第1回・第2回ベンチャービジネス創出のための先端技術セミナー2019/ Geiot説明会2019

【2月13日タイムスケジュール】

◎18:30〜　　　　受付開始
◎18:50～19:00　開会あいさつ
◎19:00～19:40　講演１　「大学からのスタートアップ: がんゲノム医療 x 情報技術」西村邦裕（テンクー代表）
◎19:40～20:20　講演２　「スモールデータ強化学習でロボットの行動規則を最適化する」松原崇充（奈良先端科大）
◎20:20～20:40　Geiotプログラム紹介
◎20:40～21:20　Geiot個別相談会(予定)

講演1 「大学からのスタートアップ: がんゲノム医療 x 情報技術」  

がんゲノム医療では、多量・多種の情報源を対象とし、情報技術が欠かせません。私たちはゲノム医療のためのトータルソリューションソフトウェア「Chrovis」 ( https://chrov.is ) を用いて、遺伝子の変化（変異）を元にした薬剤選択や治験情報の付与しレポート作成をすることを含めて、臨床の現場に向けたゲノム医療の情報支援をしています。この人工知能技術を含めた最先端の情報技術を医療へ応用する取り組みに加え、大学の教員からの起業をした経緯などもご紹介いたします。

【講師】

西村邦裕（にしむら くにひろ） 氏

株式会社テンクー 代表取締役社長 CEO https://xcoo.co.jp/
2001年 東京大学工学部 卒業。 2006年 東京大学大学院工学系研究科 博士課程修了。博士(工学)。
同大学の研究員・助教を経て、2011年に株式会社テンクーを創業し、代表取締役社長に就任。
大学の頃から、VR技術など情報技術を用いて、医療・ヒトゲノム情報の解析や可視化の研究に従事。
大学の研究を社会に還元するために起業し、ゲノム医療のためのトータルソリューションソフトウェア「Chrovis」の開発を始め、ゲノム医療を情報面から推進する活動を展開。東京大学がん遺伝子パネル検査「Todai OncoPanel」の先進医療Bの情報解析を担当し、臨床の現場で貢献できるよう取り組んでいる。受賞はMicrosoft Innovation Award、IPA
未踏IT人材発掘・育成事業、文部科学省 科学技術・学術政策研究所の「科学技術への顕著な貢献2018(ナイスステップな研究者)」など。
 

講演2 「スモールデータ強化学習でロボットの行動規則を最適化する」

膨大な試行錯誤を通じて収集されるビッグデータから行動規則を学習するAI技術である強化学習は、ビデオゲームや囲碁において人間以上の性能を達成したことから一躍脚光を浴びている。しかし、ロボットのような実システムでは、故障や手間の問題からビッグデータを収集できないため、その適用は容易ではない。本講演では、ロボットが収集可能な少数サンプルから行動規則の学習が可能なスモールデータ強化学習技術と、様々な実ロボットへの応用研究や産学共同研究の成果について紹介する。

【講師】

松原崇充 氏
国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学（NAIST)

研究推進機構 ロボットラーニング研究室 特任准教授（テニュア・トラック教員）

2007年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了 博士（工学）

2008年同大情報科学研究科助教、2016年同大准教授。2019年1月より現職。専門は機械学習と知能ロボット。

【3月13日タイムスケジュール】

◎18:15〜　　　　受付開始
◎18:30～18:40　開会あいさつ
◎18:40～19:20　講演１　「RNAの配列情報からタンパク質への翻訳効率を予測できる数理モデル」加藤晃（奈良先端大）
◎19:20～20:00　講演２　「超小型CMOSイメージセンサを用いた生体活動計測デバイスの開発」春田牧人（奈良先端科大）
◎20:00～20:20　Geiotプログラム紹介
◎20:20～21:00　Geiot個別相談会(予定)

講演1 「RNAの配列情報からタンパク質への翻訳効率を予測できる数理モデル」  

現在、抗体／ワクチン、成長ホルモンに代表される遺伝子組換え医薬品が注目されているが、これら有用タンパク質を細胞で効率的に生産するためには、細胞へ導入した遺伝子を効率的に発現させる必要がある。細胞内で遺伝子情報がタンパク質へと変換される過程（発現する過程）には、DNAからRNAへの転写過程、RNAの成熟化や安定性に関わる転写後過程、RNAからタンパク質への翻訳過程、タンパク質の成熟化や安定性に関わる翻訳後過程などがある。この中で、転写／転写後／翻訳の各過程は、DNAやRNAの核酸配列（A, T(U), G, Cの略語で表す化合物）の並びによりその効率が決定される。従って、配列情報が異なる細胞内在遺伝子について大規模な解析を行い、各過程の効率を客観的に数値化できれば、配列情報から各効率を予測可能な数理モデルを構築できる。本講演では、我々が開発した翻訳過程の効率をRNAの配列情報から予測できる数理モデルについて概説し、この数理モデルを外来遺伝子の発現に活用した応用例と人工配列の設計等の将来展望について紹介する。

【講師】

加藤晃（かとう こう） 氏

学位：博士（工学、大阪大学）1994

職歴：嘱託研究員（地球環境産業技術研究所、RITE）1994-1996

助教（奈良先端科学技術大学院大学、NAIST、バイオサイエンス研究科）1996-2016

准教授（奈良先端科学技術大学院大学、NAIST、バイオサイエンス研究科）2016-現在

研究内容：植物における有用遺伝子高発現系の開発

 

講演2 「超小型CMOSイメージセンサを用いた生体活動計測デバイスの開発」

リアルタイム生体活動計測を可能にする技術として、CMOSイメージセンサを用いた超小型デバイスの開発を行っている。CMOSイメージセンサは一般的な撮像素子である。身近なものとしては市販カメラやUSBカメラに搭載されている。しかしながら、生体内に埋め込むためにはセンサを独自に開発する必要がある。私達の研究室ではCMOSイメージセンサの設計から実装までのプロセスを行い、実験に最適な形状および性能をもった超小型デバイスを開発することができている。私の研究では、リアルタイム生体活動計測用デバイスを使い、小型動物における血流変化計測とその行動を比較することで生体活動メカニズムの解明を目指している。近年、長期間や複数匹間での生体活動モニタリング技術が求められており、私達はデバイスの小型化だけでなく無線化および給電技術の開発を行う必要がある。また、得られた膨大なデータの解析を行うために、ネットワーク経由でのリアルタイム解析技術を導入していく予定である。今後の成果は、医療や創薬への貢献が期待されている。

【講師】

春田牧人 氏
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 物質創成科学領域 特任助教

2014年に奈良先端科学技術大学院大学で博士（工学）を取得し、現在は同大学研究推進機構に特任助教と所属している。バイオサイエンス分野とエレクトロニクス分野に精通しており、CMOSイメージセンサの生体応用を主なテーマとした研究を行っている。近年は、薬学分野や情報分野との共同研究を積極的に進めており、融合領域分野研究の活性化に貢献したいと考えている。 

注意事項