授業の目的

タンパク質・RNA・DNAは生体の構成要素であるだけでなく、医薬品や物質生産など様々な用途に利用できる機能性分子としての側面をもつ。生体分子の配列や構造を改変して、人類にとって役立つ機能性分子を創出するために、近年、データサイエンス的手法が盛んに用いられている。本講義では、このような生体分子設計のための機械学習、バイオインフォマティクス、分子シミュレーション手法について、最新の研究事例を通して学ぶ。

教育内容

タンパク質の設計問題として、医薬品として利用される抗体の設計、物質生産に利用される酵素の設計について学ぶ。バイオものづくりにおけるタンパク質生産量を向上するためのmRNAの設計（コドン最適化）やプロモータDNAの設計について学ぶ。RNAを用いた医薬品として注目されているmRNAワクチンやRNAアプタマーの設計について学ぶ。

教育方法

パワーポイントによる講義を行う。パワーポイント資料は講義前にホームページ等で配布する。毎回の講義では、理解度確認のために基礎的な内容の課題を出題する。また、数回の講義ごとに、応用的な内容のレポート課題を出題する。
講義内課題、レポート課題については、提出後に模範解答を配布して解説を行う。講義に関する質問はメールや対面にて受け付ける。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2

授業内容(シラバス)

到達目標

機能性分子としてのタンパク質・RNA・DNAの様々な用途と、その設計問題における重要な概念について理解できる。生体分子設計に用いられるデータサイエンス的手法について理解できる。

評価方法

講義内で出題する課題（30％）、レポート課題（70％）の合計で評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学修時間：60時間】
予習：事前に配布する講義資料を読み、疑問点を明確にしておくこと。
復習：レポート課題の解答を作成し、提出後に配布する模範解答との比較・考察を行うこと。

備考・その他

【関連科目：生命科学と機械学習、生物配列解析特論、機械学習プログラミング】
　※本科目は機械学習の基礎知識を使用するため、不安がある場合には、学部科目の「人工知能・機械学習入門」や「深層学習入門」の聴講を推奨する。

教材