公益社団法人 日本農芸化学会

報告

1月21日に開催した本セミナーは大学・企業・公的研究機関から、130名以上の方にご参加いただき、盛況のうちに閉会いたしました。3名の先生から「生命科学のDX」というテーマに対して、AI・計算科学の活用、実験自動化・ロボティックバイオロジー、プロセス設計・実験計画のスマート化といった幅広い分野で講演をしていただきました。

• 大上先生からは、タンパク質間相互作用(PPI)の事例を題材として、AI・計算科学を活用した生命科学研究についてお話を伺いました。PPIは抗体医薬の創薬モダリティでもありながら実験的手段では網羅的な検証が難しいところ、計算機を用いて膨大なPPI候補をラフな計算で獲得して解析するというスキームと、それを実装したMEGADOCK4というソフトウェアについてご紹介いただきました。またPPIを阻害する化合物の機械予測についてもご説明いただきました。これらのスキームはタンパク質構造などのデータベースの拡充や計算機能力の進歩・低コスト化によってさらに加速されるとの展望も示されていました。創薬に限らず、農芸化学研究における物質探索にも寄与しうる有用なお話を伺えました。
• 神田先生からは、ロボットによる実験自動化が生命科学研究をどのように変容させるか概説いただきました。ウェットな実験におけるヒューマノイドロボットの優位性を解説いただくとともに、研究アイデアがあれば誰でもロボットに実験を発注して研究を進められるようになる、という展望もお示し頂きました。講演後半では細胞培養を例として、実験自動化を進めるためのマインドセットについて解説いただきました。ロボットは命令した作業を正確に行うので、研究者側ではプロセス設計を洗練させる必要があるというお話も伺いました。講演の後には視聴者から多くの質問をいただき、興味を持って聞いていただいた方が多かったようです。
• 金子先生からは、推定モデルの構築による化合物設計・プロセス設計についてご説明をいただきました。目的の物性をもつ化合物や最適な製造方法を予測し、開発を高効率化するマテリアルズインフォマティクスの最前線について、創薬、ポリマー設計からプロセス開発まで様々な実例を挙げて解説をいただきました。加えて、モデルを更新しながら実験計画を最適化することで試行回数を最小化する適応的実験計画法についても分かりやすくご説明いただくなど、データ活用による研究・開発の効率化につながる有益な話を数多く伺えたご講演でした。
• パネルディスカッションでは各講演者の先生方に加え、農芸化学会に所属する先生方をお呼びして、本領域にてDXを推進するためにはどうしたら良いか、という視点で議論しました。議論を通じて、(1) DXを推進する目的・意義の明確化、(2) 情報科学の素養を持たない初学者への丁寧な導入・指導、(3) トライ&エラーを繰り返す、の3点が重要であると分かりました。ロボットとデータサイエンスを活用した研究活動が当たり前になる、そのような長期ビジョンを持つことの重要性を理解出来た場になったかと思います。

農芸化学分野におけるDX推進と、それによる農芸化学のさらなる発展が期待されるセミナーになったかと思います。ご多忙中にも関わらずご講演を快くご承諾いただきました講師の先生方、ならびにご参加いただきました多くの皆様に改めて御礼申し上げます。今後とも、さんわか活動にご協力・ご参加いただけますよう、よろしくお願い申し上げます。

さんわか10期　伊出、小野、小泉、森田

概要