セミナー情報

【第51回AIセミナー】「生命科学系データサイエンスの最前線」

終了しました。

生命科学分野においては近年の計測機器の進歩により、膨大なデジタルデータが産出されるようになってきています。また、深層学習をはじめとする機械学習技術の進展や計算機の処理能力の向上により、データ駆動型研究や大規模予測などの新たなデータサイエンスの潮流が生まれています。今回のセミナーではその最前線でご活躍の先生をお招きし、一細胞オミクス情報に基づく生命システムと、大規模予測技術による創薬支援インフォマティクスの研究事例についてご講演いただきます。

＜新型コロナウイルスの対応について＞
※新型コロナウイルス感染拡大防止のため、今年度も引き続きZoomウェビナーによるオンライン開催となります。

名称	【第51回AIセミナー】「生命科学系データサイエンスの最前線」
日時	2021年11月12日（金） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後、EventRegist（申込ツール）より参加URLをご案内いたします。
定員	500名
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

15:00- 16:00	「一細胞マルチモーダル情報をデータとモデルから読み解く」島村徹平（名古屋大学大学院医学系研究科　教授）
	概要近年の一細胞オミクス計測技術や空間トランスクリプトーム解析などの技術革新により、一細胞レベルでのゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、メタゲノム等のオミクスの同時測定、あるいは空間情報を付加した遺伝子発現情報の取得が可能となった。これにより、従来技術では全く垣間見ることのできなかった多様な生物学的プロセスにおける細胞間コミュニケーションを介した生命システムの解明がもはや不可能ではない目標となりつつある。一方で、時空間情報をもつ網羅的分子情報から、いかにして有用な情報を抽出・統合し、細胞間相互作用ネットワークが関わる生命現象や疾患解明へつなげるかかが重要な課題になっている。本講演では、近年著しい発展を遂げる深層生成モデルを駆使して、複数の一細胞計測を統合したり、一細胞計測と空間トランスクリプトーム情報を相互に補完したりすることで、生命システムの統合理解を加速するためのデータ駆動型アプローチについて、最新研究事例を通じて紹介する。
	略歴 2007年北海道大学大学院情報科学研究科博士課程修了、博士号取得（情報科学）。2007年東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターDNA情報解析分野（宮野悟教授）特任研究員を経て、同センター助教。2014年名古屋大学大学院医学系研究科システム生物学分野特任准教授を経て、2019年より同分野教授。
16:00- 17:00	「並列計算と機械学習による創薬支援インフォマティクス」大上雅史（東京工業大学　情報理工学院　テニュアトラック助教）
	概要創薬研究開発プロセスにおいて、計算による予測技術の活用が急速に進んでいる。特に昨今では機械学習の活用・新規手法開発による進展が目覚ましいが、機械学習だけでなく分子シミュレーションや物理化学モデルを主軸とした立体構造情報に基づく予測技術も積極的に活用されている。これらの計算を陰ながら支えているのが、スーパーコンピュータの存在と、その計算リソースを高効率に活用するための並列計算実装技術である。本講演では、我々が進める創薬支援インフォマティクス技術として、近年新しい創薬標的としても注目されるタンパク質間相互作用 (PPI) の網羅的予測技術と、PPI標的化合物の設計のための計算手法を紹介する。
	略歴大上雅史（おおうえまさひと）東京工業大学　情報理工学院　テニュアトラック助教 2014年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。同年日本学術振興会特別研究員(PD)、2015年東京工業大学大学院情報理工学研究科助教、2016年東京工業大学情報理工学院助教を経て、2020年東京工業大学情報理工学院テニュアトラック助教、PIとして大上研究室を開設。タンパク質間相互作用予測ソフトウェアMEGADOCKの開発を中心に、バイオインフォマティクスとスーパーコンピューティングの融合研究を展開。2014年日本学術振興会育志賞受賞、2015年手島精一記念研究賞受賞、2018年公益財団法人船井情報科学振興財団船井研究奨励賞受賞、2019年科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞、2020年 Oxford Journals – Japanese Society for Bioinformatics Prize受賞。特定非営利活動法人日本バイオインフォマティクス学会理事、特定非営利活動法人並列生物情報処理イニシアティブ理事、アヘッド・バイオコンピューティング株式会社取締役。

15:00- 16:00	「一細胞マルチモーダル情報をデータとモデルから読み解く」島村徹平（名古屋大学大学院医学系研究科　教授）
	概要近年の一細胞オミクス計測技術や空間トランスクリプトーム解析などの技術革新により、一細胞レベルでのゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、メタゲノム等のオミクスの同時測定、あるいは空間情報を付加した遺伝子発現情報の取得が可能となった。これにより、従来技術では全く垣間見ることのできなかった多様な生物学的プロセスにおける細胞間コミュニケーションを介した生命システムの解明がもはや不可能ではない目標となりつつある。一方で、時空間情報をもつ網羅的分子情報から、いかにして有用な情報を抽出・統合し、細胞間相互作用ネットワークが関わる生命現象や疾患解明へつなげるかかが重要な課題になっている。本講演では、近年著しい発展を遂げる深層生成モデルを駆使して、複数の一細胞計測を統合したり、一細胞計測と空間トランスクリプトーム情報を相互に補完したりすることで、生命システムの統合理解を加速するためのデータ駆動型アプローチについて、最新研究事例を通じて紹介する。
	略歴 2007年北海道大学大学院情報科学研究科博士課程修了、博士号取得（情報科学）。2007年東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターDNA情報解析分野（宮野悟教授）特任研究員を経て、同センター助教。2014年名古屋大学大学院医学系研究科システム生物学分野特任准教授を経て、2019年より同分野教授。
16:00- 17:00	「並列計算と機械学習による創薬支援インフォマティクス」大上雅史（東京工業大学　情報理工学院　テニュアトラック助教）
	概要創薬研究開発プロセスにおいて、計算による予測技術の活用が急速に進んでいる。特に昨今では機械学習の活用・新規手法開発による進展が目覚ましいが、機械学習だけでなく分子シミュレーションや物理化学モデルを主軸とした立体構造情報に基づく予測技術も積極的に活用されている。これらの計算を陰ながら支えているのが、スーパーコンピュータの存在と、その計算リソースを高効率に活用するための並列計算実装技術である。本講演では、我々が進める創薬支援インフォマティクス技術として、近年新しい創薬標的としても注目されるタンパク質間相互作用 (PPI) の網羅的予測技術と、PPI標的化合物の設計のための計算手法を紹介する。
	略歴大上雅史（おおうえまさひと）東京工業大学　情報理工学院　テニュアトラック助教 2014年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。同年日本学術振興会特別研究員(PD)、2015年東京工業大学大学院情報理工学研究科助教、2016年東京工業大学情報理工学院助教を経て、2020年東京工業大学情報理工学院テニュアトラック助教、PIとして大上研究室を開設。タンパク質間相互作用予測ソフトウェアMEGADOCKの開発を中心に、バイオインフォマティクスとスーパーコンピューティングの融合研究を展開。2014年日本学術振興会育志賞受賞、2015年手島精一記念研究賞受賞、2018年公益財団法人船井情報科学振興財団船井研究奨励賞受賞、2019年科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞、2020年 Oxford Journals – Japanese Society for Bioinformatics Prize受賞。特定非営利活動法人日本バイオインフォマティクス学会理事、特定非営利活動法人並列生物情報処理イニシアティブ理事、アヘッド・バイオコンピューティング株式会社取締役。