生物工学インフォマティクス ―生命情報を読み解き、創る― Bioinformatics for Bioengineering （BB）
人工知能などの情報技術を用いて、生物の遺伝子を改造して様々な目的に利用する「生物工学」の研究を行います。例えば、生体内ではたらくタンパク質などの分子を改造して新たな機能をもたせる「生体分子設計」や、生物の細胞を物質生産の工場へと改造する「バイオものづくり」のための情報技術を開発します。ゲノムを始めとする多種多様なビッグデータを人工知能に学習させ、生物を効率よく改造するための方法を導き出します。生物のもつ力を最大限に引き出し、医薬品や化成品といった人類に役立つ物質を素早くスマートに創り出せる未来を目指します。
- 教授 ： 齋藤 裕
- 助教 ： 飯田 慎仁
- 助教 ： 来見田 遥一
- キーワード ：
- 生体分子設計 バイオものづくり 生物ビッグデータ解析 バイオインフォマティクス
生物工学のためのバイオインフォマティクス「Bioinformatics for Bioengineering」をモットーに、ビッグデータ解析から生命の法則性を解き明かす「Reverse Bioengineering」と、その法則性を生体分子の改変や制御に利用する「Forward Bioengineering」の2つのアプローチで研究しています。生物工学の様々な問題を解くための人工知能、機械学習、アルゴリズム等の技術開発はもちろん、実験系研究者との共同研究を通した技術の応用展開も大事にしています。また、データがなければ何もできない人工知能の欠点を踏まえ、データを自ら生み出せる分子シミュレーションなどの生物物理的手法を積極的に活用します。さらに、生命科学における実験データ取得の効率化や信頼性の向上にむけて、ロボットを用いた実験自動化（ラボオートメーション）のための人工知能技術の開発も行っています。
齋藤 裕
research map生命の情報は、どうやってゲノムにコードされているのだろう？この疑問の答えを求めて、人工知能やバイオインフォマティクスなどの情報科学的アプローチで研究しています。ゲノムを読み解き、その意味を理解できたなら、自分で書くことだってできるはず。思い通りに書けたなら、生体分子を改変して医薬品を創ったり、細菌を人類に役立つ物質の生産工場に創り変えられるかも？生物工学インフォマティクスという研究室名には、そうした想いが込められています。
飯田 慎仁
research map私は分子シミュレーションの手法開発や、それを生体分子（蛋白質など）に適用してきました。生体分子は特定の「かたち」を持つことが多く、それは分子機能に関わっています。分子シミュレーションを用いれば、生体分子の「かたち」の詳細を解析でき、薬剤分子との相互作用も解析できます。私の今後の目標としては、分子シミュレーションと機械学習を取り入れた手法開発、およびそれを生体高分子の物性予測やデザインにつなげることです。私の所属する生物工学インフォマティクス研究室は、機械学習を用いた蛋白質設計が専門の先生が在籍しており、互いに連携をとり研究を進めています。
来見田 遥一
research map博士（理学）。専門はタンパク質工学。具体的には医薬品や分子センサーとして使用されている「抗体」というタンパク質を中心とした研究を行っています。現在は実験によって得られたデータとシミュレーションによって得られたデータを元に人工知能を使用して、より高性能?高機能な抗体の配列を設計しています。授業はプログラミングや機械学習、生体分子設計（大学院）、卒業研究等を担当します。
人工知能による生体分子設計
これまで抗体や酵素などの機能性タンパク質の開発は、天然のタンパク質をランダムに変異させて機能改良を試みるというトライアンドエラーによって行われてきました。私たちは、タンパク質の機能改良を効率化するために、人工知能を用いてタンパク質の機能向上変異を予測する手法を開発しています。また、実験系研究者との共同研究により、本手法を様々なタンパク質の機能改良に応用展開しています。 最近では、同様のアプローチでRNAやDNAの分子設計についても研究しています。
オーミクス情報解析
ゲノム配列、遺伝子発現、細胞画像など多種多様な生物ビッグデータから有用な知識を発見するための情報解析手法を開発しています。これまでに、配列データから機能性RNAを探索する手法BPLA Kernelや、DNAメチル化データ（bisulfite-seq）からサンプル間のメチル化変化を検出する手法ComMetなどを開発してきました。また、これらの手法の有効性を実験系ラボとの共同研究において実証することも行っています。例えば、BPLA Kernelは線虫のsnoRNAファミリーの探索に使用され、ComMetは脂肪細胞分化におけるエピゲノム変化の解析に使用されました。
バイオ実験自動化（ラボオートメーション）
生命科学の実験技術は、実験を行う人間の「上手い下手」によって結果が安定しないことや、「ラボ秘伝のコツ」の存在によりラボからラボへの技術移転に困難を生じることがしばしばあります。電子データとして記述された実験プロトコルにもとづき、同じ動作を正確に繰り返し行う実験ロボットは、これらの問題を解決できる可能性を秘めています。しかし、現在の実験ロボットは行える動作の種類が限られるなど、実用化に向けた課題は多いです。私たちは、実験ロボットの可用性を向上させるための人工知能技術の開発を行っています。
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