伊東 巧 (TAKUMI ITO)

東京科学大学 大学院医歯学総合研究科 博士課程1年 (清水研3期生) / BDSC元幹事 / U-Net 現幹事

【自己紹介・ひとこと】

データサイエンスを自分の専門である生命科学・医療と結びつけて学びたいと考えていた折にホームページを拝見し、三位一体研究や研究室の考え方・清水先生の人柄などに感銘を受け門をたたかせていただきました。浅学非才の身ではありますが、これから力をつけていきたいと考えております。

在籍期間: 2022.8~

略歴

  • 神奈川県出身、栄光学園高等学校卒業
  • 2020-2025 東京医科歯科大学医学部医学科 (5年次修了, 休学, MD-PhDコースへ)
  • 2025-現在 東京科学大学 大学院医歯学総合研究科 博士課程 在学中

研究内容

TBD

これまでの主要論文 (数編)

これまでの学会発表

  • 伊東 巧, 大野 聡, Yiran Wang, 黒田 真也, 清水 秀幸. AIとマルチオミクスデータを用いたデータドリブンな代謝ネットワークの再構築. 第46回日本分子生物学会年会, 2023
  • Ito T, Ohno S, Wang Y, Kuroda S, Shimizu H. Metabolic regulatory network reconstruction using artificial intelligence and multi-omic data. Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference 2024
  • 増田咲希、大野聡、古賀大介、大谷悠喜、大田航平、伊東巧、清水秀幸. 代謝疾患の定量的な理解に向けた酵素パラメータ予測AIの開発. 第47回日本分子生物学会年会, 2024
  • 小川諒、大野聡、佐久間智也、伊東巧、大田航平、清水秀幸. 急性骨髄性白血病の統合ネットワーク解析. 第47回日本分子生物学会年会, 2024

著書・特許・メディア

著書

受賞・資格・特技等

受賞

  • 第22回東京科学大学医科同窓会 MD-PhDコース学術奨学金賞
  • 第16回生命情報科学若手の会年会 Best NGS Award
  • Kaggle 銀メダリスト (2024年)
  • 2023年度プロジェクトセメスター成果発表会 代表学生

資格 (研究に関係するもののみ)

  • 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)

後輩へのメッセージ

バイオインフォマティクス認定技術者試験に合格して, 2023.09.06掲載

この度バイオインフォマティクス認定技術者試験を受験し合格を頂いたのでその所感を共有すべくこちらの文章を書かせていただいております。

本試験は分子生物学、情報科学、バイオインフォマティクスの各分野における基礎的な知識と理解度を測る試験であり、当研究室で学んでいることのアウトプットとして清水研の初年度の学生が受けることになっており、それに倣い自分も受験することにしました。

試験に向けての勉強として日本バイオインフォマティクス学会の公認教科書を購入し試験前日と当日の午前中を使い全体を軽く眺め、直前にホームページに掲載されている過去問題を1年分解きました。合格するか不安な部分もあったのですが、比較的余裕をもって合格することが出来ました。

医学生ならある程度知っているであろう基本的な生命科学の知識についての問題や問題文をしっかり読めば解ける問題などもありましたが、アルゴリズムをはじめとする計算科学や配列・構造解析などあまり学部のカリキュラムでは学ばないような内容についても点数が取れたのは、清水研の勉強会などで鍛えられた成果の部分が大きかったかと思います。

試験勉強を通してバイオインフォマティクスの基礎知識を網羅的に俯瞰できるのはとても良い機会だと思いました。本屋さんで教科書をパラパラと眺めてみるだけでも面白いと思います。

後輩へのメッセージ, 2023.03.24掲載

こんにちは。東京医科歯科大学医学科新4年(2023年度)の伊東巧と申す者です。
私は大学3年の夏休みである昨年8月から研究室に出入りして勉強させていただいており、2023年度ではプロジェクトセメスターでお世話になる予定です。

元々他分野の研究室にお世話になっていたのですが、データサイエンスと生命科学の融合に興味を持ち調べる中で本研究室のウェブサイトを見つけました。実は清水先生は医学科のカリキュラムの中で一度講義を拝聴する機会があった為存じ上げていたのですが、サイトで改めて研究についてのより詳しい内容や清水先生の来歴や研究・教育ポリシーを拝読し思い切って連絡しお世話になる運びとなりました。

これまではもっぱらデータサイエンスの基礎となっている数学や、どのようなモデルがあるかについての知識、そのモデルの実装を含む種々のプログラミング言語、またデータサイエンスの研究への応用としての論文などを広汎に勉強しております。
プロジェクトセメスターでは1年生の頃より海外への留学を強く考えておりましたが、海外で半年間研究を行うことと本研究室でじっくりとintensiveに勉強・研究をすることを天秤にかけた時今の自分に必要なのは後者ではないかと思い清水研に引き続きお世話になることにしました。

本を推奨してくれるほか清水先生の豊富なオリジナル教材もあり、なにを勉強すれば良いかわからないということはないです。