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計算生命科学の基礎Ⅲ   (→終了しました)

生命科学と理工学の融合による生命理解と医療・創薬への応用[全15回]

生命科学の近年の急速な進歩は計算機科学、統計学、シミュレーション科学等によって大きく支えられています。コンピュータを活用する計算生命科学は、DNAに記されたゲノム情報、タンパク質の配列・構造情報、健康・医療情報などからなるビッグデータを解析し、システム統合やシミュレーションを使った予測により生命を理解し、さらには医療応用につながる重要な学際領域のひとつです。生命科学は理工学研究者にとって研究シーズの宝庫であり、データサイエンスやシミュレーション科学、そして人工知能技術を基盤にした応用研究で活躍が期待される舞台でもあります。このプログラムでは、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的研究領域である計算生命科学に興味をお持ちの多くの受講生の方々に、広くその基礎と展望を学んで頂き、基礎教育から研究開発を支える人材の育成を目指しています。

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》》》》》【受講者の皆さまへ:アンケートのお願い】→受付終了しました。ご協力いただきありがとうございました。

この度は遠隔インタラクティブ講義「計算生命科学の基礎Ⅲ」をご受講いただきありがとうございました。
皆様のご意見に基づき、今後の講義内容や改善に役立てたいと思いますので、ぜひアンケートのご協力をお願いいたします。

アンケートURL(入力期限2/17予定)  https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfJPZHLbOZPLugST4c18pvyLgszG4Xp_P1f3G8bLDDTRSog8g/viewform

Webアンケートが出来ない方は、お手数ですがコチラを( office@eccse.kobe-u.ac.jp )までお送りください。

》》》》》【お知らせ】講義配信時間内にご質問が間に合わなかった方は、【講義翌日の17:00まで】受付けておりますので、事務局( office@eccse.kobe-u.ac.jp )までご連絡ください。 

》》》》》【お知らせ】受講招待メールが届いてない方は事務局(office@eccse.kobe-u.ac.jp)までご連絡ください。

》》》》》【お知らせ】WebEX接続方法更新版を掲載しました(10/4up)

 

 

日程 2016/10/4(火)~ 2017/1/24(火) 毎週火曜日  17:00~18:30
場所

会場: 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)

会場は定員30名です。講師へ直接質問できる機会もございますので、ぜひ会場でもご受講ください!

会場以外からはWebEX(インターネット)による受講が可能です。事務局からの招待状メールの指示に従って、PC・モバイルから記載URLにログインするだけで、どこからでも参加可能です)

対象者 大学生、大学院生・ポスドク、大学教員、研究所・企業の研究者
担当講師 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)
清水厚志(岩手医科大学 いわて東北メディカル・メガバンク機構 特命教授)
山田 亮 (京都大学大学院 医学研究科附属ゲノム医学センター 統計遺伝学分野 教授)
木下賢吾(東北大学大学院 情報科学研究科 生命システム情報科学 教授)
石田貴士(東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 准教授)
佐藤文俊(東京大学 生産技術研究所 教授)
北浦和夫(京都大学 福井謙一記念研究センター 時間雇用研究員、理化学研究所計算科学研究機構 客員主官研究員)
鷹野 優 (広島市立大学大学院 情報科学研究科 医用情報科学専攻 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)
福西快文(産業技術総合研究所 所創薬分子プロファイリング研究センター3D分子設計チーム 研究チーム長)
本間光貴(理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター チームリーダー)
都地昭夫(塩野義製薬株式会社 解析センター グループ長)
北西由武(塩野義製薬株式会社 解析センター サブグループ長)
水口賢司(医薬基盤・健康・栄養研究所 バイオインフォマティクスプロジェクト プロジェクトリーダー)
山川 宏 (ドワンゴ人工知能研究所 所長)
宮田 満 (日経BP社 医療局特命編集委員)
講義内容

はじめに 計算生命科学の概要(担当:森 一郎)《 10月4日(火) 》 講義資料 配信後のご質問 →アーカイブ動画
生物学、医学・薬学、農学等の生命科学の研究は、急速に進歩しつつあるコンピュータや IT 技術、情報科学との融合により、計算生命科学という学際的な領域を築きつつある。ビックデータ解析技術、そして人工知能研究の進展がさらにその流れを加速している。本講義では、核酸やタンパク質の分子レベルの基礎研究から医療・創薬への応用までの例を取り上げながら、講義全体の導入紹介を行う。

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第1編 バイオインフォマティクス
[参考図書]
1.藤 博幸「タンパク質の立体構造入門―基礎から構造バイオインフォマティクスへ 」講談社(2010)
2.日本バイオインフォマティクス学会 (編集)「バイオインフォマティクス入門」慶應義塾大学出版会(2015)
3. 岡谷 貴之「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」講談社(2015)

▼1.1 「ゲノムに記された遺伝ビッグデータを読む -ヒトゲノム計画から大規模個人ゲノム解読時代の到来まで-」(担当:清水 厚志)《 10月11日(火) 》講義資料1 講義資料2  配信後のご質問 →アーカイブ動画
2003年に完了したヒトゲノム計画ではヒトの参照配列を構築するまでに13年もの月日と数千億円以上の予算を要した。現在ヒト1人のゲノムはわずか数日、20万円以下の予算で解読が可能である。本講義ではヒトゲノム計画から現在の個人ゲノム解読の時代までの歴史と次世代シークエンサーによる解析の概要について紹介すると共に、ゲノム解読の課題についても議論したい。

▼1.2 「ゲノム情報からの生命現象・病理現象の統計解析」
(担当:山田 亮)《 10月18日(火) 》 講義資料 配信後のご質問 →アーカイブ動画
ゲノムを含めた各種オミクスデータから有用な情報を読み取るために様々な統計解析・データマイニングのアプローチがなされている。本講義では、遺伝統計学の基礎的な考え方である、ジェノタイプとフェノタイプの捉え方を概説するとともに、現在のゲノム・オミクスデータの統計解析手法の現状と課題を俯瞰した上で、多重検定問題、高次元データへの対応、ハイスループット実験データの取り扱い、異種データの統合に焦点を当てて説明する。

▼1.3 「ゲノム・タンパク質のバイオインフォマティクス入門」(担当:木下 賢吾)《 10月25日(火) 》 講義資料 配信後のご質問 →アーカイブ動画
ゲノムからタンパク質を介して表現型に至るまでの情報の流れを概観するとともに、デジタル情報であるゲノム情報がアナログ情報である表現型に変換されるタンパク質に着目して、バイオインフォマティクス的視点でタンパク質配列情報・構造情報の取り扱いを解説する。また、昨今急激な勢いで増加しているヒトゲノムの変異情報における低頻度変異の解釈にタンパク質立体構造情報を利用する可能性について最近の研究を紹介する。

▼1.4 「人工知能研究と生命科学 -ディープラーニングのバイオテクノロジーへの応用可能性-」(担当:石田 貴士)《 11月1日(火) 》 講義資料 配信後のご質問
ディープラーニングに代表される人工知能研究の進展は、画像、音声認識の分野を超え、より高度な知見が必要となる生命科学分野でも注目を集めつつある。本講義では、ディープラーニングを含む機械学習の数理的基礎について簡単な説明を行い、さらに近年の生命科学分野でのそれらの応用について紹介する。

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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.柏木浩(著・監修)「タンパク質密度汎関数法」森北出版(2008)
2.“The Fragment Molecular Orbital Method: Practical Applications to Large  Molecular Systems”, Eds., D.G.Fedorov, K.Kitaura, CRC press, Boca Raton(2009)
3.神谷成敏・肥後順一・福西快文・中村春木(著)「タンパク質計算科学:基礎と創薬への応用」共立出版(2009)
4.myPresto/ sievgeneの設計仕様書  http://www.jbic.or.jp/enterprise/result/001.html
5.生物物理 Vol. 51(2011) No. 6 通巻298号  http://www.biophys.jp/dl/journal/51-6.pdf

▼2.1 「計算生命科学のための量子化学基礎」 (担当:佐藤 文俊)《 11月8日(火) 》講義資料  配信後の質問
「量子力学によって物理学や化学が取り扱う多くの分野で基礎となる法則が明らかになった」と言われている。しかし、法則が明らかになったことと、現実の研究の場にその法則を適用することとの間には多くの困難な問題が潜んでいる。本講義ではその困難を乗り越える前準備として、構造計算生命科学に必要十分な範囲で、わかりやすく量子化学の基礎を紹介する。分子動力学法にのみ興味がある方も、導入として受講されると良いだろう。

▼2.2 「フラグメント分子軌道法の基礎と応用」(担当:北浦 和夫)《 11月15日(火) 》講義資料 →アーカイブ動画
タンパク質の丸ごと計算が可能なフラグメント分子軌道(FMO)法について、基礎と応用について講義する。FMO法は、分子を小さなフラグメントに分割して計算する方法であり、全系のプロパティに加えて、リガンドと各アミノ酸残基間の相互作用を解析できる。これから得られるリガンドの結合様式についての知見は、医薬品分子の設計に有用であると期待されている。本講義では、FMO法の基礎と医薬品分子設計への応用例を紹介する。

▼2.3 「QM/MM法を用いたタンパク質機能解析」(担当:鷹野 優)《 11月22日(火) 》講義資料 →アーカイブ動画
タンパク質は巨大かつヘテロな系であり、機能を有効に発揮できるように、その「かたち」を変化させる。タンパク質機能の理解・予測に、機能発現に関わる局所部分(活性中心)には量子力学(QM)を、活性中心を取り囲むタンパク質の「かたち」の変化には古典力学(MM)を適用したQM/MM法は極めて有効である。本講義ではQM/MM法の理論背景からはじめ、タンパク質の機能解明への応用について紹介する。

▼2.4 「分子シミュレーションを活用した創薬支援技術」(担当:広川 貴次)《 11月29日(火) 》 講義資料 →アーカイブ動画
スーパコンピュタ「京」に代表されるような大規模計算環境の発展と分子動力 スーパコンピュタ「京」に代表されるような大規模計算環境の発展と分子動力学計算を中心とした分子シミュレーョン技術が相俟って、インシリコ創薬による開発プロセスの効率化と革新的な創薬支援が期待されている。特に、分子動力学計算標的タンパク質の動構造解析高精度結合自由エネルギー計算は、化合物作用機などに活されており、創薬支援研究欠かせい要素技術となっている。本講義では、分子動力学計算を活用したインシリコ創薬を概説し、国内外の動向、そして実際の活用事例などを紹介する。

▼2.5 「ドッキングソフトの原理と実際」(担当:福西 快文)《 12月6日(火) 》講義資料 →アーカイブ動画
蛋白質など受容体への低分子のドッキングソフトは、薬物探索、分子設計で核となる技術であり、過去に開発されたドッキングソフトは約50、現在は市販品数種類と無償ソフトが数種類存在する。低分子ドッキングソフトの原理を、現在、製薬企業など30社で使われている国産ソフトmyPresto/sievgeneを中心に、分子間相互作用などから紹介する。また、低分子ドッキングソフトの応用事例を紹介する。

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第3編 計算生命科学の最前線
[参考図書]
1.Toby Segaran著「集合知プログラミング」 オライリージャパン(2008)
2.伊庭斉志著「計算と深層学習」オーム社 (2015)
3.米田悦啓、堤 康央、石井 健編「生命科学から創薬へのイノベーション」第12章 南山堂(2014)
4.松尾 豊著「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」 角川EPUB選書(2015)
5.セバスチャン・スン著「コネクトーム:脳の配線はどのように「わたし」をつくり出すのか」草思社 (2015)

▼3.1 「創薬における計算生命科学:インフォマティクスとシミュレーションを融合したインシリコスクリーニングと設計」(担当:本間 光貴)《 12月13日(火) 》 講義資料 →アーカイブ動画
近年の創薬において、タンパク質-リガンド間のドッキングによる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。また、現場の創薬ではヒットが得られた後の活性やADMETプロファイルの向上を目指した設計も重要である。
本講義では、インシリコスクリーニングの精度を向上させるためのポイントについて説明するとともに、ヒットが得られた後の設計手法について開発中のものを含めて紹介する。

▼3.2 「製薬企業におけるデータサイエンス」(担当:都地 昭夫、北西 由武)《 12月20日(火) 》 【※公開講義資料なし】
個人が自ら情報発信,検索を行う時代となり,検索エンジンやSNSの活用による知識獲得が可能となってきている.これらをマクロ的に捉え,医薬品開発に活かすことも検討され始めている.そこで,昨今注目を集めるIoT,ビッグデータ利活用や人工知能に関する話題から始め,ビッグデータに特徴的な統計解析アプローチや自然言語処理など近年急速に発展を遂げている技術などを製薬企業における事例を交えながら解説する。

▼3.3 「計算生物学によるシステムの理解からの創薬への展開」(担当:水口 賢司)《 1月10日(火) 》講義資料
現在の創薬では、疾患に関わる多数の生体分子やその反応を「機能を生み出す一つのシステム」として理解し、それに基づく標的の同定や医薬品候補化合物の設計が求められている。そのために、異なった実験手法や対象からの多様なデータを統合し、生命システム全体をネットワークとして捉える計算システム生物学的アプローチについて、基礎的な方法論と具体的なプロジェクトへの応用の両面から概説する。

▼3.4 「全脳アーキテクチャ・アプローチ:脳全体のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能の構築を目指す」(担当:山川 宏)《 1月17日(火) 》 講義資料 →アーカイブ動画
人のように多様なタスクを柔軟に獲得する汎用人工知能(AGI)の開発は計算機発明直後からの夢だが、乳幼児が発達段階で獲得する非言語的な知能は設計できなかった。近年の計算リソースの増大に伴い、脳を参考にした深層学習が実用化されて、子供の知能をデータから獲得できるようになった。そこでこれを明らかになりつつある脳全体像を参考にして組み上げることでAGIの構築を目指すのが全脳アーキテクチャという研究アプローチである。

▼3.5 「計算生命科学がもたらすものへの期待」(担当:宮田 満)《 1月24日(火) 》【※公開講義資料なし】 →アーカイブ動画
生命科学と計算科学との融合により、計算生命科学という多様な学際分野が展開され、そしてビッグデータ収集・解析技術や人工知能研究の進展がその 流れをさらに加速している。その現状とこれからの実社会へのインパクトを最近の事例を交えて解説する。

 

コーディネーター 木下賢吾(東北大学大学院 情報科学研究科 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)
渡邉博文(神戸大学 連携創造本部 特命講師)
鶴田宏樹(神戸大学 連携創造本部 准教授)
近藤洋隆(神戸大学 計算科学教育センター 学術研究員)
江口至洋(神戸大学 連携創造本部 客員教授)
主催・共催・後援

主催:神戸大学計算科学教育センター
共催:神戸大学連携創造本部、理化学研究所生命システム研究センター 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機構、公益財団法人計算科学振興財団
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
企画協力:CBI学会、日本バイオインフォマティクス学会

配信テスト・WebEX接続方法等

【配信テスト】下記日時に、受講登録者向け配信テストを実施いたします。お時間のご都合が宜しければ、ぜひ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、当センター事務局(office@eccse.kobe-u.ac.jp)までお問い合わせください。

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【1回目配信テスト日時】9/13(火)17:00~18:00
【2回目配信テスト日時】9/27(火)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。
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【受講について】ご確認ください。PDF

【WebEX接続方法】ご確認ください。PDF

その他

※講義映像は各講師より公開許可をいただいている講義のみ、プログラム終了後(3~4月頃予定)に共催の理化学研究所計算科学研究機構「e-ラーニングアーカイブ」にて公開予定でございます。
▼参考昨年度URL:http://www.aics.riken.jp/jp/course/course-base
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