科学技術と共に歩む

ゲノムデータをはじめとする生命科学ビッグデータが日常的に産出される現在，その情報解析を担うバイオインフォマティクスはいまや生命科学にとって必要不可欠な存在である。そのため，機械学習やアルゴリズムといった数理情報学的知識を持った技術者・研究者が，生命科学において今後いっそう重要な役割を果たしていくことは間違いない。ただし，ビッグデータ分析においてより適切なモデリングや解析を行うためには，対象となるデータ，つまり生命科学のデータについてある程度のドメイン知識を持っていることが重要となってくる。しかしながら，生命科学の分野は非常に広大であり標準的な教科書は頁数が多く，また，数理情報学分野の研究者にはなじみのない暗記的作業がどうしても必要となる。このため，数理情報学の研究者が生命科学の勉強をすることは容易なことではなく，この点が生命科学への参入障壁となっているといえるだろう。

本書は「バイオインフォマティクスシリーズ」の第1巻として，数理情報学分野の学生・技術者・研究者を対象に，バイオインフォマティクスを行うために必要な生命科学の基礎について解説した教科書である。生命科学になじみのない読者は，本シリーズのほかの巻を読む前に本書を一読すると，ほかの巻が扱っている生命科学的な内容について理解が深まるだろう。なお，本シリーズのほかの巻が，バイオインフォマティクスのさまざまな問題の数理的背景を厳密に記述することを念頭に置いて執筆されているのに対し，本書には数式は一切出てこず，あくまで生命科学の教科書であるという違いがある。ただし，解説事項は生命科学データ解析において特に頻出する事項に絞って解説しており，生命科学になじみのない読者でもなるべく読みやすくコンパクトに必要事項を理解できるように試みた。そのため，いくつかの項目では最先端の研究内容も含まれているが，逆に標準的な生命科学の教科書には当然記載されているような内容にもかかわらず，本書にはまったく記述がないというような事項も存在する。そのため本書では，発生学や神経科学など，生命科学における多くの重要な研究分野を紹介することはできなかった。また解析するデータによっては，本書では紹介しきれなかった内容についてもその分野の知識を必要とする可能性が十分にある。その際にはもちろん各分野の勉強をしなければならないが，本書の内容を十分に理解することは，より進んだ勉強をする上で大きな助けとなることだろう。

本書は三つの章から構成されている。第1章では，生命現象を分子的な観点から捉える分子生物学のセントラルドグマについて解説する。特に，近年急速に進歩した技術である遺伝子配列決定技術を中心に，遺伝子配列ビッグデータがセントラルドグマの過程の解明に果たす役割を紹介する。第2章では，第1章で登場する生体分子が，実際に物理的にどのような構造をとるのか，そしてその構造がどのように生体的な機能と関係するのかについて，生物物理学的な観点を紹介する。第3章では，遺伝子配列決定技術の急速な進歩を受けて，分野が変容しつつある進化遺伝学と微生物学について，その基礎とバイオインフォマティクスの果たす役割について解説する。

なお，大量の配列・数値データを扱うバイオインフォマティクスでは，生命現象を支えているそれぞれの生体分子がどのような大きさ・形をしているかを意識する機会が少ない。そのため，本書では生体分子の立体構造の図をできるだけ多く盛り込んだ。図説に出てくるPDBIDは，生体分子の立体構造データベースであるProtein Data Bank（PDB）のIDである。生体分子の立体構造に興味を持った読者には，自分で構造データを取得し，実際の構造を眺めてみることをお勧めしたい。また本書では，重要な科学的発見を行った研究者の氏名を多く紹介し，特にその研究者がノーベル賞を受賞されている場合，そのことも併せて紹介することとした。これは，本書で紹介している事象が非常に重要な知見であるとみなされていることを伝えるとともに，科学的知見の背後にはそれを発見した研究者が存在すること（すなわち，研究とは人間が行う行為であること），そしてその流れのなかに自身の研究活動が連なることを認識することが重要であると考えたためである。

本書を出版するにあたり多くの方々にご協力を賜った。本シリーズの監修者である早稲田大学の浜田道昭教授には，構成の段階から数多くのコメントをいただいた。関西学院大学の藤博幸教授には，草稿段階における多くの誤記や不正確な点をご指摘いただいた。また，東京大学大学院生の山内駿氏と今野直輝氏にも，原稿の不十分な点を数多くご指摘いただいた。分子の構造や相互作用については，量子科学技術研究開発機構の桜庭俊博士にアドバイスをいただいた。コロナ社には，著者の原稿執筆の遅れにも寛大にご配慮いただき，また執筆に関して多くの助言をいただいた。ご協力いただいた方々に心よりの感謝を申し述べさせていただきたい。本書を読んだことで，生命科学データ解析に挑戦する数理情報学分野の技術者・研究者が一人でも増えるならば，著者の望外の喜びとするところである。

2022年6月
福永津嵩
岩切淳一