生命情報科学若手の会

発表など含め使用言語は日本語です。（All communications during the event will be in Japanese.）
大学・バイオ関連企業等に所属する生命情報科学分野の学生・研究者のご参加を歓迎します。
参加登録内容をもとに、開催趣旨から著しく外れていると判断された参加申込者には参加をお断りすることがあります。
参加登録フォームにご記入頂いた後、参加登録完了のメール (件名：「生命情報科学若手の会　参加登録完了通知」) を後日送信致します。そのメールの受領をもって参加登録完了となります。
申込者多数の場合、申込を早めに締め切る可能性があります。
本会は参加者の方々に、原則全日程での参加をお願いしております。都合の悪い日程がある場合は、フォーム登録後に個別にてご連絡いたします。
本会では参加者の方々に、事前にピッチトーク用スライドやワールドポスターの作成をお願いしております。参加者の方々には詳細が決まり次第、ご連絡差し上げます。

参加費は20,000円です。JSBi会員の方は参加費の割引を受けることができます。また十分な研究費をお持ちでない参加者の方には旅費のサポートを行います。詳しくは参加登録についての旅費サポートをご覧ください。

【問い合わせ先】

・bioinfowakate_staff@googlegroups.com

※ お問い合わせの際はメール本文に署名と自分のメールアドレスを含めて頂くようお願い致します。

企画内容

（１）ピッチトーク

研究会の始まりに、お互いのことを知りましょう！ピッチトークでは、自分のパーソナリティを1枚のスライドで1分間紹介していただきます！

（２）招待講演

大浪修一先生

理化学研究所生命機能科学研究センターチームディレクター

理化学研究所最先端研究プラットフォーム連携（TRIP）事業本部統合データ・計算科学プログラムプロジェクトディレクター

理化学研究所情報統合本部基盤研究開発部門ユニットリーダー

講演タイトル

動的な生命システムを理解し予測する：データ駆動型および物理ベースモデリングの統合とその先

要旨

生命は、多種多数の要素から構成される、時空間的に動的なシステムと捉えることができます。このようなシステムを理解し、その出力である多様な生命現象を精緻に予測することは、生命科学における重要な課題の一つと言えるでしょう。この目標に対して、これまで主に「多種多数の要素」という側面からはデータ駆動型モデリング、「動的である」という側面からは物理ベースモデリングが用いられてきました。その結果、少数の因子で記述可能な単純化された生命現象に関しては、目的に応じた数理モデルの構築と予測がある程度実現されてきました。しかし実際の生命現象は、これらを大きく上回る複雑性を持つシステムの出力であり、その精緻な予測の実現には、従来のアプローチには限界があると多くの研究者が感じつつあります。幸いにも近年、生命科学分野では多様な高精度計測技術が発展し、さらに人工知能技術の進展が、こうした複雑な生命システムを新たな視点で捉えるための大きな駆動力となっています。

本講演では、私がこれまでに取り組んできた、動物胚・細胞・染色体等の動態に関するデータ駆動型および物理ベースモデリングの事例を紹介します。また近年進めているオープンサイエンスやAI for Scienceに関する研究の取り組みについてもお話しします。最後に、会場の皆さんとともに、これからの生命科学の進むべき方向性について対話を通じて考える機会にできればと思います。

若手へのメッセージ

　自由な発想で、自分が面白いと思ったこと、正しいと思ったことをひたすら突き進んでいただきたいです。科学者業界は広く多様で、色々な考え、興味を持った人が居ます。真剣に取り組んでいれば、誰かが必ず見つけてくれると思います。もちろん努力をすることは重要ですが、同時に、科学者であることを楽しんでもらいたいです。

松井求先生

京都大学　化学研究所

バイオインフォマティクスセンター　助教

講演タイトル

バイオインフォマティクスの科学哲学

要旨

バイオインフォマティクスとは何だろうか？分子生物学や遺伝学がカチッとした学問分野だとすれば、バイオインフォマティクスはなんだかフワッとしている。その要因を探っていくと、背景にはまず理学と工学の対立軸があり、そこに基礎と応用、概念提案と問題解決といった様々な対立軸が絡み合った構造が見えてくる。また、扱う生命現象に統一性がなく、アプローチに至ってはいわゆる第１の科学から第５の科学まで何でもありで、まさに捉えどころがない。本講演では、これまで取り組んできた様々な研究を紹介しながら、バイオインフォマティクス研究の進め方について議論する。例えば「Graph Splitting法の開発」は①問題提起→②理論構築→③実問題への適用という”典型的な”研究であった。一方で「輪作圃場のマイクロバイオーム解析」は①大規模データの取得→②微生物動態の可視化→③仮説形成という過程を辿り、はたまた「Bac2Featureという形質予測ソフトウェアの開発」は、①ソフトウェア開発→②実問題への適用→③大規模データの生成というさらに異なった手順からなる研究であった。今講演が、メタ的な視点から自分の研究を眺め直し、新たな魅力を発見するきっかけになれば幸いである。

若手へのメッセージ

質問力—これは研究者に必須のスキルです。気の利いた前向きで建設的な質問こそが科学の原動力であり、リサーチクエスチョンは自他に鋭く問い続けることで磨かれます。また、AI時代に突入した現代においては、質問をすることが人間の本質的な役割になるとも指摘されています。この若手の会では、相手の研究はもちろんのこと、アカデミアや日常生活、人生などについて、色々な人にたくさん質問して、ぜひ有意義な時間にしていただけたらと思います。

（３）ワールドポスター

本研究会のポスター発表は、『ワールドポスター』という形式で開催いたします。

ワールドポスターとは？

テーブルディスカッション形式でポスター発表をおこなう企画です。

① A3サイズのポスターを持って、6人程度が一つのテーブルに座ります。

② 手元のポスターを使って発表・質疑応答を一人10分程度おこないます。

③ 2人ほど発表が終了したら、テーブルを移動し、次のラウンドを開始します。

これを繰り返します。

（４）NGS (Next Generation Science)

新たに集まるそれぞれの参加者の力を総動員して世紀の難問に挑みましょう！

同じ課題に興味を持つ5~6人でチームを結成し、生物学における未解決課題の解決策を議論します。最終日には、各班が研究提案を行い、優れた発表を行ったグループを「Best NGS Award」として表彰します。

昨年取り組んだ課題はこちら。

今回の課題は、招待講演にてご登壇いただく先生方やコミュニティの方にご提案頂き、下記の6つに決定しました！

AIを最大限に活用した次世代の生命科学研究の姿とはどのようなものか？（大浪先生よりご提案）

人の一生のような長時間の生命現象の精緻な予測を10〜20年程度の研究期間（つまり、一人の研究者が研究に従事できる研究期間）で実現するためには、どのような研究戦略をとれば良いか？（大浪先生よりご提案）

Tree of Lifeは完成するのか？（松井先生よりご提案）

生命進化の理解はあらゆる生物学の基盤であり、Tree of Life（ToL）の完成は全生物学者の夢である。しかし、その夢は幾重にもわたる大きなハードルによって阻まれている。地球上のすべての種の情報を収集することは可能なのか？巨大系統樹を100%正しく再構築することは可能なのか？そもそも種の系統樹は”Tree”として表現することは正しいのか？。。。などなど。このToL問題について、まず何が問題なのかを考え、そして個々の問題はどうすれば解決できるのか議論してみよう。

バイオインフォマティクス版ヒルベルトの23の問題」を作ろう！（松井先生よりご提案）

ヒルベルトの23の問題は、その後100年にわたる数学界の指針となり、幅広い分野の発展に大きく寄与した。IIBMP2023で我々が企画したワークショップ（https://www.jsbi.org/media/files/_u/topic/file/nl44.pdf）はそのバイオインフォマティクス版を作ろうという試みだったが、分野を網羅できたわけでは全くなく、いまだに問題策定の途上にある。若手の会発で数十年先を見越した問題リストを作れるだろうか。

ソフトウェアのバージョンアップと技術継承の問題はどう解決すべきか？（若手の会より提案）

研究用ソフトウェアのアップデートは、研究者に多くの利益をもたらす一方、実験結果の蓄積に従いエンドレスにアップデートが必要である点、バージョンの違いに起因する再現性の問題など、研究に関連する多くの課題を含んでいる。さらに、開発した当人以外によるメンテナンスが難しい属人性を持つため、後継者による技術継承も問題となる。このようなソフトウェア開発に特有のバージョンアップ、技術継承の課題をどのように解決すべきか。

バイオインフォマティシャン需要高はいつまで続くのか（若手の会より提案）

現在、ビッグデータの集積に伴い、バイオインフォマティシャンの研究・産業界における需要は高まっている。一方、人材の増加による競争の激化や、近年のAI技術の台頭により、いつまでも売り手市場が続くとは限らない。今後バイオインフォマティシャンは高い価値を持つ存在であり続けるのか、もし変化するなら要因は何か、そして自分たち若手研究者はこうした時代の流れをどのように読み取り、キャリアを設計していくべきか、について話し合いたい。