研究科紹介
「生命科学」の総合大学として、大学病院や他学部?研究科との連携により、生命科学に関わる広範なデータを利活用する方法を学ぶことで、課題を自ら見出し、それを解決する手法を修得することを通じて、生命系データサイエンスの分野で最先端の研究成果を上げることができるように、教育?研究を展開します。
学びのポイント
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?生命科学?に特化したデータサイエンスを学ぶ
「生命科学」の膨大なビッグデータをもとにデータサイエンスを用いた最先端の研究を行います。いまある課題に加え、未来の課題に挑戦する学問です。
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アイディアを実現するための技術を身につける
自らのアイディアをプログラミングによって具現化するための能力を身につけます。また、研究発表などアウトプットを重視する教育を行います。
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博狗体育在线_狗博体育直播【官方授权网站】@の生命科学の最新のデータを扱う
博狗体育在线_狗博体育直播【官方授权网站】@は「生命科学」の総合大学。大学病院や他学部?研究科と連携することで、「生命科学」の様々なデータにアクセスし、研究に向き合います。
研究分野
未来工学研究科生命データサイエンス専攻が研究対象とする中心的な学問分野は工学です。その上で「生命情報の適用と可視化」「生命?物理情報デザイン」「人工知能とその革新的応用」「大規模データモデリング」からなる4つの研究分野を設けています。この4研究分野に関わる研究について講義?演習を通じて理論と技術を修得し、また、研究分野同士の協働も推進し、高度な研究活動を行う力を涵養します。
4つの分野
生命情報の適用と可視化(BI2)
この研究分野では主に、生命医療情報の利活用と可視化及びその解析に関する教育?研究を行います。生命情報では空間的(3D)及び時間的(1D)4次元データを扱うことが増えており、細胞レベルから組織個体レベルの様々なタイプの動画像データを取得するための技術の開発と、取得後のデータを利活用するための動画像データ処理と可視化の方法について研究を行います。可視化技術の開発に関しては、例えばセンサー用蛍光タンパク質の開発などに関して人工知能などの利用が考えられ、また、可視化する技術では情報デザインの観点が必要となり、何をどのように可視化してモデリングするのかについての検討も必要となることから、他の3研究分野と協働しつつ教育?研究を展開します。
生命?物理情報デザイン(DM)
この研究分野では主に、創薬及び材料研究に資する物理?情報科学的研究について教育?研究を行います。創薬や材料設計においては、ミクロな原子?分子の動態からマクロな表現系である疾患や材料特性までの情報を取扱う必要があります。コンピュータ?シミュレーションによるデータに対し、公共データベースなどで得られるウェットな実験でのデータを統合したデータベースを構築し、さらにはデータベース間を有機的に連携させるプラットフォーム創出に取組むことで、創薬?材料設計研究を進めていきます。また、他の3研究分野との協働によって、コンピュータ?シミュレーションに関しては検証及び計算の高度化?高効率化が可能になると期待でき、データベースについても、分子単独から分子間の関連まで多階層的なデータ統合まで可能になり、そのような大規模なデータベースを活用して高精度に所望の性質を持つ薬剤や材料の設計ができるようになると考えられます。
人工知能とその革新的応用(AI)
この研究分野では主に、人工知能技術の開発と生命科学?生物工学?医療への応用について教育?研究を行います。機械学習やバイオインフォマティクスなどの人工知能?情報科学的手法を用いて、生命科学?生物工学?医療における様々な問題を解決し、バイオ産業医療の発展に貢献します。大量かつ多様なデータの解析から生命を理解し、その知識をタンパク質などの生体分子の設計に応用することで、バイオものづくり医薬品など人類にとって役立つ新規分子の創出を推進します。また、ゲノム?生体組織画像など医療に関する多面的なデータを統合的に解析することで、メディカルAI技術の開発を推進します。
大規模データモデリング(BM)
この研究分野では主に、生命系の様々な大規模データを取得解析し、データモデリングすることについて教育?研究を行います。新型シーケンサを用いたゲノム?トランスクリプトーム、質量分析計を用いたプロテオーム?メタボローム実験のハイスループット化が進み、大量のデータが産出されています。また、1細胞単位でのデータの取得が可能になりつつあり、時間的?空間的なオミクスデータが計測可能になっています。それぞれ性質の異なる大量のデータを取扱い、これらを様々な観点からモデル化することで生命現象を明らかにします。併せて、他の3研究分野との協働により、時間的?空間的データを適切に可視化することや、明らかにした生命現象に基づいて人工知能による診断や創薬などに応用することも期待されます。
修了要件
カリキュラム（科目例）
Pickup科目
【プレゼンテーション英語】
国際学会等で発表するために必要な英語プレゼンテーションスキルを学び、自らのアイデアをアウトプットする力を養います。
【データサイエンス演習】
大学院で初めてデータサイエンスを学ぶ人向けに、プログラミングをはじめとする基礎的な技術を演習を通じて学びます。
【医療の質可視化】
医療が提供される過程で得られるリアルワールドデータを活用して、「医療の質」を可視化するための考え方や理論について学びます。
【生命科学と機械学習】
生命科学における機械学習の利用について、背景にある生命現象の理解がどのように機械学習モデルの構築に役立てられているかを学びます。
【生物多様性モデリング】
生物多様性の概念を数理的な枠組みから理解し、データ解析とモデリングの実践を通して、生物多様性の計量的評価とモデリングの枠組みを学びます。
修了後の進路
生命のデータ／情報を取り扱う能力とスキルは、私たちの生活をより豊かにするため、あらゆる業界から求められています。そのなかで、データサイエンティストは現場にある “何か” に気づき、隠れていた課題を解決に導く役割を担うことからも、これからの社会で、活躍の場が益々広がっていくと期待されています。
（例）医療／製薬／食品／官公庁／教育／化粧品／公衆衛生／金融／公務員／ IT ベンダー／通信インフラ／自動車メーカー／電機メーカー／博士課程への進学
入試情報
入試についての詳細は、募集要項をご確認ください。
なお、未来工学研究科への進学に関する問い合わせは以下の問い合わせ先までご連絡ください。
大学院入試に関する問い合わせ先
博狗体育在线_狗博体育直播【官方授权网站】@未来工学部教務課入試係
TEL：042-778-9051
Mail：miraikougaku●kitasato-u.ac.jp
※「●」を「@」に書き換えてmailしてください。
※窓口開室時間（電話、窓口での質問、相談は下記の時間帯にお願いします）
9：00～11：10 12：10～17：00 土日祝および一斉休業期間を除く
土日祝および一斉休業期間中は、電話や窓口での質問、相談は受け付けられません。
学費情報
