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特集 2

M&Dデータ科学センターがオープン

M&Dデータ科学センターがオープン

医学とデータサイエンスに精通した「スーパーメディカルサイエンティスト」を養成

　「メディカルビッグデータのデー

タ量は他産業に比べて膨大である

ことに加えて、電子カルテ情報や

生活習慣情報、リアルタイムライ

フログなど、多種多様な要因が複

雑かつ相互に作用しているという

難しさがあります。さらに、配慮

すべき個人情報であるという点で

も、管理体制の整備やデータを扱

う人に対する教育が必要となりま

す。しかし、これだけ膨大な情報

量を人間が解析することはもはや

不可能です」

　

将来の医療には、ＡＩによる解

析を行うなど、医学を理解する

データサイエンティストの養成が

必須となっている。

次世代医療の担い手を育成

　

東京医科歯科大学では、これま

でにも先制医療学コースや先制医

歯理工学コースといった大学院改

組を行い、データ関連人材育成プ

ログラムや医療・創薬データサイ

エンスコンソーシアムの形成など、

段階的にメディカルビッグデータ

東京医科歯科大学は、2020年4月、医療分野のデータサイエンティスト養成を目的とした研究拠点「M&Dデータ科学センター」をオープンする。

医学とデータサイエンスの融合でどのような医療を実現しようとしているのか、宮野悟センター長に聞いた。

ＴＭＤＵの医療ビッグデータに

データ科学という“目”を入れる

　

膨大かつ複雑な医療ビッグデー

タを活用してSociety5.0

時代の

先制医療を担う人材が求められて

いる。その人材育成のため、東京

医科歯科大学は「Ｍ＆Ｄデータ科

学センター」を設置。

　

センター長には、東京大学医科

学研究所ヒトゲノム解析センター

教授などを歴任し、スーパーコン

ピュータを用いたがんゲノム解析

の第一人者として知られる宮野悟

氏が就任する。

　

Ｍ＆Ｄデータ科学センターは、

「Ｍ＆Ｄデータ科学基盤系」「Ｍ＆

Ｄデータ科学実践系」「Ｍ＆Ｄデー

タ科学アウトカム系」という３つ

の領域と７つの部門で構成。新規

採用の10名を含む29名の教員に

は、メディカルデータ科学の基礎

となる情報科学、統計科学、計算

科学、ＥＬＳＩ（倫理的・法的・

社会的課題）などの研究者も含ま

れている。

　

宮野センター長は、東京医科歯

科大学でデータ科学拠点を設置す

る理由を次のように説明する。

　「東京医科歯科大学は、医学と

歯学に特化した世界トップレベル

の教育研究機関であり、大学病院

や疾患バイオリソースセンターに

はすでに膨大な臨床データや生体

試料が存在しています。ここに

“データ科学”という“目”を入れる

ことで、医学とデータサイエンス

に精通した“スーパーメディカル

サイエンティスト”を育成するの

です。いずれは学外とも連携して、

日本におけるメディカルデータサ

イエンスのモデルになることを目

指しています」

膨大かつ多種多様な

医療ビッグデータの特殊性

　

このようなセンターが必要とさ

れる背景には、メディカルビッグ

データの情報量の多さと特殊性

がある。さらに世界的な動向も見

据えた上で、センターを運営して

いく。

サイエンス人材の育成に取り組ん

できた背景がある。

　

次のステップとしては、なるべく

早い段階でデータ科学のベースか

ら学べる環境を整えていきたいと

考えている。

　「スーパーメディカルサイエン

ティストになるなら、大学院に入っ

てからではなく、思考が柔軟な18

歳から学んでほしい。それまでは、

Ｍ＆Ｄデータ科学センターに集

まった各分野の研究者たちが現

実の問題を整理するところから始

めて、それぞれの専門性を生かし

た問題解決に取り組んでいきま

す」

　

こうして各分野が有機的につな

がることで、Society5.0

時代の

医歯学研究・医療・教育を牽引す

る拠点となることを目指してい

る。宮野センター長は次世代の

人材育成も重要だと語る。

　「これからはＭ＆Ｄデータ科学

センターが中心となって、未来の医

療を担う人材を育成していきたい

と考えています」

M&Dデータ科学センター

宮野 悟センター長

特集 2

1979年九州大学大学院理学研究科数学専攻修了。1984年博士号（理学）取得。東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授を経て、2019年東京医科歯科大学特命教授に就任。2020年4月よりM&Dデータ科学センター長に就任。専門分野はシステム生物学、バイオインフォマティクス（生命情報学）、がんゲノミクス。

実習環境の提供

高精度・多元医療データ

生体多元データ

医療現場の要求

技術支援

教育マテリアルの提供

アントレプレナー

社会実装

M&Dデータ科学センター～３つの領域と７つの部門で構成されるデータサイエンスの研究・教育拠点として誕生～

データ科学アウトカム系

データ科学実践系

データ科学基盤系

インテリジェントホスピタル部門

データ科学戦略開発部門

生体多元情報研究部門

AI・ビッグデータ研究部門

データ科学アルゴリズム設計・解析部門

メディカル統計数理研究部門 データ科学 ELSI 研究部門

教育組織（学部など）

産業界

～産学共創教育～インターンシップ共同研究

データシェアリング

TMDUビッグデータ

研究課題 研究成果、教育マテリアルの提供

社会実装・開発支援研究支援・基盤構築