こんにちは。皆さんは「生命科学」と「情報科学」と聞いて、どのような研究を思い浮かべますか。細胞や遺伝子を扱う生命科学と、コンピューターやプログラミングを扱う情報科学。一見離れた分野ですが、組み合わせることで生命の仕組みを別の角度から調べられます。

 

私自身、Pythonを使った細胞画像の解析など、情報科学の手法を生命科学に生かす研究に取り組んでいます。今回は、両者が交わることで何ができるのか、異なる分野を学ぶことにどんな意味があるのかを、大学院での経験を踏まえて紹介します。

                                     

生命科学に情報科学が必要な理由

生命科学では、細胞の働きや遺伝子の役割など、生き物の仕組みを調べます。しかし、生き物は複雑です。同じ種類の細胞でも一つひとつ形が異なり、同じ条件で得られたデータにもばらつきが生じます。小さな違いに意味がある場合もあれば、測定による誤差の場合もあります。

 

例えば、顕微鏡で撮影した細胞の画像が数枚であれば、形の違いを目で確かめられるでしょう。では、画像が何千枚にも増えたらどうでしょうか。一つずつ同じ基準で比較するのは簡単ではありません。こうした場面で、情報科学の力が役立ちます。

 

画像処理を用いれば、細胞の面積や細長さなどを数値として表し、多数の細胞を一定の基準で比較できます。作業を効率化できるだけでなく、人の目では気づきにくい傾向を調べる手掛かりも得られます。情報科学は、研究者の観察を補い、新しい問いを生み出すための手段でもあるのです。

 

 

「数値にできる」と「理解できる」は違う

私が画像解析に取り組む中で大切だと感じているのは、数字が得られたからといって、研究の答えが出たわけではないということです。数値は物事を比較するために便利ですが、それ自体が生命現象を説明してくれるわけではありません。

 

私はウェットの実験を行うことはほとんどありませんが、実験で得られた画像を解析するからこそ、その画像がどのような条件で撮影され、何を確かめるためのものなのかを意識しています。画像を処理する技術だけでなく、データが生まれた背景を理解することも欠かせません。

 

例えば、解析によって細胞の面積に違いが見つかったとします。しかし、それが細胞の状態の違いを示しているのか、撮影条件や解析方法の影響なのかは、数字だけでは判断できません。画像の明るさや輪郭の抽出方法が変われば、測定結果が変わることもあります。

 

だからこそ、「何を知りたいのか」を先に考えることが重要です。目的に応じて必要なデータを選び、結果が妥当かどうかを確かめる。計算できることと、生命科学として説明できることを区別する姿勢が、二つの分野をつなぐ土台になると感じています。

 

 

AIが広げる研究の可能性と、その限界

情報科学の中で、近年注目されているのがAIや機械学習です。機械学習とは、多くのデータに含まれる規則性を学び、新しいデータの分類や予測に活用する技術です。生命科学では、細胞画像の分類だけでなく、遺伝子に関するデータの解析や、タンパク質の性質の予測などにも使われています。

 

創薬の分野では、膨大な候補の中から詳しく調べる対象を絞り込むことにも役立ちます。全てを最初から同じように調べるのではなく、情報を手掛かりに優先順位を考えることで、研究の進め方に新しい選択肢が生まれます。

 

一方で、AIの予測が高精度だからといって、いつでも正しいとは限りません。例えば、似た条件で撮影した画像ばかりを学習させると、初めて見る条件の画像ではうまく予測できないことがあります。AIが細胞の特徴ではなく、背景の明るさなどを手掛かりにしている可能性もあります。

 

そのため、学習に使っていないデータで結果を確かめ、予測が何に基づいているのかを検討することが大切です。AIを使うこと自体が目的なのではありません。知りたいことに対して、その技術が本当に役立っているかを問い続ける必要があります。

 

 

異なる専門分野が出会う面白さ

生命科学と情報科学が交わるとき、求められるのは二つの知識をただ並べることではないと思います。例えば、情報科学では予測精度の高さに注目しがちですが、生命科学では、予測された違いに生物学的な意味があるのか、どんな条件で成り立つのかを考える必要があります。評価する視点が異なるからこそ、議論を通じて見落としていた問題に気づけることがあります。

 

私も解析の方法を考える際、まず技術から出発するのではなく、研究で明らかにしたいことに立ち返るよう意識しています。高度な手法を使っても、結果の意味が説明できなければ、研究として十分ではありません。反対に、身近な方法でも、適切な問いに答えられれば価値があります。

 

異なる分野を学ぶ魅力は、使える道具が増えることだけではありません。同じ現象を、これまでとは違う視点から捉えられるようになることです。大学院で学ぶ中で、専門性を深めることと、専門の外に目を向けることは、互いに矛盾しないと感じています。

 

 

大学生のうちにできる、小さな一歩

ここまで読むと、生命科学と情報科学の両方に詳しくならなければならないと感じるかもしれません。しかし、最初から二つの分野を専門的に学ぶ必要はありません。まずは今の興味を入り口に、隣の分野を少しのぞいてみるだけでも十分です。

 

生命科学に興味がある人なら、表計算ソフトでデータをグラフにし、どのような傾向が見えるか考えてみてください。慣れたらPythonで同じ作業を試すのもよいでしょう。情報科学に興味がある人なら、細胞や遺伝子の入門書を読み、自分の技術をどんな問いに役立てられるか考えてみてください。

 

おすすめしたいのは、週に一度、30分だけでも普段の専門とは違う分野に触れることです。公開講義を見る、入門記事を読む、身近なデータを図にしてみる。小さな行動でも「なぜこの結果になったのだろう」という疑問が生まれれば、次に学ぶことが具体的になります。大切なのは、知識を一度に増やすことより、自分なりの問いを持つことだと思います。

 

 

おわりに

生命科学と情報科学が交わることで、大量のデータを整理し、生命現象をこれまでとは違う視点から調べる可能性が広がります。しかし、どれほど技術が進歩しても、何を確かめたいのかを考え、得られた結果を慎重に解釈する姿勢は欠かせません。

 

大学で選んだ専門分野は、学びの範囲を決める壁ではありません。今の専門を大切にしながら、少しだけ隣の分野にも目を向けてみてください。完璧に理解できなくても構いません。まずは興味のある話題を一つ調べることが、新しい学びへの第一歩になるはずです。

Profile

所属：創薬科学研究科　修士２年

出身地：愛知県

出身校：愛知県立岡崎高等学校