広報・アウトリーチ活動

計算生命科学の基礎

生命科学と理工学の接点をなす計算生命科学の研究を進めていくための基礎講座として神戸大学計算科学教育センターなどと連携し、学生、大学院生、社会人を対象とした連続講座を公開します。
講義は神戸大学計算科学教育センターより配信し、どこからでも無料でインターネット受講が可能です。
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『計算生命科学の基礎Ⅴ』
(2018年度)


◆下記「講義内容」でお知らせしている講義資料をご覧になるには、事前登録が必要です。

第33回 神戸大学長定例記者会見 (2018年9月14日)で発表しました。

◆『計算生命科学の基礎Ⅴ(2018年度)』の受講登録受付中。講義内容はこちら
【申込み】
受講登録は神戸大学計算科学教育センター登録ページからお申込みください。
これまでの講義の様子はアーカイブサイトFacebookでご覧いただけます。

◆事前申し込みの方には配信テストのお知らせをいたします。予め配信テストでご確認ください。
↓終了しました。

【1回目配信テスト日時】9/19(水)17:00~18:00
【2回目配信テスト日時】9/26(水)17:00~18:00
【3回目配信テスト日時】9/28(金)17:00~18:00

【受講方法】
講義は神戸大学計算科学教育センターで行います。また、インターネットを通じて中継する会議システムWebEXを使用して配信をします。申込みをすれば直接セミナー室で受講する以外にどこからでもオンライ受講が可能です。
必ず受講前にこちらをご確認ください。

計算生命科学の基礎Ⅴ(2018) 
計算科学・データサイエンスと生命科学の融合 基礎から医療・創薬への応用まで[全15回]

日程

2018/10/3~ 2019/1/23 毎週水曜日 17:00~18:30

場所

神戸大学計算科学教育センター セミナー室208(神戸大学統合研究拠点2階)
〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町7丁目1番48 ポートライナー「京コンピュータ前」駅下車すぐ
(学外からはインターネットによる受講が可能)

対象

大学生、大学院生、ポスドク、大学教員、研究所・企業の研究者

講義趣旨

現代の生命科学は、急速な変革を遂げつつあります。その変革の原動力は、生物の大規模データ(ビッグデータ)の蓄積と、それに促された計算機科学・シミュレーション科学・人工知能学・データサイエンスなどの研究分野の緊密な連携、すなわちコンピュータを活用した計算生命科学の進歩です。計算生命科学は、ゲノムの遺伝情報・生体分子の立体構造と相互作用・細胞レベルの代謝・生理や疾患までの高次生命活動の多階層のビッグデータを定量的かつシステマティックに解析し、シミュレーションにより予測して、それらの統合により生命を理解することを目指します。その急速な発展は農学や医学の分野にも大きな影響を及ぼし、ゲノム医療などの応用も実現しつつあります。計算生命科学は、現代の生命科学の推進に不可欠な知識を提供します。この遠隔講義では、CBI学会・日本バイオインフォマティクス学会の企画協力を得て、生命科学と理工学の学際研究領域である計算生命科学に興味を持たれる方々に、その基礎と将来の展望を学んでいただき、基礎から応用までの研究開発を支える人材の育成を目指しています。

担当講師

白井 剛(長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授)
田中 成典(神戸大学大学院システム情報学研究科 教授)
森 一郎(神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科 特命教授)
加藤 護(国立がん研究センター研究所・バイオインフォマティクス部門 部門長)
山西 芳裕(九州工業大学大学院情報工学研究院 生命情報工学研究系 教授)
神田 大輔(九州大学 生体防御医学研究所 教授)
金谷 重彦(奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 教授)
池口 満徳(横浜市立大学大学院生命医科学研究科 教授)
福澤 薫(星薬科大学薬学部 准教授)
松林 伸幸(大阪大学大学院基礎工学研究科化学工学領域 教授)
広川 貴次(産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター 研究チーム長/筑波大学 教授)
森 聖治(茨城大学大学院理工学研究科 教授)
都地 昭夫(塩野義製薬株式会社 デジタルインテリジェンス部 グループ長)
北西 由武(塩野義製薬株式会社 解析センター グループ長)
由良 敬(お茶の水女子大学 シミュレーション科学・生命情報学教育研究センター 教授/早稲田大学 教授)
本間 光貴(理化学研究所 生命機能科学研究センター 制御分子設計研究チーム チームリーダー)
國澤 純(医薬基盤・健康・栄養研究所 ワクチンマテリアルプロジェクト&腸内環境システムプロジェクト プロジェクトリーダー))
西田 知史(情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 研究員)

コーディネーター

白井 剛(長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授)
田中 成典(神戸大学大学院システム情報学研究科 教授)
森 一郎(神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科 特命教授)
鶴田 宏樹(神戸大学学術・産業イノベーション創造本部/工学研究科 准教授)
江口 至洋(神戸大学学術・産業イノベーション創造本部 客員教授)
渡邉 博文(神戸大学計算科学教育センター 研究員)

講義内容

◆2018.10.3
はじめに 計算生命科学の概要 【講義資料1】 【講義資料2】 【講義資料3】
白井 剛(長浜バイオ大学バイオサイエンス学部 教授)
田中 成典(神戸大学大学院システム情報学研究科 教授)
森 一郎(神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科 特命教授)

 現代の生命科学は、大規模データ(ビッグデータ)の蓄積により大きな変貌を遂げつつある。全ゲノムや巨大生体分子構造を対象とした研究は、より包括的な生命の理解に貢献し、さらには医学や農学の分野での応用への道も開きつつある。これらの改革の中心にあるのは、生命を大規模データとしてとらえ、高度な計算により解析を行う計算生命科学である。本講義では、計算生命科学の基礎から最前線の研究や応用までをカバーする「計算生命科学の基礎V」への導入として、講義シリーズ全体を概観する。



第1編 ゲノムから分子構造までの計算生命科学の基礎と実践

【参考図書】
 1.加藤 護「ゲノム医療のバイオインフォマティクス・パイプライン」 実験医学 2018 9月増刊 in press
 2.加藤 護「がんのプレシジョン・メディシン」、アンチ・エイジング医学 2017 Vol. 13, 663-669
 3.加藤 護「最新がん個別化医療 - 臨床シークエンスのバイオインフォマティクス -」 癌と化学療法 2016 Vol. 43 391-397
 4.ゲノム創薬科学(田沼靖一編集), 裳華房, 2017.
 5.Chemoinformatics and Advanced Machine Learning Perspectives (Lodhi, H. and Yamanishi, Y., eds.), IGI Global, 2010.
 6.神田 大輔「いきなり始める構造生物学」, 秀潤社, 2011
 7.八木 達彦,遠藤 斗志也,神田 大輔「生化学の論理—物理化学の視点から—」,共立出版,2018,化学の要点シリーズ25(日本化学会編)


◆2018.10.10
「臨床シークエンスの実際―情報解析を中心に―」 【講義資料1】 【配信後の質問】
加藤 護(国立がん研究センター研究所 バイオインフォマティクス部門 部門長)

 2018年、臨床シークエンス(がんゲノム医療)が先進医療として認定された。臨床 シークエンスでは次世代シークエンサーとバイオインフォマティクス技術によって 数百遺伝子にわたる変異を1回の検査で検出し、分子標的薬を決定する。本講義で は、臨床シークエンスの概要、使用されるバイオインフォマティクス技術、主治医 へ検査結果が返却されるまでの情報の流れ、電子カルテとの接続や最新の統計・情 報技術による未来の医療の試みを紹介する。


◆2018.10.17
「機械学習によるバイオビッグデータの実践的利用」 【講義資料なし】
山西 芳裕(九州工業大学大学院情報工学研究院生命情報工学研究系 教授)

 近年の生命医科学では、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロ ーム、フェノーム、インターラクトームなどの大規模オミックス情報が得られるよ うになった。同時に、膨大な数の化合物や薬物に関する化学構造情報や生理活性情 報も蓄積されている。本講義では、機械学習(人工知能AIの基盤技術)を駆使し て、多様なバイオビッグデータの融合解析から生命科学や医療・創薬に繋げるアプ ローチについて紹介する。


◆2018.10.24
「 X線結晶解析・NMR・電子顕微鏡・AFMを統合した相関構造解析」 【講義資料1】 【配信後の質問】
神田 大輔(九州大学 生体防御医学研究所 教授)

 タンパク質分子の原子レベルの立体構造に基づき、酵素などの機能発現のメカニズ ムが説明でき、タンパク質分子の立体構造の時間変化、すなわち動的な情報を得る ことで理解を深めることができる。さらにX線結晶解析、NMR(核磁気共鳴法)、 電子顕微鏡、AFM(原子間力顕微鏡)などの複数の方法を組み合わせることで、新 しい知見を得ることができる。それぞれの解析手法と複数の解析手法を統合した相 関構造解析について具体例を挙げながら説明する。


◆2018.10.31
「二次代謝物のデータサイエンス」 【講義資料1】
金谷 重彦(奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 教授)

 2009年、Jim Grayが「第4のパラダイム:データ集約型の科学的発見」を提唱した。第1から第3のパラダイムとは,実験を通した仮説検証、法則を定量的に表現する方法、計算機シミュレーションである。データサイエンスとは,このような方法論を包括し、科学の分野間を横断し,現象を解明する。さらにはこれらの知見をもとに、政策決定などの意思決定にまでつなぐ方法論といえる。本講義では、二次代謝物におけるデータサイエンスについての研究の紹介と今後の課題について考察する。



第2編 構造生命科学のための分子シミュレーション

【参考図書】
 1.神谷 成敏、肥後 順一、福西 快文、中村 春木「タンパク質計算科学(基礎と創薬への応用)」 , 共立出版
 2.福澤 薫 「量子論に基づくタンパク質―化学物質相互作用解析~FMO創薬の実現に向けた取り組み」 日本薬理学雑誌 149, 240-246 (2017).
 3.S. Tanaka, Y. Mochizuki, Y. Komeiji, Y. Okiyama and K. Fukuzawa, "Electron-correlated fragment-molecular-orbital calculations for biomolecular and nano systems" Phys. Chem. Chem. Phys., 16, 10310-10344 (2014).
 4.https://sourceforge.net/p/ermod/wiki/doc-LectureNotes/
 5.https://sourceforge.net/p/ermod/wiki/doc-Theories/
 6.F. Jansen, Introduction to Computational Chemistry, Third Edition, Wiley (2017)

◆2018.11.7
「生命系の分子動力学シミュレーション」 【講義資料1】 【配信後の質問(PW)】
池口 満徳(横浜市立大学大学院生命医科学研究科 教授)

 生体分子モーターなど、多くの生体分子は動くことで機能している。そのような生 体分子の動きについて、コンピュータによって研究する方法が分子動力学シミュレ ーションである。本講義では、分子動力学シミュレーションの基礎から、タンパク 質や核酸などの生体分子に適用した事例まで解説する。


◆2018.11.14
「フラグメント分子軌道法に基づく構造生命科学」 【講義資料(受講者のみ)】
福澤 薫(星薬科大学薬学部 准教授)

 フラグメント分子軌道(FMO)法は、生体高分子の全電子計算を高速かつ高精度に実 行することができる量子化学計算手法である。X線結晶構造の理論的な解釈やそれ に基づいた高精度な構造ベース創薬に活用できるため、新規化合物の精密な設計や 合理的なリード化合物の最適化、インシリコスクリーニング、さらにはビッグデー タに基づく創薬へと繋がることが期待されている。講義では、FMO法に基づく最新 の取り組みについて、スーパーコンピュータを活用したFMO計算結果のデータベ ースなども交えて紹介する。


◆2018.11.21
「溶液中における生体関連分子複合系の自由エネルギー解析」 【講義資料】
松林 伸幸(大阪大学大学院基礎工学研究科化学工学領域 教授)

 溶液中におけるタンパク質や脂質などの生体関連分子は、溶媒との分子間相互作用 の下で構造を形成し機能を発揮する。本講義では、分子シミュレーションと溶液統 計力学理論の融合に基づく生体関連分子複合系の自由エネルギー解析を概説する。 統計力学と分子シミュレーションの基礎から出発して、溶媒和理論の構成について 述べ、タンパク質構造に対する共溶媒効果、タンパク質複合体の安定性、および、 タンパク質−脂質膜相互作用の分子レベル解析に進む。


◆2018.11.28
「分子シミュレーションを活用したインシリコ創薬支援」 【講義資料】
広川 貴次(産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター 研究チーム長/筑波大学 教授)

 クライオ電顕をはじめとするタンパク質立体構造解析技術の発展により、構造デー タを起点とした創薬支援研究が再び注目されてきている。しかし、構造データの中 には、特定の条件や環境に依存した構造情報もあり、そのままのデータでは創薬へ 適用が難しいものがある。分子シミュレーションは、このような問題を補完できる 技術として注目されている。講義では、構造データと創薬を橋渡しする高度なイン シリコ創薬支援技術について概説する。


◆2018.12.5
「QM/MM法の概略と応用」 【講義資料】
森 聖治(茨城大学大学院理工学研究科 教授)

 本講義では、2013年ノーベル化学賞受賞対象であり、反応の重要な部分に精度の高 いQM法、その他の部分に計算コストの安いMM法を組み合わせたハイブリッド 法である、QM/MM法の概略を説明し、化学反応系や酵素反応に対する応用につい て説明する。



第3編 健康科学・医療・創薬への応用

【参考図書】
 1.竹村 彰通「データサイエンス入門」, 岩波新書 2018年
 2.ジェフ・エルトン「ヘルスケア産業のデジタル経営革命」, 日経BP社 2017年
 3.平田 宗一郎, 國澤 純「マイクロバイオーム・感染症研究からのワクチン開発への展望」,最新医学 73a(4): 93-97, 2018
 4. 細見 晃司, 國澤 純「ヒトマイクロバイオームビッグデータと健康医療への応用」, 月刊化学工業 69(3): 41-47, 2018
 5. 長竹 貴広, 國澤 純「免疫・ワクチン応答を左右する腸内環境因子としての栄養と腸内細菌」, 医学のあゆみ 264(5): 403-410, 2018
 6. 澤根 健人, 國澤 純「食用油を起点に形成される生体内脂質環境の構築とアレルギー疾患の制御」, 実験医学増刊 35(7): 185-190, 2017
 7. 鈴木 英彦, 國澤 純「ビタミンによる免疫応答の制御と疾患」, 炎症と免疫25(1): 29-33, 2017
 8. Gojobori, T. et al. (2016) VaProS: A Database-Integration Approach for Protein/Genome Information Retrieval. Journal of Structural and Functional Genomics, 17 (4), 69-81. DOI:10.1007/s10969-016-9211-3
 9. Nishida S, Nishimoto S.Decoding naturalistic experiences from human brain activity via distributed representations of words. NeuroImage, Published online August 8, 2017.
 10. 西田 知史, 西本 伸志「意味認知と脳内情報表現」, 人工知能 32(6):857–862, 2017.3.
 11. 西田 知史, 下川 哲也, 小泉 愛「創薬医療に貢献するNICTの「脳情報科学×AI」研究開発」, 日本化学会情報化学部会誌 35(2):168–173, 2017.

◆2018.12.12
「医薬品業界におけるデータサイエンティスト」 【講義資料なし】
都地 昭夫(塩野義製薬株式会社 デジタルインテリジェンス部 グループ長)
北西 由武(塩野義製薬株式会社 解析センター グループ長)

 データサイエンティストはデータを活用するために、関連データベースや解析手法 に習熟し、ビジネスの観点も加味して,仮説立案と検証を提案し,サイクルを回し ていく役割である.本講義では,周辺技術であるIoT,ビッグデータ利活用や人工 知能,シミュレーションに関する技術などの事例を交えながら医薬品業界における データサイエンティストのあり方を解説する。


◆2018.12.19
「さまざまな生命科学データの接続で見える新たな知見」 【講義資料】
由良 敬(お茶の水女子大学 シミュレーション科学・生命情報学教育研究センター 教授/早稲田大学先進理工学部生命医科学科 教授)

 生命科学研究における測定技術の進展は、膨大な生命科学データの蓄積をもたらし た。これらのデータを利用して、新規の関係や仮説を生み出すためには、研究者の 発想を支援するツールが必要である。そこで、生命科学の新たな知見(仮説)をデ ータに基づいて見いだすことを実現できるプラットフォームの構築に挑戦してい る。簡単なキーワードを入力することで、異なるデータベースを同時検索し、それ らデータの関係を見いだすことができることをめざしている。


◆2019.1.9
「シミュレーションとAIの融合による創薬」 【講義資料】
本間 光貴(理化学研究所 生命機能科学研究センター 制御分子設計研究チーム チームリーダー)

 近年の創薬において、インフォマティクスやシミュレーションを利用したインシリ コスクリーニングは無くてはならないものとなっている。本講義では、インフォマ ティクスやシミュレーションの基本的な理論、創薬現場でのメリット・デメリット、 最近の動向などについて実例を交えながら紹介する。また、最先端の研究として、 機械学習(人工知能)的な方法や量子化学計算(FMO法)の応用などについても触 れる。最後に、最近のライフインテリジェンスコンソーシアム(LINC)における創 薬AI開発の取り組みの現状について紹介する。


◆2019.1.16
「ビッグデータを活用した健康科学への挑戦」 【講義資料】
國澤 純(医薬基盤・健康・栄養研究所 ワクチンマテリアルプロジェクト&腸内環境システムプロジェクト プロジェクトリーダー)

 近年、腸内細菌や食品が健康に与える影響が注目されている。これらの腸内環境は 個人差が大きく、また生活習慣によっても変動する。本講義では私たちが行ってい るコホート研究から得られた「食事などの生活習慣-腸内細菌―生体内代謝物―健 康に関連する生体内因子―身体状態」に関するビッグデータを活用した研究を中心 に、次世代の健康科学研究に向けた挑戦を紹介したい。


◆2019.1.23
「脳情報の可視化とその応用」 【講義資料】
西田 知史(情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 研究員)

 ヒトの知性は脳内の情報表現により形成されている。近年の計算神経科学の発展により、視覚・聴覚・意味などの脳内情報表現を、fMRIなどによる計測脳活動から可視化することが可能になってきている。本講義では、そのような脳内情報の可視化における最新の研究成果を紹介するとともに、成果の応用として脳情報と人工知能の融合による新技術とその産業応用の可能性について解説する。


申込方法

聴講無料

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受講方法

講義は神戸大学計算科学教育センターで行います。また、インターネットを通じて中継する会議システムWebEXを使用して配信をします。申込みをすれば直接セミナー室で受講する以外にどこからでもオンライ受講が可能です。
 【受講について】ご確認ください。→PDF
 【WebEX基本接続方法】ご確認ください。→PDF
 【WebEx接続時のエラーへの対処法】ご確認ください。→PDF
 【受講上の注意】ご確認ください。→PDF
詳細は神戸大学計算科学教育センターのホームページをご覧ください。

【配信テスト】
受講登録者向け配信テストを実施いたします。事前に一度アクセスしていただき、お使いのパソコン環境および通信状況等のご確認をお願いいたします。 アクセス用URLが記載された招待メールは「前日」に送信させていただきます。招待メールが届かない場合やうまく接続出来ない場合は、神戸大学計算科学教育センター事務局(ls-contact@eccse.kobe-u.ac.jp)までお問合せください。
【1回目配信テスト日時】9/19(水)17:00~18:00
【2回目配信テスト日時】9/26(水)17:00~18:00
【3回目配信テスト日時】9/28(金)17:00~18:00
※音楽等配信しますので、通信状況・接続方法のご確認をお願いいたします。

主催・共催・後援

【企画協力】 CBI学会、日本バイオインフォマティクス学会
【共催】 神戸大学計算科学教育センター、神戸大学学術・産業イノベーション創造本部、神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科、理化学研究所 生命機能科学研究センター ポスト「京」重点課題1、産業技術総合研究所 創薬分子プロファイリング研究センター、理化学研究所 計算科学研究センター、計算科学振興財団、兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科
【後援】 兵庫県、神戸市、公益財団法人都市活力研究所、NPO法人バイオグリッドセンター関西
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