第41回日本分子生物学会年会 3LBA-134ポスタ発表分 博士人材、企業人材が誰でも参加できる医療・創薬分野のデータサイエンティスト養成プログラムの紹介

1. R Programming
Python Programming
■ 超初心者向けのスキル講習も必要
• パスワード入力時に、文字が見えない事を知らない
• Linuxコマンドが判らない
■ e-Learning講義の数が少ない
• 図等の著作権の問題
• e-Learingコンテンツとして、作者講師との契約必要
■ 座学とプログラミング実習のバランス問題
・ 現段階では、座学コマがほとんどで、実習コマが少ない
・ プログラミング実習を増やすよう要望多
医療・創薬データサイエンスコンソーシアムにおけるデータ人材育成の取組みと課題
[Issues for Human Resource Development at the Medical & Drug Discovery Data Science Consortium]
〇神沼 英里1、長谷 武志1、竹内 勝之1、五十嵐 夕子2、三留 修平2、田中 博1
(1.東京医科歯科大学 医療データ科学推進室、2. 株)シード・プランニング))
Acknowledgments: ・Hiromi Shimoda ・Akihiro Sekiguchi ・ Akiko Miyamoto ・ Yuki Tsukade ・ AWS Japan’s Supporters
・ This work was supported by Japan MEXT D-DRIVE program and Amazon Web Service Japan’s training support program..
References: ・医療・創薬データサイエンスコンソーシアムのウェブサイト https://md-dsc.com/
・文部科学省データ人材育成プログラムのウェブサイト http://www.mext.go.jp/a_menu/jinzai/data/index.htm
取組み② Project-Based Learning型の企画イベント
文部科学省データ人材育成プログラム
Doctoral program for Data-Related InnoVation Expert(D-DRIVE)
取組み① 講義と実習 （約100コマ、e-Learning一部有）
データ人材育成の課題
医療・創薬データサイエンスコンソーシアム
（代表機関：東京医科歯科大学）
取組み③ インターンシップ先の開拓 （博士課程・ポスドク人材対象）
ABSTRACT 平成29年度からスタートした文部科学省データ関連人材育成プログラムは、初年度に電気通信大学・早稲田大学・大阪大学と共に東京医科歯科大
学が採択された。東京医科歯科大学のデータ人材育成プログラムの目的は、医療・創薬・ヘルスケア分野を中心としたライフサイエンス領域での、新しいデー
タサイエンス技術（AI、IoT、ビッグデータ等）の人材育成方法の開発と実践である。このデータ人材育成プログラムを運営するために、我々は「医療・創薬デ
ータサイエンス・コンソーシアム」を新規に設立した。コンソーシアムは、平成29年度後半は試験運用を行い、平成30年度から本運用を開始した。平成30年度
は、博士人材コース・企業 人材コースを各々30名募集して、計53名がコンソーシアムの人材育成プログラムを受講中である。
コンソーシアムでは、①バイオインフォマティクス領域でのデータサイエンス教育プログラムと、②医療・創薬・ヘルスケア分野の国際的な研究動向の情
報交換を⾏う研究会を提供している。データサイエンス教育プログラムでは、「データサイエンス基礎系」「ゲノムサイエンス基礎系」「ビッグデータ医療系
」「AI創薬系」「計算機実習系」「一般科目（生命倫理）」として約100コマの講義実習を展開している。計算機実習系では、RやPythonによる統計解析や機械
学習のプログラミング計算機演習を行なう。また年度後半には外部機関でデータサイエンスの体験実習に参加する。博士人材コースではコンソーシアム参加 企
業へのインターンシップ、企業人材コースでは国内研究機関への研修の参加が可能である。またデータサイエンス教育プログラムの定量評価を行う為に、毎回
の講義後に受講生を対象としたアンケート調査を実施している。ポスター発表では、現在までのアンケート調査結果を紹介すると共に、約1年間のデータサイエ
ンス人材育成の運営上の知見や、講義・プログラミング実習での課題について情報を共有する。
来年度コンソーシアムの受講をご
検討の方は、H31年度募集案内を
2019年前半に送りますので、下
記サイトへメールアドレスの御登
録をお願い致します。
【養成する人材像】
ビッグデータ・人工知能などの「新しいデータサイエンス」を幅広く理解するとともに、将来の
データ関連人材として医療・ヘルスケア・創薬の分野で活躍できる能力を有する人材を養成する。
1コマ
8コマ
以上
15コ
マ以上
8コマ
8コマ
以上
博士人材コース 企業人材コース
16コマ
以上
8コマ
以上
8コマ
以上
共通科目、専門科目の履修を通
じて得た基礎的・専門的知識を
それぞれの領域において適した
形で活用する力を養う
（BD）ゲノム医療・バイオバ
ンク・システム医学の現状を
学び、今後のビッグデータ医
療の推進の方向を体得
（AI）創薬過程における人工
知能の応用の現状を学び、今
後のＡＩ創薬の推進の方向を
体得
医療・創薬・ヘルスケアにおけ
るビッグデータ解析・人工知能
応用の全般的な視座を獲得し、
基盤となる知識を習得
「新たなデータサイエンス」を
学ぶ際にあたり必要不可欠とな
る倫理を学習
↑ H30年度1件採択
← H29年度4件採択
各分野の博士人材等について、データサイエンスの基礎等を身に付けた上で、企業等 のデータを活用した
PBL（課題解決型学習）やインターンシップ等を通じて実践的な能 力の養成を図る
ポスドク含
※研修先リスト
（企業人材コース）
■東北メディカル・メガバンク
機構（仙台）
■国立国際医療研究センター
（東京）
■国立精神・神経医療研究セン
ター（東京）
■がん研究会（東京）
■慶応義塾大学生命科学研究所
（鶴岡）
■東京医科歯科大学（東京）
各機関で、保有データを実際に扱
う解析実習を行う。
■博士・ポスドク人材＝＞無料
■企業人材＝＞要参加費
※機械学習でのPublic Cloud活用実習 ※アイデアソンデータサイエンス基礎から専門（ビッグデータ医療・AI創薬）講義、プログラミング実習までを網羅
コンピュータ囲碁の進歩の背景、深層学
習の応用と探索アルゴリズム
データ圧縮に基づく人工知能技術
人工知能からみた細胞像 ～AI技術の医療
応用の現状と展望～
概論、機械学習による画像診断支援
機械学習を用いた音響／センサデータか
らの異常検知
オミクス解析における機械学習の利用
介護予防、医療活用のためのウェアラブ
ルの信号処理と知識化技術
心血管代謝性疾患のデータ科学
未診断疾患，IRUD beyond，神経疾患
（各論）
神経疾患（総論），遺伝性小脳失調症
希少疾患，国際協調，筋ジストロフィー
1.がん関連データベース概論
2.がんのゲノム研究におけるがん関連
データベースの利活用の実際
3.クリニカルシーケンシングにおけるが
ん関連データベースの利活用の実際
国外の疾患ゲノムバリエーションデータ
ベース
臨床ゲノム情報統合データベース事業の
取り組み
がんのデータベース
創薬・医薬品開発の現場におけるキュ
レーションデータの活用事例
Biobank/Genome Cohort概論
ビッグデータ創薬・AI創薬特論
たんぱく質間相互作用ネットワーク解析と
Deep Learningを活用した、新規薬剤候補
の探索について
機械学習とデータ駆動型ドラッグリポジ
ショニングによる創薬
医療データ活用の今
医療統計学概論
IT創薬における機械学習利用の最新動向
創薬支援を目指した薬物動態予測システム
の構築とAIを活用した取り組み
深層学習を使った新薬の探索から創造
オミックスデータの創薬活用
情報統合における創薬
創薬支援ソフトウェアmyPrestoでの薬物
探索・ドッキングの計算理論
基礎系 専門①ビッグデータ医療系 専門②AI創薬系
博士課程、ポスドク人材向けのインターンシッププログラムを独自に開拓
（通常の修士・学部向けインターンシップとは別）、就職採用枠1を検討
H30年度は5社でインターンシップ募集開始、面接段階
※インターンシップ応募の為に、コンソーシアムに受講登録した学生有
※H30年度は様子見で、H31年度からインターンシップ受入予定の企業も有。
※今後もインターンシップ受入企業を、新規に開拓予定。
Amazon Web Service Japan社の協力により、
機械学習ツールSageMakerのハンズオン実習を開催
Amazon SageMakerの深層学習ライブラリ群
機械学習モデルのアイデアをチーム単位でまとめて、
応募中のアイデア賞に投稿、プレゼン発表。実習系
*Asahi Kasei Pharma Corporation
*Astellas Pharma Inc.
*CAC Corporation.
*Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.
*Daiichi Sankyo Co., Ltd.
*DeNA Life Science Inc.
*DENKA Company Ltd.
*Fujitsu Ltd.
*Hitachi Ltd.
*Japan Tobacco Inc.
*Kaken Pharmaceutical Co., Ltd.
*Kowa Company, Ltd.
*Kyowa Hakko Kirin Co., Ltd.
*NEC Corporation
*Meiji Seika Pharma Co. Ltd.
*Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation
*Nippon Chemiphar Co., Ltd.
*Ono Pharmaceutical Co., Ltd.
*Pfizer Japan Inc.
*Sumitomo Dainippon Pharma Co., Ltd.
*Teijin Pharma Ltd.
H30年度コンソーシアム参画企業