コンピュータ・ソフトウェアの発展が生命メカニズムの解明を左右する

遺伝子情報はほんの一部しか解読されていない

生物の遺伝子配列データは膨大です。ヒトの場合、染色体の数こそ23対ですが、塩基配列でいえば60億個もの膨大な塩基配列を持っています。さらに、その遺伝子の内容はヒトという種に限ってさえ共通ではなく、人種によっても違うし個人差もあります。さらに、ほかの種の生物もいることを考えれば、その数は天文学的な数字です。この中から、遺伝子情報の生物学的な意味を見いだすことが課題となっていますが、現在明らかになっているのはほんのわずかです。
そもそも生物学的な意味の解析の前に、塩基配列そのものの分析も進んでいません。塩基配列は、記号の並びとして表現できます。DNAであれば、4種類の記号の配列になります。似たような配列であれば、生物学的に同じ機能をもっているはずです。現在は、そのような前提から、ヒトやサル、マウスなど異なる種の塩基配列を比較することで、似たような配列を探し出している段階です。このような、似た配列を見いだす手法を「多重配列アラインメント」と呼んでいます。似た配列の場所がわかれば、化学的な実験で生物学的な意味の抽出が可能になります。

ソフトウェアの高速化が課題

塩基配列の解析は、コンピュータで行われます。しかし、あまりにデータが膨大なため、スーパーコンピュータを使っても、1つのタスク（仕事）を行うのに何カ月もかかる場合があります。そこで必要となっているのが、高速なソフトウェアの開発です。すでにさまざまなソフトウェアが開発されていますが、最近ではパターン認識を利用したアルゴリズムが研究されています。パターン認識とは、多くのデータの中から意味のあるまとまりを抽出する処理方法です。膨大なデータを先頭から検索するのは時間がかかります。的をしぼって対象を見つけ出すことで検索時間を短縮するために、このような技術を採用したソフトウェアが開発されています。生命メカニズムの解明、それを応用した医学の発展のカギはソフトウェアの開発にあります。

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九州工業大学情報工学部生命化学情報工学科教授山﨑敏正先生

興味が湧いてきたら、この学問がオススメ！

メッセージ

生命情報工学は、「工学」という語句が含まれていますが、いわゆる機械工学とは違います。その技術は、医学や薬学など医療分野での利用が可能だからです。特に、脳科学、ゲノム解読などの情報科学と医学・生物学の融合は、今後さらに進んでいきます。また、生命情報工学を利用した医学は最先端分野ですから、社会への影響も大きいのです。コンピュータ、アルゴリズム、確率、統計などに興味があり、そのような知識を修得するだけでなく、社会に役立てたいという人には最適な学科です。

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