あなたの研究テーマについて教えてください。What is your research theme?
私の研究テーマは、コンピューターシミュレーションと機械学習を組み合わせ、創薬の初期段階において有望な化合物をより効率的に探索する手法の開発です。
新薬が患者さんに届くまでには膨大な時間とコストを要するため、初期段階で優先度の高い化合物を合理的に絞り込むことが不可欠です。現在の創薬では、実際の合成・実験前にコンピューター上で評価を行う「バーチャルスクリーニング」が広く導入されています。具体的には、化学構造の類似性評価、タンパク質と化合物の結合状態を予測するドッキングシミュレーション、機械学習による活性予測などが活用されています。
その中で私が着目しているのは、分子動力学（MD）シミュレーションによって得られる「分子の動的な揺らぎ」の情報です。従来の予測手法では静的な構造情報をもとに評価することが一般的ですが、生体内においてタンパク質や化合物は常に揺れ動いています。そのため、見た目の化学構造が酷似していても活性に大きな差が生じるケースがあり、静的情報のみでは説明が難しい課題がありました。そこで本研究では、タンパク質と化合物の一定時間における複合体シミュレーションを実施し、距離や相互作用、水素結合、構造の揺らぎといった時系列データを特徴量として抽出・機械学習に入力することで、活性・不活性化合物を高精度に識別できるかを検証しています。
この研究で重視しているのは、単なる予測精度の向上にとどまらず、「どのような動的特徴が活性の差を決定づけているのか」というメカニズムを解明することです。静的手法では識別困難な化合物を短時間のMDシミュレーション情報で判別できれば、計算コストを抑えつつ難度の高い化合物選定に寄与できます。これは、創薬研究者が次に合成・検証すべき化合物を見極める強力な判断材料となります。
社会的な意義として、初期段階での適切な絞り込みは、後続プロセスにおける実験コストや期間の劇的な削減につながります。近年、動物実験の縮小・代替を目指す「3Rs」や、計算科学技術を活用した代替評価法（NAMs: New Approach Methodologies）の重要性が一層高まっています。本手法のように実験前の段階で高度な予測を提供する技術は、これからの創薬基盤として大きな価値を持ちます。シミュレーションと機械学習の融合を通じ、より効率的で根拠のある創薬意思決定の実現に貢献したいと考えています。
なぜ博士課程へ進学しましたか？Why did you decide to pursue a doctoral program?
博士課程への進学は、最初から迷いなく決めていたわけではありません。もともと研究自体には興味があり、もう少し深めたい気持ちはありましたが、修士で就職する道も当然視野に入れていました。
転機となったのは、身近な先輩が「Granite-AI」に採択されたことです。日頃から真摯に研究に向き合う先輩が評価され、給付支援や研究費を受けながら研究に没頭する姿を見て、博士課程への印象が大きく変わりました。「努力した分だけ正当に評価され、次の機会に繋がる環境がある」と実感できたことは、進路を考えるうえで大きな後押しとなりました。一方で、化学系では修士で就職する人が大半を占めるため、同年代が社会でキャリアを重ねるなかで「自分だけ大学に残り、3年間を費やすことが本当に将来へ繋がるのか」という不安や焦りも感じていました。
悩む中で印象的だったのは、周囲の先生や先輩方が「絶対に博士へ進むべきだ」と強制しなかったことです。博士の魅力や経験値を教えつつも、最後の決断は私自身に委ねてくれました。数年間の研究生活をどう過ごすかは自分自身の問題であり、自分の意思で選ぶことの大切さを学びました。
最終的な決め手となったのは、日々の研究活動に対する純粋な感覚です。成果が出ず苦しい時期もありますが、「仮説を立て、試行錯誤し、検証する」というプロセス自体を自分自身が心から楽しんでいると気づきました。「研究を続けることが好きだ」「もっと探求したい」と思えたことが、進学への背中を押してくれました。
進路の選択において、最初から“確実な正解”など存在しないと考えています。大切なのは、自ら選んだ道で積み重ねを提示し、後から振り返ったときに「この道で良かった」と思える軌跡を作っていくことです。先輩方の姿やアドバイスを糧にしつつ、自身の心の声と丁寧に向き合った結果、私は博士課程へ進む決意を固めました。
Graniteの支援で役立っている・助かっていることを教えてください。Please share what has been helpful or beneficial through the support provided by Granite.
Granite-AIの支援において、現時点で最も助かっているのは経済面および研究費の助成です。博士課程では研究時間を最大限に確保したい一方で、生活費への懸念という現実的な課題が生じます。毎月定額の給付があることで生活上の不安が大幅に軽減され、研究に深く没頭できる環境が整っています。
また、私の研究では大規模なコンピューターシミュレーションを多用するため、計算資源の確保が不可欠です。MDシミュレーションや機械学習では高性能GPU等を搭載した環境が必要となりますが、本支援のおかげで必要な機材の導入や計算環境の構築を迅速に行うことができました。「試してみたい計算」を環境不足のために諦める必要がなくなり、研究アプローチの幅が大きく広がっています。
さらに、海外挑戦へのハードルを下げてくれた点も非常に大きいです。私は2026年9月よりオーストリア・ウィーンへの研究留学を予定しています。渡航費や現地滞在費といった金銭的なハードルを理由に挑戦を断念することなく、自身のキャリアや研究目的を最優先して一歩を踏み出すことができました。
私にとってGranite-AIの真の価値は、単なる資金調達にとどまらず「挑戦したいと思ったことに迅速に動ける土台」を提供してくれる点にあります。博士課程という貴重な時間を、金銭的制約によって狭めることなく、自らの将来に必要な経験へ全力で投資できることに心から感謝しています。
将来の目標、もしくはあなたが胸に秘めた野望があればぜひ教えてください。Please share your future goals or any ambitions you hold close to your heart.
目下の大きな目標は、2026年9月から始まるオーストリアでの研究留学を、自身の将来のキャリアへと繋がる実りある経験にすることです。以前から一度は海外で研究や仕事に挑戦したいと考えており、今回の留学は単なる滞在体験にとどまらず、異文化環境の中で自分の力がどこまで通用するのかを確かめる試金石だと捉えています。
日本の研究室では当たり前だった言語や慣習を一度離れ、異なる文化や思考を持つ研究者たちと英語で対話し、ともに研究を推進する経験は大きな挑戦です。そうした過酷で刺激的な環境で研究者として成果を出せるのか、また自身に何が足りていないのかを客観的に見極めることが、今回の渡航の大きな目的です。
将来的には、海外を拠点としたキャリアも選択肢の一つとして視野に入れています。そのためにも、まずは今回の留学を通じて国際的な研究環境への適応力を測り、現地で培った思考法やネットワークを、現在取り組んでいる計算科学・創薬研究へと還元したいと考えています。
一つの固定された野望に縛られるのではなく、まずは自分の限界を定めずに行けるところまで挑み、能力の可能性を試しながら、研究者として提示できる選択肢を一つずつ増やしていくことが、現在の私の目標です。
博士課程進学を考えている人へのメッセージをください。Please share a message for those considering pursuing a doctoral program.
博士課程への進学を少しでも考えている方に伝えたいのは、「自分が研究を楽しいと思えているか」を一度しっかり見つめ直してほしい、ということです。博士課程に進めば、研究の停滞や同年代の就職に対する焦り、将来や金銭面の不安など、大変な場面に直面することもあります。しかし、就職して社会人になる道を選んだとしても、仕事での苦労や課題が完全になくなるわけではありません。どの道を選んでも、それぞれの泥臭さや大変さは存在します。
だからこそ、「楽な道」を探すのではなく、「何のためなら大変でも踏ん張れるか」を考えることが大切だと感じています。自分が面白いと思える研究のためであれば、多少の苦境も試行錯誤を楽しみながら乗り越えていけます。私自身、「研究の試行錯誤が苦にならず、新しい発見に心からワクワクできる」という原動力を再確認できたことが、進学への決定打となりました。
また、博士課程はハードルが高く見えがちですが、NAISTには研究に没頭できる優れた環境が整っており、Graniteをはじめとする手厚い支援制度にも挑戦できます。経済的理由だけで最初から選択肢を狭めるのではなく、まずは利用できるサポートを調べてみることをお勧めします。
進学を決める時点で、将来のすべてを見通せている必要はありません。大切なのは、自分の「面白い」「もっと知りたい」という感覚を尊重し、まずは目の前の研究に誠実に向き合うことです。その積み重ねの中で、自分が本当に進むべき道が少しずつ見えてくるはずです。
