第1編 生命科学のためのデータサイエンスの基礎

10/5	ゲノム・トランスクリプトーム解析	門田 幸二（東京大学）
10/12	ウイルスの進化ゲノム解析	中川 草（東海大学）
10/19	タンパク質の立体構造予測－AlphaFold以前と以後－	森脇 由隆（東京大学）
10/26	Webを用いた生体高分子の立体構造モデリング	川端 猛 （東北大学）
11/2	AI 創薬：創薬における人工知能と機械学習の基礎および応用	舘野 賢 （日本たばこ産業株式会社医薬総合研究所）

第2編 構造生命科学のための理論・シミュレーション技術

11/9	QM/MMによる酵素反応解析	重田 育照（筑波大学）
11/16	生体膜・脂質膜の分子シミュレーション	篠田 渉（岡山大学）
11/22(火)	インシリコ創薬の基礎と応用	広川 貴次（筑波大学）
11/30	分子シミュレーションで見るタンパク質や核酸の複合体形成と解離	北尾 彰朗（東京工業大学）
12/7	生命システムの振る舞いをネットワークの形だけから決定する	望月 敦史（京都大学）

第3編 未来をみすえた医療・創薬への応用

12/14	胸部画像診断におけるAI：臨床応用、今後AIに期待すること	梁川 雅弘（大阪大学）
1/11	ヒトの行動原理の理解のための数理的アプローチ	田中 沙織（奈良先端科学技術大学院大学）
1/18	生命科学・創薬・ものづくりのための核酸構造生物学	近藤 次郎（上智大学）
1/25	スーパーコンピュータによる生命科学・健康医療超多項目データ解析	玉田 嘉紀（弘前大学）
2/1	意識の科学 -或いはその副産物としての意識のアップロード-	渡邉 正峰（東京大学）

第1編　生命科学のためのデータサイエンスの基礎

10月5日(水) 17:00～17:10「はじめに　計算生命科学の概要」（担当：長浜バイオ大学　白井剛）

▼1.1「ゲノム・トランスクリプトーム解析」《10月5日（水）》　
門田 幸二（東京大学 大学院農学生命科学研究科 准教授） 　
【講義資料(PW)10/5AM更新】 【配信後の質問(PW)】

ゲノムとは、生物を構成するすべての遺伝情報のことである。その実体はDNAであり、4種類の塩基の並びの違いによって、生物種の違いが規定されている。ゲノム解析とは、生物種間でゲノム上のどこがどのように違うのかや、どの領域がどのような機能を果たすのかなどを調べるものである。トランスクリプトーム解析とは、ゲノム上の機能領域の働き具合を調べるものである。本講義ではこれらのトピックについて基礎的な事柄を中心に述べる。

▼1.2「ウイルスの進化ゲノム解析 」《10月12日（水）》
中川 草 （東海大学医学部 分子生命科学 准教授）
【講義資料(PW)】 【配信後の質問(PW)】　

近年様々な環境からウイルスの発見が相次いでいる。これは次世代シークエンサーに代表される塩基解読技術の発展の影響が大きい。本講義ではそのような大規模塩基配列をもとに進んでいるウイルス学研究の現在について講義する。特に、2019年末に生じた新型コロナウイルスに関しては、そのゲノム解析に関する最新の知見を講義する。

▼1.3「タンパク質の立体構造予測－AlphaFold以前と以後－」《10月19日（水）》
森脇 由隆（東京大学 大学院農学生命科学研究科 応用生命工学専攻 助教）
【講義資料(PW)】 【配信後の質問(PW)】

タンパク質はその立体構造と機能が密接に関連しているため、1958年のミオグロビンの結晶構造解析以降、実験および計算によってその構造情報を取得する研究が長らく行われてきた。2021年7月に登場した構造予測ソフトウェアAlphaFoldが登場するまで、タンパク質立体構造についての計算生命科学がどのように発展してきたか、そしてこれ以後に何が訪れることになるかについて講義を行う。

▼1.4「Webを用いた生体高分子の立体構造モデリング」《10月26日（水）》
川端 猛 （東北大学大学院情報科学研究科　応用情報科学専攻　特任准教授）
【講義資料(PW)】

生体高分子の立体構造のモデリング法（予測法）は、既存の立体構造を陽に用いる鋳型ベースの方法と、鋳型を用いないデノボ法の二つのアプローチがある。本講義では、比較的少ない計算量で予測できる鋳型ベースのモデリング法を中心に解説する。鋳型ベースのアプローチは、鎖一本の単量体だけではなく、他の分子が結合した複合体の立体構造（タンパク質複合体、化合物・タンパク質複合体）のモデリングにも簡単に拡張でき、その有用性はAlphaFold2以後も変わっていない。本講義では、鋳型ベースのモデリング用のサーバHOMCOSを中心に紹介したあと、AlphaFold2による予測モデルを集めたAlphaFoldDBの活用法についても説明したい。

▼1.5「AI 創薬：創薬における人工知能と機械学習の基礎および応用 」《11月2日（水）》
舘野 賢 （日本たばこ産業株式会社 医薬総合研究所 主席研究員）
【講義資料(リバイス11/2)】
※オンデマンド再放送は、11/4(金)16:00～11/7(月)24:00までになります。

創薬の様々な場面において近年、人工知能（AI）や機械学習（ML）の活用が急速に進んでいる。本講義ではそれらの基礎事項を中心に、理解と考え方のポイントを解説する。これらの研究においてはまた、これまでの講義でも解説されたゲノム科学や分子モデリング、分子シミュレーション（古典・量子）などとの融合による計算解析技術の発展もまた著しい。そうした視点も交えて、広く創薬へのAIやMLの応用について実例を絞って紹介する。

第2編　構造生命科学のための理論・シミュレーション技術

11月9日(水) 17:00～17:10「第２編の説明」（担当：量子科学技術研究開発機構　河野 秀俊）

▼2.1「QM/MMによる酵素反応解析」《11月9日（水）》
重田 育照（筑波大学計算科学研究センター 教授）
【講義資料(PW)】 【配信後の質問(PW)】
　※会場開催の予定でしたが、遠隔配信開催に変わりました。(22.9.22)

タンパク質は極めて複雑な構造と精緻な機能をもつ高分子化合物であり, 分子認識, 情報伝達, 酵素反応など, 生体内でおこる様々な生命現象の根幹をなす. 立体構造と機能の間には大きな相関 (構造-活性相関) があることが期待されていることから, これまでX線回折実験や核磁気共鳴法(NMR) などの実験的手法により, 数多くのタンパク質の立体構造が明らかにされてきた.近年のスーパーコンピュータの発展, および解析手法の進展が相まって, 生体内でおこる化学反応解析の分野は格段の進歩を遂げている. 本セミナーでは, 生命現象を解析するためのQM/MM計算を解説すると共に, 我々の研究室が行っている研究に関して最新の話題を提供する.

▼2.2「生体膜・脂質膜の分子シミュレーション」《11月16日（水）》
篠田 渉（岡山大学 異分野基礎科学研究所 教授）
【講義資料(PW)】 【講義後の質問(PW)】

脂質膜環境の分子シミュレーションの手法について解説する。膜系の設定に関する基本的な手法の説明後、低分子や薬物の膜透過性を評価する方法論について紹介する。後半では、より大きな膜構造変化を伴う現象の解明のため、定量性を持つ粗視化力場を使った計算による自己組織化・膜の大変形、膜融合、膜の相分離(ラフト)構造に関する議論を行う。時間が許せば、膜への抗菌剤作用に関する計算例も紹介する。

▼2.3「インシリコ創薬の基礎と応用」《11月22日（火）》
広川 貴次（筑波大学医学医療系 教授） 【神戸大学会場での開催を予定】
※事情により、オンライン開催となりました。(22.11.08)
　 【講義資料(PW)11/22更新】 【講義後の質問(PW)11/29更新】
※オンデマンド再放送は、11/24(木)16:00～11/27(日)24:00までになります。

インシリコ創薬の代表的なアプローチであるLigand-based drug design（LBDD）およびStructure-based drug design（SBDD）について、基本的な内容及び、それぞれの長所や創薬支援に活用する際のポイントについて概説する。さらに応用事例についても国内外の先行研究をいくつか紹介したい。

▼2.4「分子シミュレーションで見るタンパク質や核酸の複合体形成と解離」《11月30日（水）》
北尾 彰朗（東京工業大学生命理工学院　教授）【神戸大学会場での開催を予定】
【講義資料（PW）】 　 【講義後の質問(PW)】

生体内ではタンパク質・核酸や低分子などが出会って複合体を形成し、分子の機能を発揮する。また、形成されている複合体は解離して、その機能を変化させる。このような過程を原子解像度で直接観察することは難しいが、原子を最小単位としてモデル化して分子シミュレーションを行うことで、タンパク質や核酸が複合体形成と解離を行う様子を計算機上で観ることが可能になってきた。この講義では、分子シミュレーションによって明らかになってきた複合体形成と解離のメカニズムについて講義する。

▼2.5「生命システムの振る舞いをネットワークの形だけから決定する」《12月7日（水）》
望月 敦史（京都大学医生物学研究所 教授）
【講義資料】 【講義後の質問(PW)】

多数の生体分子が関わる複雑なネットワークのダイナミクスから、様々な生命機能が生まれることが分かってきた。生命システムのダイナミクスを理解する必要性が高まっている一方で、その複雑さが困難となっている。これに対し我々は、ネットワーク構造だけから力学的振る舞いの重要な側面が決定できることを発見し、構造理論として展開してきた。今回は、二つの構造理論と、それら用いた実際の生命現象の解明について紹介する。

第3編　未来をみすえた医療・創薬への応用

12月14日 17:00～17:10「第３編の説明」（担当：医薬基盤・健康・栄養研究所　伊藤 眞里）

▼3.1「胸部画像診断におけるAI：臨床応用、今後AIに期待すること」《12月14日（水）》
梁川 雅弘（大阪大学大学院医学系研究科　放射線統合医学講座　放射線医学　講師）
【講義資料(PW)】 【講義後の質問(PW)】

近年、AIの社会実装が推進される中、医療分野においてもAI技術の応用や開発はめざましい。本講義では、画像診断へのAI技術の応用、特に、肺癌をはじめとする胸部領域の画像診断に焦点をあて、結節の検出や質的診断について、胸部単純X線写真やCTを用いた臨床研究、そして、実際の臨床現場でどのようにAIが活用されているかなどについて、文献的考察を加えながら紹介したい。AI技術の医療への普及は、放射線科医をはじめ医師の診断支援として役立つのみならず、診断能の向上や検査の自動化によるワークフローの改善にも貢献すると思われる。しかしながら、一方で、AIの解析過程のブラックボックス化を含め、その精度や限界についても十分知っておく必要がある。今後、我々は、AIに置き換えられていくのではなく、AIを理解し、いかにうまく活用していくかが鍵となる。

▼3.2「ヒトの行動原理の理解のための数理的アプローチ」《1月11日（水）》
田中 沙織（奈良先端科学技術大学院大学 先端科学研究科 情報科学領域　特任准教授）
【講義資料（PW)】1/11更新 【講義中の質問への追加回答(PW)】

脳の複雑な機能の解明には、物質や回路の働きについての数理モデルを仮定し、それを実験的手法で検証する「計算論的神経科学」のアプローチが有効であることが広く浸透してきた。本講義では、異なる個人特性を持つ集団の行動及び脳活動実験によって、意思決定の数理モデルの構築を目指す試みについて紹介する。また、人を対象とした研究に特有の問題（異質性の高さ、非侵襲計測）をどう扱うか、世界的な流れでもある大規模脳・行動データ研究との連携からヒントを探る。

▼3.3「生命科学・創薬・ものづくりのための核酸構造生物学」《1月18日（水）》
近藤 次郎（上智大学 理工学部 物質生命理工学科　准教授）
【講義資料(PW)】 【講義後の質問(PW)】

DNAやRNAといった核酸は、生命科学の研究対象としてはもちろんのこと、創薬やものづくりへの応用も可能な魅力的な分子である。本講義では、核酸に特化したＸ線結晶解析の実際と、得られた立体構造情報の解釈、およびドラッグデザイン・分子デザインへの活用方法について、実例を交えて解説する。また、核酸の立体構造予測の現状についてもお話したい。

▼3.4「スーパーコンピュータによる生命科学・健康医療超多項目データ解析」《1月25日（水）》
玉田 嘉紀（弘前大学　健康未来イノベーションセンター　教授）
※降雪のため、オンライン開催に変更となりました（23.1.25）
【講義資料(PW)】 【講義後の質問(PW)】

RNA-Seqなどのオミクスデータや弘前大学COIに代表される健診ビッグデータなど、生命科学・健康医療における超多項目のデータ解析方法の一つとして、解釈性が高いAI（人工知能）モデルであるベイジアンネットワーク(BN)を用いたデータ解析事例を紹介する。BNは計算負荷の高い解析方法であるためスーパーコンピュータを用いた独自実装による解決法や、モデル自体ではなくサンプルごと、あるいは個人ごとの解釈を可能にする、発表者が考案した解析法も併せて解説する。

▼3.5「意識の科学 -或いはその副産物としての意識のアップロード-」《2月1日（水）》
渡邉　正峰（東京大学 大学院工学系研究科 システム創成学専攻 准教授） 　
【講義資料(PW)】 【講義後の質問(PW)】

意識を科学の俎上に載せるためには「意識の自然則」の導入が必要である。一方で、それを検証する上で、生体脳を用いることはできない。結果に干渉する要素を排除できないためだ。必然的に、人工意識の開発をとおしてアナリシス・バイ・シンセシス的に意識の自然則を求めることになるが、今度は、人工意識をテストする方法が不可欠となる。本講義では「人工意識の脳半球接続テスト」を提案し、それが、意識のアップロードにつながることを示したい。

会場での対面開催が行われる日が限られています。講師の所属先からの直接配信の日は会場での開催はありませんので、ご注意ください。
会場開催となっている講義でも１ヵ月前の状況で所属先配信に変更となる場合がありますので、度々当ホームページをご確認ください。また、受講登録者にはメール連絡します。

共催：神戸大学大学院システム情報学研究科 計算科学教育研究センター、神戸大学バリュースクール、医薬基盤・健康・栄養研究所、京都大学 大学院医学研究科 ビッグデータ医科学分野、計算科学振興財団、日本生物学的精神医学会、兵庫県立大学データ計算科学連携センター、一般社団法人ライフインテリジェンスコンソーシアム、理化学研究所 計算科学研究センター、量子科学技術研究開発機構
後援：兵庫県、神戸市、神戸医療産業都市推進機構、NPO法人バイオグリッドセンター関西、日本薬学会
企画協力：CBI学会、日本バイオインフォマティクス学会

本講義は、Zoom（Webinar）を使ってインターネット上に配信されます。最大同時受講者数は1000名までです。アクセス用URLが記載された招待メールは【前日】および【当日直前】に送信されます。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（）までお問合せください。なお、会場開催のある日は、講義会場での受講も可能です。

なお、昨年度まで9月下旬に2回行っていた受講生向けの配信テストですが、Zoomが広く普及し、非常に一般的なツールとなった現状を踏まえ、今年度より行わないことになりました。各講義の始まる15分前より、繰り返しの音声を流しておりますので、そこで音声や画面を確認してください。

当センターでは、音声トラブルなどについてご対応いたしますが、基本的なパソコンの操作方法についてはサポートの対象外とさせていただきます。あらかじめご了承ください。

【受講上のご注意】(22.11.8改定）PDF
【Zoom接続方法と接続できない時の対処法】（22.11.8改定）PDF

【Zoom文字起こし機能について】PDF 【NEW】
※聴覚障害のある方、音を出して受講できない状況の方向けに、受講者様の環境で文字起こし機能が選択できるよう設定しています。2022年11月現在、文字起こしがうまく作動する日とそうでない日がありますので、ご了承ください。
※文字起こし機能は、Zoom社が提供しているものを使用しています。文字起こし精度の誤差がありますことをご了承ください。

感染症防止のため、以下のガイドラインの遵守にご協力お願いします。
・発熱されている方、体調がよろしくない方は会場受講を避けて下さい。
・会場に受講者名簿を備えておりますので、お名前と所属のご記入をお願いします。
・来場時には必ずマスクをご着用ください。
・建物（神戸大学統合研究拠点）の入口に検温器と消毒液を設置しておりますので、ご利用ください。
・30分ごとに換気のため窓を開けさせていただきます。
・隣の方とは2m以上離れてご着席ください。
・会場前方に着席する場合、講師との距離は２ｍ以上置くようにお願いします。

こちらをご覧ください
【注意】再放送の公開期間は、原則としてライブ講義があった週の木曜16時から日曜24時までとなっております。

各講師より公開許可をいただいている講義のみ、その講義映像をプログラム終了後に公開する計画（2023年5月頃）です。

昨年度の「計算生命科学の基礎８」の講義の一部については、こちら　で公開されています。

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こちらをご参照ください

神戸大学大学院システム情報学研究科 計算科学教育研究センター事務局：
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