先輩の声

東京医科歯科大学・AIシステム医科学分野では、「先輩の声」を掲載しています。研究・勉強生活の様子や後輩へのメッセージ,アドバイスなどを忖度なしで自由に書いてもらっています。もし興味があればぜひ遊びに来て、学生らと直接1:1で話をしてみてください。また、大学院を検討している方は、このページとは別に「清水研で最初の3ヶ月に成長できたこと」もお読みください。

2023年度

大谷 悠喜 (東京医科歯科大学大学院 修士課程1年)

前回寄稿した3ヶ月間で成長できたことの続編としてこの1年で、特に3ヶ月目以降で成長できたことをまとめていく。

まず研究について。1年前の自分と明らかに成長したと感じたのはコードの読み書きのスキルである。言語モデルの導入、GPUの並列化等いくつかの課題に取り組んできたが、回数を重ねるごとに実行環境を整えるのに必要な時間が短くなっている。本当の意味で、一人で取り組んでいたらどこかで投げ出していたかもしれないが、要所要所で先生方に適切なアドバイスを頂けたことで実装までこぎつけることができたと考えている。清水研では先生方との距離が近いので何もできずに時間が過ぎていくということはない。サイエンスの部分での成長を感じるにはまだまだ研鑽が足りていないので、次の1年は特にサイエンスの成長を意識していきたい。

この1年でJCを2回、TSを1回担当した (JC, TSに関してはラボのホームページを参照してほしい)。担当した回は合わせてわずか数回であるが1年経って「この実験系見たことある」「この遺伝子どっかで見た」と言ったことが増えてきている。これまで私が取り扱った論文はクライオ電子顕微鏡やタンパク質エンジニアリングなど今やっている研究とは直接的には関係のない論文を選んだ。もちろん、担当者は私以外にもいるのでこの1年で扱った内容は本当に多岐にわたる。学外の学会等で「その分野のこと全く知りません」と言うのは相当減ったと実感して成長を感じている部分である。先生方による教育的質問にはまだまだビクついている小生であるが、引き続き努力していく所存である。

この1年で4つの学会 (バイオインフォマティクス学会、CBI学会、分子生物学会、情報処理学会) に参加した。特に、分子生物学会では初めてポスター・オーラル発表を行った。ありがたいことにオーラル発表では優秀賞をいただくことができた。これは発表練習に研究室のメンバー全員で付き合っていただいた上に何度も修正やアドバイスをくれた大学院生・学部生の仲間と先生方の協力あってこその受賞であった。賞をいただいたことも嬉しいが、何より自信になっている。学会でポスター及び発表スライドを作る上で意識したのは誰に伝えるかと言うことである。この学会を含めこの1年間で何度か自分の考えを他の人 (特に外部の方) に伝えることの難しさを感じた。ただ、これはトレーニングによって克服できる困難であると考えている。この1年で私は研究計画書を4つほど書いた。最初は見るに耐えない計画書だったが、繰り返していくうちに速度も完成度も僅かではあるが改善されている (と思っている)。先生方には何度も見ていただき多い時には合計20回ほど修正に付き合ってもらった。正直なところ毎度毎度本当に苦しい思いをするのだがその分の成長は感じられている。作文の授業は小学校からあるが、自分の考えを論理的に他人に明快に伝える作文はこれまでできていなかった。私がこれからアカデミアであれ民間であれ書く文章と言うのは後者の文章であり、清水ラボはそのトレーニングが大いにできる環境である。私個人の次の目標は自分の研究を伝える技能を身に付けていくことである。

ここで留意していただきたいのは、清水ラボは丁寧な指導をしてくれるが、それは決して手取り足取りの教育ではないという点である。清水ラボの教育は「何やればいいですか？」の答えを教えてくれるのではなく、自ら考えて動いてその上で方向性を修正してくれるイメージが近いと考えている。つまり、背中を押してもらうことはあっても結局は自ら動く必要がある。そしてそれにはかなりのエネルギーを必要とする。何かしら目標があって強い向上心を持った学生にとって清水ラボは素晴らしい研究環境である。その第一歩としてぜひ見学に来てみるのはどうでしょう。

2024.03.28掲載

大田 航平 (東京医科歯科大学大学院 修士課程1年)

修士課程に入学してから早くも一年が経とうとしている。濃密な清水研での１年間を通じて成長できたことについてまとめる。

集中勉強会が終わってからの9ヶ月間、二つの研究テーマを並行して進めてきた。「AIによる抗がん剤の効果予測」と「炎症性腸疾患の疾患特異的ゲノムワイド代謝モデル解析」という二つの全く異なるテーマに取り組むことで、技術と知識の両方において大きく成長できた。技術の面では、シングルセルRNA-seqデータ解析から化合物・がん細胞株の情報を用いたマルチモーダル学習モデルの構築まで、実践的なスキルを幅広く身につけることができた。研究を進める上で、解析に必要なツールを動かせなかったり、学習モデルの環境構築に苦戦をしたりと多くの失敗も経験した。正直、この１年間での研究の進捗は個人的には満足できる内容ではないが、一年目の失敗を通じて得た学びを活かしながら、2年目は論文のpublishを目指して研究に取り組みたい所存である。

この１年間で、清水研の目玉行事であるJournal Clubや大学院生用の勉強会を通じて、自身の研究テーマに直接関係のない分野や技術についても幅広く勉強をすることができた。私のJournal Clubの担当回では、「深層強化学習を用いたソートアルゴリズムの改善」や、「細胞特異的に働く合成エンハンサー配列の設計」などの論文を選択した。馴染みのない分野の論文を紹介することは決して容易ではないが、準備の過程を通じて短期間で多数の論文の要点を捉えながら読み解く力や、重要な部分を簡潔に伝える能力に磨きをかけることができたと感じている。また、勉強会では合成生物学からアルゴリズム論まで非常に多岐にわたる内容を学んだ。これらの取り組みの成果を最も感じることができたのは、冬に分子生物学会に参加した時であった。分子生物学会は生命科学における国内最大規模の学会であり、発表される演題は大多数がウェット実験の内容である。それでも、「口頭発表やポスター発表内容が全く理解できなかった」ということはほとんどなく、発表者の方々と良質な議論を交わすことができた。

清水研での研究活動の一環として、取り組んでいるそれぞれのテーマについて研究計画書と論文のドラフトを執筆する機会があった。私はこのようなアカデミックライティングの経験が乏しかったため、特に研究計画書を書き上げるのにはかなり苦労したが、その過程で多くのことを学ぶことができた。スタッフの先生方に多くの指摘を受けながら文章の修正を重ねることで、自身が取り組んでいる内容を論理的かつ簡潔に伝えるための作文の基礎を身につけることができた。今後どのような進路を歩むにしても、この能力は重要になると私は考えている。今後も積極的に成果をアウトプットづることで、磨きをかけていきたい。

最後に、当研究室を検討している未来の後輩たちへ。ホームページに書かれている様々な内容を熟読して、少し怖気づいてしまった方もいるのではないでしょうか。実際のところ、大学院で「生命科学xデータサイエンス」という極めて学際的な分野の研究に取り組むことは決して簡単なことではありません。私自身、全くの異分野から清水研の門をたたき、この１年間で研究が思うように進まず無力感に苛まれたことも、なかなか自分の成長を実感することができず目標を失いかけてしまうようなこともありました。それでも最初の1年目を走り切ることができたのは、清水研の教育プログラムを通じて身につけた多くのスキルと、スタッフの先生方や同期のサポートがあったからだと考えています。この分野に興味があって、本気で研究に取り組みたい学生にとって清水研はこの上ない研究環境だと思います。もし興味を持っているならば、ぜひ一度見学にきてみてください。みなさんとお会いできるのを楽しみにしています。

2024.03.28掲載

辻田 悠希 (旭川医科大学 医学部医学科 3年)

こんにちは、清水研にてBiomedical Data Science Club並びにオンライン研究制度でお世話になっている辻田悠希と申します。

私は大学入学直後から自分の大学で研究室に足を運び、そのなかで一通りの分子生物学の実験やシークエンスの解析を学んできました。実験手法は一通りできるようになりましたが、プロトコルがあれば慣れたら誰でもできるお料理教室のような状況から脱して、自分で仮説を立てるところから始めて計画を立て、結果を出すというのに憧れを持っていました。また、文献を
読んだり解析したりするなかで時折出てくる統計や機械学習などを敬遠してしまっていましたが、自分が今後研究していくなかで必ず通らなければいけないと感じ、今やらなければ絶対に学ぶ機会がないと思っていました。そして、地方単科医科大学であることもあり、自分以外解析などをやっている学生は一人もおらず、風通しが悪い状態でした。この状況では自分は成長
できなくなってしまうと感じ、活発に研究活動を行なっている学生ともっと交流したり議論したりしたいと思い、思い切って申込のメールを送りました。

BDSCの人たちは本当にレベルが高く、毎回の発表のたびに驚かされます。発表だけでなく、質疑応答も非常に活発で、そういう着眼点があったか！といつも勉強になっています。オンライン研究では、自分が苦戦しているときに清水先生が丁寧なアドバイスをしてくださり、ここで研究させていただいていることに本当に感謝しています。

私のように地方の大学で少しでも興味がある人は是非チャレンジしてみてください！大学生活で絶対に得られない知識・経験を身につけることができます！

2024.03.06掲載

沖田 大和 (徳島大学大学院 創成科学研究科 博士課程2年)

ダブルメンター制度で日々お世話になっております。
徳島大学大学院創成科学研究科博士後期課程の沖田　大和と申します。

2024年3月現在、ダブルメンター期間は1年3か月となり、計8回（約8時間）清水先生と大野先生にオンライン面談をさせて頂きました。当初の3か月は月に1回のペースで私の研究分野の先行文献をシンプルにまとめて紹介をさせて頂き、文献への理解度や機械学習の基礎知識についての確認を行って頂きました。またその期間中にスーパーコンピュータSHIROKANEを操作するのに必要なシェルスクリプトの学習教材と清水先生のご著書の拝読(Pythonコードの写経)を通じてバイオインフォマティクスの世界を垣間見させて頂きました。

私は現在、鬼塚正義先生のご指導の下に二重特異性抗体の安定製剤化に関する研究に着手をさせて頂いております。この5年程でスタンダードとなったAlphaFold2を積極的に活用して自分達で設計した抗体のアミノ酸配列から3次元構造データを生成し、そのデータから抗体分子特性や抗原との相互作用を詳細に解析しています。その進捗状況を2か月に1回のペースでご確認頂き、ご助言を頂いております。もし先生方との出会いがなければ、本格的なin silico解析には着手していなかったと思います。

所属する大学院プログラムの中でも複数の副指導教員と接する機会があります。清水先生と大野先生との出会いは所属する大学院とは全く関係はないですが、圧倒的に私に向き合って頂き、比較にならないほどの教育の機会と研究へのご助言を頂きました。8回のご指導の中でこの密度ですから、実はまだ先生方とあまり雑談をしたことがございません（笑）。東京に行く機会がありましたら、一度ご挨拶に伺わせてください。その際は少しだけ雑談のお時間を頂けると嬉しいです。

HPをみてダブルメンター制度に興味がある方がおられましたら、是非思い切ってチャレンジしてみてください。もしご要望があれば、私にご連絡を頂ければ、より詳細なダブルメンター制度の実態をお話しさせて頂きます。

2024.03.11掲載

2022年度

保住 英希 (慶應義塾大学医学部医学科6年)

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！

2022.08.01掲載

中新井田 悠太 (広島大学大学院 医系科学研究科 視覚病態学 博士課程2年)

こんにちは、清水研にてダブルメンター制度を用いてご指導頂いている広島大学大学院の中新井田悠太です。

私は広島大学大学院に通いながら緑内障の研究を行っております。以前から大学院で学ぶ眼科知識に加えて武器が欲しいと考えておりました。

その際に清水研のホームページを見つけました。統計学やAIには以前から興味があったため、ホームページのCONTACTから清水秀幸先生にアポイントを取らせて頂きました。私は「視能訓練士」という医療従者であり医師ではありませんでしたが、清水先生は快く受け入れて下さいました。

また、ダブルメンター制度の申請には指導教授の許可が必要になります。私の指導教授である木内良明先生に「清水先生の下で統計学やAIを学びたいです」と思いを伝えたところ、快諾して頂きダブルメンター制度を用いた研究がスタートしました。

現在、月に1回Zoomにて清水先生と大野聡先生に面談をして頂き既報論文や進捗状況について報告をしております。清水先生は非常に話しやすい先生であり私の考えをしっかり聞いて下さった上で適切なアドバイスをして下さいます。

まだ所属して2ヶ月であり本格的な研究はスタートしておりませんが眼科とAIを組み合わせた研究を行えることにワクワクしております。

一緒に研究できる日を楽しみにしております。

2023.03.15掲載

大和 真弥 (東北大学医学部医学科4年)

東北大学医学部医学科の大和真弥と申します。

私はバイオインフォマティクスに関するリサーチのご指導をいただきながら、Biomedical Data Science Clubにて他の学生の方々とともに学ばせていただいております。

清水先生の豊かな知識や洞察からは学ばせていただくことが非常に多く、自身の糧として吸収させていただいております。
勉強会は、定期的に学生がプレゼンターとなって論文紹介を行い、清水先生からのコメントをいただく中で更に理解を深めるという内容になっています。

医学部で過ごす中で身につける機会の少ない知識を得られる、貴重な空間であると考えております。

2023.03.17掲載

高野 日向子 (東京医科歯科大学医学部保健衛生学科 検査技術学専攻1年)

こんにちは、清水研にて学部生として所属させていただいている東京医科歯科大学医学部保健衛生学科検査技術学専攻の高野日向子です。

私は、1年生の前期に受けた医療とAI・ビッグデータ入門という授業でAIに興味を持ち、大学で専攻している検査技術学とは別にAIについてもより深く学びたいと思うようになりました。そこで、清水先生のホームページを拝見して学部1年生から受け入れをしていることを知り、10月頃にメールでアポイントを取り所属させていただくこととなりました。

1年生は、キャンパスが湯島ではなく国府台にあることもあり空きコマを利用して気軽に研究室に立ち寄るということが出来ませんでしたが、授業後や週末に通いPythonやバイオインフォマティクスツールについて勉強させていただきました。また、教養の授業を受けているだけでは触れることのない英語の論文もオンライン勉強会を通してたくさん読む機会をいただき、実際にデータサイエンス領域でどのような論文が出ているのかということや図の読み取り方、専門用語などについて学ぶことが出来ました。

まだまだ勉強中の身ではありますが、2年生になり授業が湯島キャンパスで行われるようになるため今後は研究室に触れる時間を増やし、より実践的なことも出来ていけたら良いなという風に思っています。

授業で取り扱われた内容以外ほとんど専門知識がない状態で研究室へ受け入れて頂きましたが、一歩踏み出してチャレンジングな環境に身を置いたことで通常だったら知り得ないような知識をたくさん得ることが出来たなという風に感じます。なので、まだ1年生だからとか専門的な知識がないなと思う気持ちがある方もチャレンジして積極的に学べば大きく成長できるチャンスがあると思います。

より多くの仲間と高め合いながら勉強していける日を楽しみにしています！

2023.03.17掲載

沖田 大和 (徳島大学大学院 創成科学研究科 博士課程1年)

ダブルメンター制度で日々お世話になっております。
徳島大学大学院の沖田　大和と申します。

大学院ではこれまで経験したことがない分野の技術も学びたいと思い、AIを活用した研究テーマを設定できないかと指導教員である鬼塚正義先生と入学当初より相談をしておりました。当初は学内で定期的にご指導を頂ける、できればバイオインフォマティクスをご専門にされた先生を探しておりましたが、残念ながら学内では見つけられず半ば諦めておりました。そのようなとき、清水先生が博士課程を対象にしたダブルメンター制度を2023年1月から募集していることをたまたまTwitter上で知ったことが応募のきっかけとなりました。

所属して間もないですが、先生が提供してくださる教材は分かりやすく、初学者の私でも取り掛かりやすいものです。しかし量は多いため継続的な学習を着実に積み重ねる必要があります。また、一月に一回のペースで開催されるミーティングでは私の研究分野とAIに関連する文献を報告させて頂き、自分の研究にどう活かしていくかをアドバイス頂いております。私のような素人でも清水先生と大野先生は真摯に向き合って頂いており、その姿勢から、また来月まで頑張ろうと身が引き締まる思いになります。

HPを見て悩んでいる方がいらっしゃいましたら、思い切ってチャレンジしてみてください。いつかご縁あって交流できる日を楽しみにしております。

2023.03.19掲載

伊東 巧 (東京医科歯科大学 医学部医学科 3年)

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。

2023.03.24掲載

佐藤 良糸 (福井大学 医学部医学科 3年)

私は大学入学前からAIやデータサイエンスなど興味があったのですが、都市圏の大学に比べ地方の大学ではこの分野の勉強の機会に恵まれませんでした。ひとりで勉強を続けていましたが、恥ずかしながらモチベーションを保つことに苦労していました。そんな中偶然清水研のHPを拝見しオンライン研究制度について知りました。このようなチャンスは滅多に無いと思い、すぐに申し込みのメールを送りました。

清水先生をはじめとして、ラボの人たちやBDSCのメンバーは様々なことに好奇心旺盛で熱心に勉強しています。私は当研究所での交流を通じて良い刺激をたくさんもらえました。清水研は教材提供や面談などが豊富にあり、決して学生をほったらかしにするラボではなく初学者の私にとっても非常にありがたかったです。当研究制度に入って本当に良かったと思います。同じように情報科学に興味がありつつも、学べる機会が乏しい地方大学の方には特にオンライン研究制度をオススメ致します。

分野的にもオンラインとの相性が非常に良いので、地方だからと諦めず興味のある方はぜひチャレンジしてみてください！

2023.03.25掲載

青葉 萌奈美 (東京医科歯科大学 医学部医学科 3年)

こんにちは、東京医科歯科大学医学部医学科の青葉萌奈美と申します。

1年次よりAIやITの医療における応用に関心がありましたが、恥ずかしながら視野が狭く自分自身も学べる分野とは考えていませんでした。

しかしながら3年次に清水先生の講義を拝聴した際、学部生も受け入れていらっしゃることを知り、思い切ってメールでご連絡させていただきました。

所属した時点ではデータサイエンスの基礎知識すら持ち合わせていませんでしたが、清水研の豊富な教材や先生との定期的なミーティングによって、モチベーションを保ちながら新たな知識を吸収することができています。

学部の講義ではほとんど触れないような世界を知ることができます！

2023.03.30掲載

川原田 明徳 (九州大学医学部医学科6年)

こんにちは。清水研にてご指導いただいております、九州大学医学部医学科の川原田明徳です。

私は、コロナ禍でできた時間を使って何か新しいことを学びたい思い、統計学や機械学習に出会いました。独学で学ぶ中で、もっと実践を通じて学びたいと感じ、別分野の研究室の話を伺ったり、インターンに申し込んだりもしましたが、地方の医学部に所属している点から難しさを感じていました。そんな中、清水研のホームページを偶然見つけ、オンライン研究指導をしていただけることを知り、早速メールを送らせていただきました。

地方にいた自分にとっては願ってもない環境で、なにより、清水先生から直接指導を頂きながら研究できることがとてもありがたいです。まだ研究を始めたばかりですが、先生の幅広くて深い知識を目の当たりにし、丁寧な指導を受けるたびに、この研究室にきてよかったと確信しております。

医学×AIで研究したい学部生や、バイオインフォマティクスに興味のある学部生の方は、是非オンライン勉強会などに参加してみてください。レベルの高い仲間や指導内容など、素晴らしい環境を体感できると思います。

ご縁があって一緒に学べる日を心待ちにしております！

2023.04.03掲載