バイオ情報工学専攻
ゲノム情報工学講座
准教授
瀬尾 茂人
Shigeto Seno
研究内容について教えてください
私が研究しているのは、バイオインフォマティクスと呼ばれる分野の研究です。バイオインフォマティクスとは、生命科学のデータを情報科学の方法で解析する時に用いる手法やアルゴリズムといった、新しいものを開発するための研究です。特に注力しているのは、遺伝子発現解析という、遺伝子の発現量を解析する方法です。遺伝子の発現量というのはすごく大きな行列で表記された、スプレッドシートで開くようなテーブルデータになります。行にそれぞれの遺伝子が並び、列の方にはサンプルが沢山並んでいるようなテーブルデータのイメージに近いですね。そういうテーブルデータの中から似たパターンを解析したり、どの因子に注目したらいいかを解析する、という研究になります。
また、同時並行で、細胞画像処理という研究も行っています。これは顕微鏡で撮った細胞の画像を解析することを目的としています。細胞の画像データというのは、人が見ると色々分かるのですが、コンピュータで解析するためには「変数」というものを抽出しないといけません。冒頭にお話しした遺伝子発現解析であれば、初めからスプレッドシートの形式で行と列で分析できるのですが、画像の場合は、この画像はどういう画像かということから様々な特徴の表現を考えるのがスタートになります。いったん特徴量を抽出してしまえば、細胞画像処理も遺伝子発現解析も同じようなプロセスになってきます。つまり、いかに似ているものを探し、違うものを分けるか、という解析を行っていくことになります。
この分野を研究することを決意されるまでの経緯を教えていただけますか?
多くの学生にとって研究を始める最初のきっかけは、大学4年生の頃の研究室選びですよね。私が4年生のときは、ちょうど1999年、2000年。ちょうど、ヒトゲノムが解明された直後のゲノムの黎明期とも言うべき時期で、世界的にもゲノムが注目されていた年でした。
私はもともとSFが好きなのですが、その当時はSFの題材にもゲノムが用いられることが多かったと思います。『パラサイト・イヴ』など、ゲノムを題材にした小説や映画、ゲームが多く発表されました。
そして、当時を表徴する出来事のもう一つが、ITです。私は1997年入学なのですが、高校生の時にWindows95が発表されるなど、パソコンが普及し始めた時代でした。
そんな時期でしたので、大学で勉強するならIT、そして研究をするならやはりIT+ゲノムかなと思ったんですね。こうした背景もあってゲノム情報工学講座に入りました。
学部4年生で松田研究室のゲノム情報工学講座に配属された時に、ちょうど遺伝子発現解析が研究対象として出始めました。ですので、私が学生として始めた最初の研究が、発現解析だったんです。今では見慣れているかもしれませんが、画像の上と横にクラスタリングの木構造が並んでいて、自在に並び替えや整理ができるような「ヒートマップ」という画像解析がありますよね。当時、初めてマイクロアレイでああいった解析と可視化の方法がとられたんです。赤と緑のきれいなパターンが浮かび上がるアイゼン・プロットが綺麗だなとおもったのが、研究を始めるきっかけの一つでした。そこからずっと松田研究室で、発現プロファイリングのクラスタリング、というのを学生時代の6年間(B4~D3)で研究しました。
生涯の研究にする、というのは、その当時はまったく思っていませんでしたね。ただ、学生の皆さんにお聞きしたいのですが、大学で勉強したことって、最先端のことを勉強しているはずなのにまだまだ自分に分からないことが多すぎだな、と、思ったりすることはありませんか。これで卒業したら、あとはずっと仕事だなあ。これで勉強、研究が終わりなんだなあ、と思ったときに、自分が分かってないこと、めっちゃようけ残ってるなあ、みたいな気分が、ちょこっと残ってるんじゃないかなと思うんですね。修士の時の私は、そんな感じでした。せっかく大学で勉強して、分かることも増えたけど、自分が分からんこと多すぎやろ、と。なにより仕事しだしたら、そこはもう知らんままになっていくんやなあ、と思ってしまって。それでドクターに進学しまして、そのあとは運もあって、松田研で研究を続けています。
画像解析の研究を始められたのは、いつごろからですか?
画像解析は、もう10年くらい前ですが、医学部の先生とセミナーでやりとりをした時に、研究してみてはと松田先生を通じて声を掛けてもらいました。ちょうど発現解析の研究が足踏みをしていた時期でもあり、画像解析も面白そうだな、と感じて、新たな分野なので勉強しつつ始めることにしました。今の画像関連の研究は、ディープラーニングなど多様な研究対象があり、どれも深く研究されているので、とても刺激になります。ただ、その分、それを研究している人も非常に多いので、画像解析を専門にして一本で頑張る決心は中々つかないですね。逃げ道を残したまま、浅く広くやっています。