第22回TTCバイオカフェは、生命科学、生物学で、注目されているバイオインフォマティクスがテーマです。 テーマ：計算機による新しい生物学への招待－バイオインフォマティクスから見えてくる新しいバイオの世界－ スピーカー：石井一夫先生（東京農工大学特任教授） 概要： ビッグデータや人工知能、IoT（Internet of Things）など情報技術の活用により、私たちの生活が大きく発展することが期待されています。医療や農業などのバイオ分野においても次世代シーケンサーなどの大規模データ産生機器の普及とその情報活用により、バイオインフォマティクスに期待が集まっています。今回の TTC バイオカフェでは、東京農工大学特任教授の石井一夫先生をお招きして「計算機による新しい生物学への招待」と題して、ビッグデータや人工知能を活用したバイオインフォマティクスによる新しいバイオの世界のお話をうかがいます。予約不要、どうぞ気軽にご参加下さい。コーヒーとお菓子のサービスがあります。また、開催に先立ち音楽演奏も予定しています。 主催：NPO法人 くらしとバイオプラザ21 共催：専門学校　東京テクニカルカレッジ（TTC） 日時：2017年2月10日（金） 受付開始　17：45　（開演前に音楽演奏があります。） 開始時間　18：00　終了時間　19：45 参加費：無料（コーヒーとお菓子のサービス付き） 場所：中野区東中野4-2-3　Tera-House　（東中野駅前）　（交通案内） 専門学校　東京テクニカルカレッジ　6F カフェテリア

1. 計算機による新しい生物学への招待
－バイオインフォマティクスから見えてく
る新しいバイオの世界－
東京農工大学
石井一夫
2017年2月10日

2. 今日の内容
1. 自己紹介
2. 計算機と生物学
3. 次世代シーケンサーとデータ分析
4. 予測分析
5. 大規模データ解析と個別化医療

3. 今日の内容
1. 自己紹介
2. 計算機と生物学
3. 次世代シーケンサーとデータ分析
4. 予測分析
5. 大規模データ解析と個別化医療

4. 自己紹介
• 東京農工大学特任教授
• 1988年静岡薬科大学薬学部卒
• 1990年静岡薬科大学大学院修士課程修了
• 1995年徳島大学大学院医学研究科修了
• 東大医科研、理研、フランス国立遺伝子多型研
究所、米ノースウエスタン大学
Feinberg医学部などで、ゲノム大規模データ解
析。
• 専門；計算機統計学、データマイニング、機械学
習、人工知能。

5. 自己紹介
• 臨床データとか、農作物のデータとかそういう大
量データをスパコンやクラウドのような計算機を
使って分析する仕事をしています。
• 統計学、機械学習、人工知能なんかをコン
ピュータ使って、病気の判定や予後予測、農作
物の生育予測なんかを行います。
• 最近、データサイエンティストという言葉もできて
きました。

6. 計算機と生物学
1 12 23 34 45 56
0.00.51.01.52.02.5

7. 計算機をめぐる最近のワード
• 人工知能
• IoT（Internet of Things)
• ビッグデータ
• …
こんなワードが、
メディアやウェブ
で溢れています。
h<p://nextdeveloper.hatenablog.com/entry/
2015/08/04/182952より
Wikipediaより
h<p://lightsound.hatenablog.com/entry/
2014/12/13/235347より

8. 計算機をめぐる最近のワード
• あらゆる分野に計算機の応用が進んでいま
す。
• 生物学ではどうでしょうか？
• システム生物学という言葉がしばらく前から
あります。生物学のデータベースの整備も進
んでいます。バイオインフォマティクスも定着
してきたのかもしれません。

9. 生命現象を数学で捉える
• この中で、私が最も面白いと思って取り組ん
できたのが、生命現象を数学で捉えるという
ことです。
• ある事象を数学で捉えるには、
– 統計学
– 解析学
– 数理モデリング
などが考えられます。

10. 生命現象を数学で捉える
• この中で、私が最も面白いと思って取り組ん
できたのが、生命現象を数学で捉えるという
ことです。
• そこから規則性を導き出し、それによって、生
命の応答性を予測することで、意思決定を支
援します。
• これが生物学だと、医療、農業、環境などが
対象になるわけです。

11. 今日の内容
1. 自己紹介
2. 計算機と生物学
3. 次世代シーケンサーとデータ分析
4. 予測分析
5. 大規模データ解析と個別化医療

12. 次世代シーケンサー
• 計算機と生物学の関係を推進する上で、次
世代シーケンサーがブレイクスルーになった
ことは言うまでもありません。
h<p://www.macrogen-japan.co.jp/
next_seq_0101.php

13. 次世代シーケンサー
• 次世代シーケンサーは、大量の配列断片情
報を産生し、ゲノムDNA配列決定、ゲノムRNA
発現解析、ゲノム修飾（メチル化、蛋白結合）、
ゲノム集団（メタゲノム解析）を可能にします。
h<p://www.macrogen-japan.co.jp/
next_seq_0101.php

14. 次世代シーケンサー
• これらを結びつけるエンジン部分は、やはり、
数学です。
– 統計学（確率論）
– 解析学（微分積分）
– 線形代数学（行列計算）
– 数理モデリング（線形モデル）
• それとこれらの解析を実装するコーディング
です。

15. 次世代シーケンサー
• これらを組み合わせた解析も実施されるようにな
りました。トランスオミクス、トータルゲノミクスな
どとも呼ばれます。
• オンサイト・リアルタイム解析も、Oxford
Nonompore製品の登場で現実的になりました。
• そのブレイクスルーは非常に大きいと思われま
す。

16. 次世代シーケンサー
h<p://ngs-expert.com/tag/minion/
がんゲノムアトラス：がんの遺伝学的基礎／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=CpcrPieUcZk
がんゲノムアトラス：がんの分子機構を解明する／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=Ii1U-h2YHHg

17. 今日の内容
1. 自己紹介
2. 計算機と生物学
3. 次世代シーケンサーとデータ分析
4. 予測分析
5. 大規模データ解析と個別化医療

18. 予測分析
• データ分析で最も威力を発揮し、その魅力的
なものは予測分析です。
• データから、規則性を見出し、その規則性に
基づいて、予測します。

19. 予測分析
データが
1. 遺伝子データであり、
2. 臨床診断であったり、
3. 薬剤効果であったり、
4. 病気の予後であったりする場合、
• 診療意思決定の支援が可能になります。

20. ディープラーニング
• これをすべて集約させたものの一つがディー
プラーニングです。
• ディープラーニングは、猫の画像認識や、囲
碁の世界チャンピオンを破った技術として注
目されていますが、
• もちろん、医療や生命科学にも応用できます。

21. 今日の内容
1. 自己紹介
2. 計算機と生物学
3. 次世代シーケンサーとデータ分析
4. 予測分析
5. 大規模データ解析と個別化医療

22. 大規模データ解析
• 近年、大規模計測装置により、人体から多く
の情報が抽出されるようになりました。
• 次世代シーケンサーなどは顕著な例です。
• これで、多くの情報に基づいた診断が可能に
なりました。

23. 大規模データ解析と個別化医療
h<p://www.kudanclinic-dic]onary.com/about/about09.html

24. 大規模データ解析と個別化医療
h<p://equitystory.jp/interview/chugai-pharm2_interview.html

25. 大規模データ解析と個別化医療
h<p://www.sysmex.co.jp/rd/vision_direc]ons/personalized-medicine.html
がんゲノムアトラス：個別化治療との関連/米国国立がん研究所(NCI)
h<ps://www.youtube.com/watch?v=N6livBjq8IQ
がんゲノムアトラス： TCGAデータのパワー／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=FJ3qkHMQknc

26. 大規模データ解析と個別化医療
がんゲノムアトラス：がんの遺伝学的基礎／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=CpcrPieUcZk
がんゲノムアトラス：がんの分子機構を解明する／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=Ii1U-h2YHHg
がんゲノムアトラス：個別化治療との関連/米国国立がん研究所(NCI)
h<ps://www.youtube.com/watch?v=N6livBjq8IQ
がんゲノムアトラス： TCGAデータのパワー／米国国立がん研究所（NCI）
h<ps://www.youtube.com/watch?v=FJ3qkHMQknc

27. 参考資料
初心者レベル
あたらしい人工知能の教科書
プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識
2016/12/17
多田 智史 (著), 石井 一夫 (監修)
￥ 2,808
翔泳社
2冊プレゼント

28. 参考資料
中上級者レベル
科学技術計算のためのPython―確率・統
計・機械学習 単行本 – 2016/12 Jose
Unpingco (著), 石井 一夫 (翻訳), 加藤 公一
(翻訳), 小川 史恵 (翻訳)
￥ 6,480
エヌティーエス
1冊を5000円で提供

29. 参考資料
初心者レベル（新刊）
『Rとグラフで実感する生命科学のための統計
入門』
著者 ：石井一夫（東京農工大学）
定価 ：本体3,900円＋税
発行日：2017/3/10
発行元：羊土社
◆手を動かして覚える、モヤモヤが消える！
すぐに使えるRのサンプルコード付き

30. Thank you for your a<en]on.