◆2018.10.3
はじめに　計算生命科学の概要 【講義資料1】、【アーカイブ動画1】、【講義資料2】、【アーカイブ動画2】、 【講義資料3】、【アーカイブ動画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

◆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】、【アーカイブ動画】
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」 【講義資料なし】
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」 【アーカイブ動画】
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

◆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】、【アーカイブ動画】
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】、【アーカイブ動画】
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」 【アーカイブ動画】
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」 【講義資料なし】
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

◆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】、【アーカイブ動画】
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」 【講義資料なし】
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」 【配信後の質問(PW)】
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」 【配信後の質問(PW)】
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。