生物を形作る源であるDNAが1869年に発見されて以来、多くの科学者が研究を進め、2003年に完了した「ヒトゲノム計画」によって私たちヒトの全DNA配列が明らかになりました。現在は、それらの情報を元に、RNAやタンパク質など、DNAから発現する物質の配列や構造、役割を明らかにし、より深く生命活動の仕組みを理解するための研究が進んでいます。これに伴い、より早く、より大量にDNAを増幅・分析できる装置が開発され、その結果、扱い切れないほど大量の配列データが蓄積されてきました。沢山の有用情報が含まれているに違いないこれらのデータを、情報科学技術を用いて様々な角度から見直し、新たな発見を目指すバイオインフォマティクスの分野で、数学や物理、化学など様々な分野の知見を織り混ぜ、高効率かつ高精度な分析・予測ツールの開発研究に取り組んでいるのが、電気・情報生命工学科の浜田道昭准教授です。

新しい研究分野、バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクスは日本語では生命情報科学と呼ばれていますが、生物学・生命科学の問題を、主に情報科学の知識や技術を用いて解決しようとする研究分野です。計測機器・解析装置の性能が急速に向上するにつれて、例えばDNAやRNA、タンパク質などの配列情報が短時間で大量に得られるようになりました。2003年にヒトゲノムの全塩基配列＝31億塩基対という膨大な情報を読み解く「ヒトゲノム計画」が完了したことをご存知の方も多いでしょう。この頃から、仮設を立て実験をして結果を得るという仮説駆動型で進められていた研究に加えて、蓄積された大量のデータを改めて分析し、新たな発見を目指すというデータ駆動型の研究も注目されるようになってきました。近年では10万人規模でのヒトゲノムデータ解読を目指すようなプロジェクトが動いています。また、ゲノムは1人につき1パターンですが、RNAやタンパク質は様々な組織や条件で多様な発現がありますから、これらを扱う研究プロジェクトで得られる情報量はさらに何倍にも膨れ上がります。このため、蓄積されたまま眠っているデータも多く、これを有効活用しようという動きが活発になってきているのです。ビッグデータを扱う研究開発分野は、宇宙物理や自然言語処理・画像解析などもありますが、「なぜ動物の体は複雑な作りをしているのか」「なぜ病気になるのか」「なぜ脳が超複雑な情報処理を行えるのか」といった、生命現象の「なぜ？」に対して、理学的な新しい発見を見込めるところが、バイオデータならではの面白さでしょうか。その発見が人類にとって有益になる可能性が大いにあり得る点にも、魅力があります。一方で、生物から得られるデータは、測定ノイズのみならず、実際の発現量のゆらぎなどで、ばらつきが出やすいです。いかにノイズを除去して本質を示すデータを取り出し、その奥にある生物学の特徴を見出すかという点には細心の注意が必要です。