データ科学 x 生命医学界の次世代スター集まれ!!

学部生のみなさん、まずは授業とは関係なく意欲的にこのページをご覧いただきありがとうございます。私・清水が医学生の頃はキャンパス内に情報系の先生はおらず、大きな本屋さんに行っても日本語で書かれたPythonの本がなかったことを考えると、今の学部生さんは非常に恵まれた環境にいると思います。しかしながら、数理・情報学をずっとやっている先生か、それともバイオ・医療系のベテランかのどちらか一方が専門の先生がほとんどであり、生命科学・医療とデータサイエンスの3つに長けた先生はまだ多くありません。私は医師であり生命科学実験で博士号を取得しその後データサイエンスで複数の研究を論文として発表してきており、米・ハーバード大留学時代もシステム生物学部門というところで数理情報学と生物学の融合分野を研究してきました。

他の教授に比べ学部生のみなさんとは年が近いため、あまり形式ばらず、部活のちょっとした先輩後輩感覚で接点を持てればと思っています。他のベテランの先生方にはなかなか教えることが難しい領域が得意なので、学生さんは数理・情報学と生命医科学の融合領域を学び、次世代のスターになるための基礎を築くことができます。

それを支援するために、学部生を対象にしたバイオメディカルデータサイエンス勉強会も用意しています。こちらは東京医科歯科大学だけではなく他大学の学生さんも在籍しているアットホームな勉強会です。オンラインですので、東京以外の場所にお住まいの学生さんも参加できます。

東京医科歯科大学に所属している学生さんは、研究実践プログラムプロジェクトセメスター・研究実習はもちろん、授業以外でも自主的に随時当研究室に所属することが可能です。清水は2年生の春から研究室に所属して研究をさせていただいていましたし、さらに言えば1年後期から情報学のラボの論文抄読会に参加させていただいていました (詳しくはこちら)。意欲さえあれば、入学したての新入生から受け入れます。朝晩といった授業がない時間帯、土日祝日、長期休みなど、学部生さんならではの時間帯で一緒に研究・勉強できると思います。情報系の理論が好きな人、プログラミング・実装が好きな人、生物学に興味がある人、実データ解析が好きな人、などなど多くのタイプ学生が活躍できるチャンスがあります。

東工大に所属する学生さんを対象にしたコースもあります (詳しくはこちら)が、医科歯科・東工大以外の学生さんでもオンライン研究が可能です。事実、他大学の医学科の学部生2名はそれぞれ筆頭著者としてまもなく英語の学術論文を国際誌に発表します。

学部生として参加するには次の5つの形態があり、現在およそ60名が何らかの形で勉強・研究に清水とともに取り組んでいます大学生にバイトやサークルより「研究部」をオススメする理由をお読みになった上で、下記のいずれかをタップしてください。

オンラインの勉強会には、25大学から49名が集まっています。東京医科歯科大学の学生さんも他大学の学生さんも分け隔てなく一緒に勉強しましょう。

2週に1回を目処にzoomで集まり、年が近い学部生同士で勉強会をしています。それ以外にslackでさまざまな情報をシェアしています。

勉強ではなく研究に挑戦したいという学部生の方も大歓迎です。オンラインなので他大学の方も大歓迎で、事実、オンライン研究制度のページにも記載したように医科歯科ではない学生さんも清水と一緒にバリバリ研究して発表をしています。現在は他大学の5人の学部生さんとこの制度で一緒に研究に取り組ませていただいています。先輩の声もご覧ください。

また、当教室の事前勉強会に参加し他の学生とともに基礎的な知識を身につけることもできます。

これは医科歯科の学生さん限定になってしまうのですが、授業とは関係なく随時 (例えば放課後とか土日とか) に当研究室がある駿河台キャンパスに通ってデータ科学やシステム生物学の勉強・研究をすることもできます。必ずこちらの動画をご覧ください (研究室配属を希望する学部生へのメッセージです)。パスワードはISCT_undergradsです。

現在の知識やスキルは不問ですが、「情熱にまさる能力なし」という言葉もあるように、ひたむきに研究に取り組みたいという強い意志がある方のみ受け入れます。学生用の部屋を用意していますし、当研究室には300冊を超える書籍等もあるので自分のペースで通ってそういった教材から学ぶことができます。清水とは週に1回くらい直接会って不明な箇所などを相談できます。医学科だけでなく歯学や保健学科なども含めた全学から受け入れしており、東京医科歯科大学の学部生10名がこのパターンで在籍しています。ただし、いつまでも「勉強」のみというのはできません。目的のない「勉強」は際限がありませんので、あっという間に何年も経ってしまいます。授業や試験があるのは承知していますが、授業の時間以外に出入りして長くても最初の半年くらいで「勉強」を切り上げ、あとは何らかの研究を教員や大学院生らとしながら必要なことを随時吸収することを求めます。どのタイミングで勉強から研究に移行するのかは学生さんの自主性に任せていますが、逆に言えば高いレベルの自己管理能力も同時に求められることはあらかじめご了承ください。学部生のうちに、こちらのように日本バイオインフォマティクス学会の公認資格を取得した人もいます。

医学科には「研究実践プログラム」がありますが、このプログラムで来ることもこれとは無関係に来ることもできます。

学部2年生でやってきて、それなりに (例えば1日2時間とか) 打ち込む場合には、6年生を卒業するまでには筆頭著者として国際誌に2本程度発表できると思われます。国内学会発表は年に1回はするチャンスがあるでしょう。熱意がある方には研究法を指導しますし、学部を卒業する頃には十分な実績を得ていただくことができます。コンピューター解析だけでなく、希望者には生命科学実験とのハイブリッドテーマをしていただくこともできます。

熱意があれば学部1年生から受け入れできるので、これから勉強したいという方でも遠慮なくお問い合わせください。

当教室の事前勉強会に参加し他の学生とともに基礎的な知識を身につけることもできます。

医科歯科の学生さんで研究室に通いたいという方は、最初の面談でスライドを使った自己紹介をお願いしております。スライドの中にはどれくらいの頻度で研究室に通うつもりなのか (毎日と週1は意味合いが異なりますよね)、当研究室で何をしたいのか/身につけたいのか (例として論文を3年間で1本書きたいとか、将来〜をする上で必要になる機械学習を勉強したいとか)、本学卒業後の(現時点で考えている) キャリアパスを含めてください。

面談で私が確認するのは、君たちは何がしたいのか、つまり

  • お勉強をしたいのか
  • 誰かの研究のお手伝いをしたいのか
  • 自分でプロジェクトを持って研究をしたいのか

ということです。もちろん、いきなりは決められないと思うので、最初の1ヶ月は2冊の本を貸出してそれを勉強していただきながら、これらをよく考えてください。

特に、自分でテーマを持って研究をして筆頭著者として論文化を目指すという方の場合、君たちがいくら優秀でもゼロからのスタートであれば2000時間ほどかかると思います。週に10時間だと、1年で500時間、4年で2000時間くらいです。具体的に、〇〇曜日 (複数) の〇〇時から〇〇時くらいまで研究をしたいということを教えてください

もしそこまでの時間はとれないのであれば、誰かの研究の一部を担当させてもらえるかもしれません。この場合は週に10時間を1年 (合計500時間) くらいでしょう。研究は家でもできることもありますが、特に最初の1年くらいは研究室にいらしていただきます。オンラインでDiscussionはもっと上級者になってからです。

どちらにせよ研究をしたいのであればしっかりと論文を読まなければいけません。そのための基礎体力づくりをするために隔週の金曜日17:30から行われているBiomedical Data Science Club、または隔週の月曜日16時から行われているJournal Club、または隔週の金曜日で時間はその都度調整しているpre-JCの少なくともいずれかへの主体的かつ継続的な参加を求めます。授業や部活等がある中でこれらに参加するのは大変なことだと承知していますが、これらのいずれかに継続して参加する熱意と時間を捻出できる学生でないと、研究で何か形を残すというのは難しいです。実際、これまで研究で学会発表や論文発表をした学部生はみんなこれらに出ていましたし、逆に継続的に参加できなかった学生は研究もすぐにフェードアウトしています。隔週のイベントですし、BDSCやJCはzoom開催ですし、pre-JCは日程調整もできますから、忙しくて毎回いずれも参加できないというのはありえません。研究テーマの具体的な話が始まるのはこれらに最初の5回くらい出た後の話です。新年度の時期にやる気に満ち溢れているのはごく普通のことですが、私達は春先だけでなく継続的に熱意のある方に絞ってどこのラボよりも濃密な研究の機会を提供したいと考えておりますのでご理解ください。清水研に定着して研究をしている人達に限れば、学部生で学会発表・論文発表はみんな当たり前のようにできています。

週に10時間よりも少ない時間しか取れない場合は、何かの研究を担当させてもらうというのは実際には難しいと思います。ですので、君たちが何をしたいのかを私達に提案してください。例えば論文を読めるようになりたいのであれば、月曜日の16時もしくは金曜日の17:30のどちらかの論文輪読会に参加することもできます。何かの本を勉強したい、Kaggleに挑戦したいのであれば、当分野に出入りしている学部生たちの中から希望者を募ってグループを作ることもできるでしょう。本学は次世代のリーダーとなる医療者育成を目指しているわけですので、こういう課外のイベントは学部生さんが自ら企画し学部生だけで完結しなければなりません。清水研に来る人達はもともとこのような領域に興味のある人達ですから、君たちが上手にPRすれば仲間も見つかるでしょう。

東京医科歯科大学の学生さんは授業の一環として当研究室を選択することもできます。

例えば医学科4年生のプロジェクトセメスターは半年に渡って研究を体験する期間ですが、当研究室で集中的に研究に打ち込んで学会発表・論文発表を目指すこともできます。学部生のうちに、こちらのように日本バイオインフォマティクス学会の公認資格を取得した人もいます。

2023年度はプロセメで2名の医学科4年生を受け入れします。

若干名ですが、外研を当教室で受け入れできる場合があります。詳しくはこちら

若い学部生の頃に研究室に出入りすることで、論文の読み方、論理思考、データサイエンスや生命医学領域の考え方・技術の基礎が身につき、それらのポータブルスキルは将来どこにいっても役に立ちます。さらに、学部生でもやる気と能力があれば、最先端の研究を行い学会発表や論文発表を経験できるチャンスがあります。

当研究室に学部生として所属するための条件は、たった1つだけです。

  • 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

さらに、

  • 少なくとも2年に1回の学会発表をする意気込みがある方
  • 学部卒業までに1報の論文発表をする意気込みがある方

は特に大歓迎いたします。

私は意欲的な学生さんのキャリア形成を全力で支援してきました。

例えば九州大学にいた頃、医学部3年生を指導してデータサイエンスの内容で分子生物学会 (生命科学系でもっとも大きい学会) で発表してもらった経験があります (詳しくはこちら)。医科歯科大学に異動してからは上記勉強会や学部生のオンライン研究指導で論文投稿の経験も複数あります (詳しくはこちら)。

また、清水自身も学部生時代に基礎医学系の研究室に足繁く通い、筆頭著者として英語論文を発表しています (Shimizu et al., Biochem Biophys Res Commun.  2011)。

学部生のうちに将来のキャリアを見据えて自己投資をするのはとても大切なことです。私たちも、意欲的な学生さんには全力で支援させていただきます。志が高く優秀なみなさんとご一緒できるのをとても楽しみにしています。