刊行にあたって
バイオ研究の中心である生命や生物現象の解析は,次世代シークエンサーによる研究対象生物のゲノム配列は既読状態からスタートしつつあり,ゲノム解析技術の進歩に加えて,高性能ナノ分離や高度なイメージング質量分析など,多くの高度機器分析の進化もあり,生命を構成する分子を網羅的に解析する,いわゆるゲノミクス,トランスクリプトミクス,プロテオミクス,メタボロミクス,セロミクスを統合したセルオミックス時代は,シングルセル解析時代を迎えている。ゲノム集積データは膨大になり,「ビッグデータ」もその資質が問われる時代である。いかに,その集積したデータを何をもって整備するか。何をもって実践配置するか。社会では,多くの現況解析を数値データ化し,「空間」とともに,「時間」という要素の取り込みにより,「動態のデジタル」解析へのシフトが進みつつある。まさに,どのデータとどのデータを結びつければ,種々の社会現象や生命現象などが結びついて解析できるか,など,まさに,ディープラーニングとそのアウトプットを検証できるデータサイエンスの世の中が出現しつつある。これまで漠然としてとらえどころのなかった人間の精神的な領域として分類されていた領域までもが,ニューラルネットワーク研究の対象として発展し,ヒト脳機能の分子レベルでの詳細研究が現実化してきている。また,ヘルスケア領域は,AIを導入して個人個人の「ありのまま」の状態を総合解析していく研究領域へと展開しつつある。
バイオデータベースをもとに,生命のビッグデータの情報を,積極的に,かつ,論理的にも整理し,それから導き出す新しい成果や概念を,産学官の医療・創薬・モノづくり・環境などの新しい展開研究や実用的な製品にしていく時代が来ている。
監修者が主宰する京都バイオ計測センター(http://www.astem.or.jp/kist‒bic/)でも,データサイエンスの最新動向を整理して,AI技術を含む人材育成も含めて産学官の研究者に提供していかねばならないと痛感している。
本著では,これらの経緯をふまえてAI導入が浸透しつつあるバイオテクノロジーの発展に携わっておられる方々に,ご執筆の依頼をさせていただきました。ご執筆頂いた先生方には,この場をお借りして深謝いたします。読者の方々には,是非,この機会に本著を利用して,AIに飲み込まれないAIを超えた研究領域の創成に役立つことを願います。
（本書「刊行にあたって」より抜粋）
目次
第1章 バイオテクノロジーにおける一里塚
第2章 医薬との融合
1 創薬におけるAI技術の躍進:低分子からゲノム創薬・核酸医薬,そして量子創薬まで
2 構造生成器の基本的な考え方と具体例～セレンディピティ創出に向けて～
3 抗体医薬品設計のための機械学習技術
4 データ駆動型の創薬化学研究の現状
5 データ駆動型ドラッグリポジショニング
6 大規模トランスクリプトーム情報を活用した細胞制御技術で新たな創薬へ挑む
7 AIを活用した化合物設計
第3章 医療との融合
1 疾患経過のモデリングと患者のデジタルツイン
2 機械学習と医療支援
3 画像AIによる診断支援
4 ナノワイヤとAIによる尿中マイクロRNA解析と早期がん診断
5 AIを利用したナノポアによるインテリジェントセンシング
第4章 微生物との融合
1 スマートセルの効率的創製に向けた情報解析技術とAI活用
2 微生物シングルセル解析技術bit‒MAP(R)と大規模ゲノムデータが拓くバイオものづくりへの道
3 AIを活用したデータ駆動型のバイオ生産管理システムの開発
4 機械学習を取り入れた実験的操作によるタンパク質の機能改変・創出
5 AI駆動のバイオプロセスに資するDXアプリの開発と展望
6 AIを活用した培地の解析と設計
7 LCMS培地分析×AIによる細胞培養の条件最適化
8 代謝改変のための計算手法を援用した酵素基質特異性の調節と新機能開拓
9 AIによる発酵微生物食品の歩留まり改善と品質予測
第5章 酵素・タンパク質との融合
1 AIによる高機能化酵素の創出
2 AIを活用した酵素探索と酵素機能改変
3 タンパク質工学における深層学習の進展
4 AlphaFold等のタンパク質立体構造予測モデルの応用
5 AlphaFoldによるタンパク質立体構造予測の創薬応用
6 機械学習とMDシミュレーションを融合した細胞膜透過ペプチドの創出:Pep‒MDの設計,評価,そして特性解析
第6章 フードテックとの融合
1 フード3DプリンターとAIによる計算フードテクスチャ
2 AI味覚センサーレオの原理と活用
