので次の条件を満たす方を優先させていただきます。

  1. 「データサイエンスで未来の医療を創る」ことに興味関心があり、また筆頭著者として論文発表をして医療界ないし学術界に貢献する不退の覚悟がある方
  2. 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
  3. 日本国内の大学または大学院に通う現役の学生の方 
  4. 大学院生の場合には、指導教員の許可がある方 (ドライの研究指導はこちらで行いますが、表向きの形としては指導教員の先生との共同研究を希望します)
  5. Biomedical Data Science Clubのメンバーとして定期的に勉強・顔合わせができる方
  6. 一定程度のプログラミングスキル (言語は不問) と、数理ないし統計科学の理解がある方 (目安として学部2年生レベル以上)
  7. 一定程度の生命科学への理解がある方 (目安として学部2年生レベル以上)
  8. 一定程度の英語読解力がある方 (目安としてTOEIC 600程度以上)
  9. 研究をして成果として発表するための一定程度のまとまった時間が確保できる方 (目安として1日1~2時間換算で2年前後)

希望される方はメールでご連絡ください (h_shimizu.dsc@tmd.ac.jp)。研究をはじめる前に30分ほど一度いろいろな雑談ができればと思っています。遠方の方はzoomでも可能ですが、東京近郊にお住まいの方は差し支えなければ初回だけは研究室に遊びに来ていただき対面でお話できると幸いです。

オンライン研究の進め方

オンライン研究を始める場合には、最初の面談で興味の方向性 (興味が定まっていないでも可) をお伺いします。清水はプロジェクトにかかる時間とリスク、成功した場合のインパクトを研究開始前に概ね見積もることができますが、お伺いした内容になるべく近い領域で、さまざまなことを天秤にかけ、プロジェクトの大まかな方向性を2つほど提示し、参考文献をいくつか送付します。みなさんはその参考文献を読んで、提示されたプロジェクトのどちらをやるかを決めることもできますし、あるいはみなさんがプロジェクトを提案していただくこともできます

みなさんが自分の意思でプロジェクトの大枠を決めたら、ご自身でその領域の先行文献調査 (サーベイ) をしていただき、各文献をスライド1枚にまとめ、清水にzoomで報告していただきます。その領域における課題は何かを自ら見つけ出す力はこの先どこにいっても必要だと考えておりますので、サーベイ段階では清水は何も口出ししません。この期間はおよそ3週間ごとにzoom面談を1回行い、その都度サーベイの方向性を助言します。全部で3回のzoom面談が終わる頃に、プロジェクトの詳細を清水と相談しながらご自身でつめていただきます

プロジェクトが確定したら、清水からはそのプロジェクトに必要になる必ず習得しておくべき情報解析技術を教材等のリソースとともに伝えます。また、スーパーコンピューターが必要になるプロジェクトであれば、清水が持つスパコンへのアクセス権を付与します。いわば「勉強期間」は2ヶ月を予定しており、この間は月に1回ほど勉強の様子を報告していただきます。

基盤となる解析技術が身についたら、次の1ヶ月は徹底的に先行文献調査をしていただき、Figure Plan、すなわちどのようなデータを使ってどのような解析をしたのがFigure 1で、… のようなものを作っていただきます。前回のサーベイはプロジェクトの詳細を詰める前のものでしたが、プロジェクトの詳細が決定し、さらに基盤解析技術を自分で動かせるようになってからもう一度文献調査をすることでより精度の高い研究計画を作ることができます。剣道の言葉に「守破離」というものがありますが、初心者がまず目指すのは「守」、つまり先人の教えを身につけ守ることです。研究で言えば、複数の先行研究で使われている絶対に必要な解析を組み込んだり、優れたアイデアを取り入れたり、先行研究で使われているデータセットがどこにあるのかを徹底的に調べあげるのです。優れた論文をシャワーのように浴びて、良い意味で「パクる」必要があります。このFigure Plan策定は非常に大事なステップですので、週に1回程度はmeetingの機会をもちたいと思います。

さて、ここまで半年弱ほどかけて準備してきました。知識・技術武装は半年をかけるに値するものです。ここからは実際の研究で、ご自身で研究を進めていただき定期的に (2週間ないし3週間に1回ほど) zoomでデータについてdiscussionしつつ研究の方向性を助言します。またslackを併用してちょっとしたことは定例会を待たずにやりとりします。この研究パートは実質的には長くても1年でしょう (試験や長期休暇等で研究から離れる時期があるのであれば、その期間は含みません)。はじめての研究ですので、いきなりnatureクラスの大物を狙うのではなく、意欲的に取り組んでいれば1年で何かしらの成果が期待できそうなテーマを行います。

論文執筆フェーズは清水の役割が非常に大きいところですが、それでも論文の初稿はみなさんに作っていただきます。清水は学部生時代に先生に提出した論文原稿が真っ赤になって戻ってきたのですが、それは非常に勉強になりました。正直なところ、こちらで最初から論文を書いたほうがずっと早いとは思いますが、それでは学生教育になりません。みなさんには1つの論文原稿を苦労して仕上げる中で、英語ライティングはもちろん、魅力的なプレゼンテーションや論理構成など多くのことを学んでいただきたいと思っています。みなさんの初稿はおよそ2ヶ月で仕上げていただき、その後私が相当手を入れて修正したものを送ります。何往復かした後にネイティブに英語をチェックしてもらい、そして論文をまとめ始めてから4ヶ月目にプリプリントサーバー (arXiv, bioRxiv, medRxiv, ChemRxivのいずれか) に発表します。プリプリントサーバーへの掲載はまだ査読前ですが、それでも研究をしたことの証明としての効果は絶大で、冒頭に書きましたが企業への就職あるいは学振DCの選考などで実績としてPRできその波及効果は高いです。

いくつかの査読付き雑誌に挑戦する中で、どこかの雑誌のリバイスにかかった後は、査読者へのコメント対応をみなさんと一緒に考えます。改訂版の原稿をみなさんに作っていただき私がチェックし、そして晴れて論文受理になります。論文は掲載料として数十万円ほどかかりますが、それはこちらで負担します。

論文発表後には希望する国内学会で発表していただくことも可能ですし、その指導 (みなさんが作成したポスターやスライドへの助言、発表リハーサル等) も行います。また、最初は手取り足取り2年近くかけて行ったオンライン研究ですが次の研究はノウハウの蓄積もあるので類似研究ならより短い期間でできるようになっているでしょうし、より大型のプロジェクトに共に挑戦することも可能でしょう。論文1本だけではなく、さらに「その次」を目指してスキルアップしたいという方も喜んで支援させていただきます

このように、AIシステム医科学分野では多階層にわたる学びの機会を提供しています。オンライン研究で自分自身の将来へ投資をしたいという優秀で意欲的な学生さんを現在の所属を問わず広く募集しています。

学生時代にこそ自己投資をして大きく飛躍しよう!