【脳活動を光学的に解析する未来】【22卒】 杏林製薬 臨床開発職の内定ES(エントリーシート) No.69367（名古屋大学大学院/男性）（2022/3/14公開）

光学式ブレイン・マシン・インターフェイスによる新規脳機能解析手法の確立 続きを読む

私は、ブレインマシンインターフェイス（BMI）の精度向上を目指して研究しています。BMIとは、脳と機械を接続し、直接情報をやり取りする技術です。BMIを用いると、外部センサーによる認知機能の拡張や、思考による機器制御が可能となります。この特性から、BMI技術は介護、福祉分野での活用が期待されています。BMIの精度を向上させるには広く脳活動を記録することが重要です。現在主流のBMIは電極を用いて神経活動を記録しますが、この方式には脳の一部分の活動しか記録できないという欠点が存在します。そこで、脳の広範囲の神経活動を画像として取得することができる、広域カルシウムイメージングと呼ばれる手法に注目しました。本研究では、モデル動物にマウスを使用して光学的にBMIを実現し、それを用いた新たな脳機能解析手法の確立を目的としています。現在、神経活動の記録に必要な顕微鏡と専用ソフトウェアの作製が完了し、視覚刺激を提示した際の神経活動データの記録に成功しています。また、記録した神経活動データを用いて機械学習モデルを構築し、視覚刺激をした際の活動パターンを検出することに成功しました。現時点では、視覚刺激の活動パターンを検出するに留まっていますが、レバーなどを引かせた際の前肢運動の活動データを用いて、同様の手法でモデルを構築し、リアルタイムで前肢運動の活動パターンを検出することで基礎的なBMIを構築できると考えています。この研究を進める上で最大の障壁であったことは、このテーマが新規テーマであり、研究室内にBMIに関する知見や実験系がなかったことです。そのため、神経活動の記録に必要な顕微鏡やデータの記録・解析用のソフトウェア、実験装置を一から作り上げる必要がありました。その上、今年は新型コロナウイルスの流行があり、入学後しばらく大学に行くことができない期間がありました。そこで、その間に以下のことを実践しました。1.神経科学、画像処理、機械学習の教科書を読み、不足していた知識を補いました。2.マイコンボードを含む電子工作キットを購入し、基本的な電子回路を組めるように練習しました。3.先輩のデータを使って機械学習のプログラムを組むことで、データ処理技能の向上に努めました。これらの取り組みのおかげでBMIの基礎知識の習得ができ、必要な実験系の構築にスムーズに取り掛かることができました。 続きを読む

データサイエンス・統計 続きを読む

私は積極的に挑戦し、やり遂げられる人間です。学部時代には他大学院への進学に挑戦しました。私は、高校生の頃から趣味で続けていたプログラミングと、大学時代に学んできた生物学の両方を用いた研究がしたいという思いと、異なるバックグラウンドを持つ人達と関わることで自分を成長させたいという思いから、他大学の大学院へ進学しました。私の周りには他大学院への進学経験者はおらず、インターネット等で集められる情報には限りがあるため、初めはどう進めたらよいか戸惑いました。しかし、思い切って多数の研究室に研究室訪問を行うことで情報を収集し、頂いた研究内容に関する情報や入試に関するアドバイスに沿って十分に勉強することで、自分の目的にあった研究室を探し当て、合格することができました。この経験から、一見困難に思えることにも積極的にチャレンジし、困難を少しずつ分割しながら乗り越える力が身につきました。 続きを読む

私は、「話のわかるデータの専門家」としての役割を担っていきたいと考えています。その理由は、治験を進めていく中で、データサイエンスにあまり詳しくない人にもわかりやすく提案したり、解析結果の解釈について可能な限りわかりやすく、そして正しく伝えたりすることがチームとしての臨床開発への貢献につながると考えるからです。私の研究室では、分子生物学や幹細胞の研究テーマも存在しているため、データサイエンスの知識がある人ばかりが在籍しているわけではありません。この環境で、データサイエンスの知識がない人にも自分のやっていることを理解してもらおうと試行錯誤した結果、簡潔に解析手法の要点を説明する力や、相手の質問の意図を汲み取って適切に図示し、説明する力が身につきました。この力を生かして、チーム全体にデータサイエンス的な観点、そして解析結果の解釈を適切に共有することで、臨床研究に貢献したいと考えています。 続きを読む