しかも、世界ではDNAの遺伝情報だけでなく、その遺伝情報をもとに、いかなるRNAが転写され、タンパク質が合成されるかまでの解析を「一細胞」単位で扱う「一細胞オミクス技術」の研究が進んでいます。これからの時代、ライフサイエンスは、37兆個ともいわれているヒトの細胞１つずつのプロファイルや、その関係性など内的宇宙とも呼べる膨大なデータを扱うようになると考えられています。
また、アミノ酸の配列情報からタンパク質の立体構造を予測するAIがクライオ電子顕微鏡などの実験的手法と同レベルの精度で予測が可能になったことが世界的に大きな成果として取り上げられています。
今後の研究は膨大なデータから生命現象や薬物の効果を計算機で予測してから実験を行うようになっていく、コンピューテーショナル・バイオロジーの側面が次第に大きくなっていくでしょう。

　そのためには膨大なデータから生命現象の意味をとらえ、予測するバイオインフォマティクスやデータ科学の研究者の存在が欠かせません。しかし、残念ながら欧米と比較すると、日本におけるバイオインフォマティシャンやデータ科学も理解できる生命科学者の育成は遅れていると言わざるを得ないのが実情です。

　今後はより積極的な人材育成策が求められます。例えば、情報工学を専門とする学部の新設を通して、計画的にバイオインフォマティシャンを増やしていかなければなりません。もちろん生命科学分野に情報工学の専門家が集まる魅力的なキャリアパスを作ることも重要で、医学部や生命科学系の学部、学科に情報工学の専門コースを新設し、出身研究分野にこだわらず、積極的に人材を登用していくことが求められます。もはや生命科学、医科学のすべての研究者にとってインフォマティクス・データ科学は必須であり、教育のカリキュラムの見直しも必要でしょう。

　ノーベル賞を受賞した京都大学の本庶佑特別教授による、がんの新しい薬の研究はその治療費が高額であることでも話題になりました。また、同じく京都大学の山中伸弥教授が開発したiPS細胞も近年、活発に研究された結果、複雑な構造を持たない臓器に限られるとはいえ、体外で培養した臓器の移植が期待できるようにまでなってきました。目の網膜における一部の疾患については、すでに患者にiPS細胞を変化させた細胞を移植する臨床研究が行われており、近い将来の実用化が期待されています。さらに現在は、がん患者さんの細胞を取り出してゲノム編集で遺伝子を改変して体内に戻してやる細胞治療やゲノム編集を直接用いた遺伝子治療の臨床研究が進められています。

　しかし、一方ではこれらにかかる莫大な医療費の問題が懸念されています。前述した網膜の再生医療の場合、一説には１億円程度のコストがかかったとも言われています。これらの医療が普及すれば、それだけ多くの患者に福音をもたらすものの、現在の医療保険制度にとっては破綻の危機を抱えかねないでしょう。

　研究の進展によってコストダウン化は進むと思いますが、それでも従来の医療技術に比べて高額であるのは間違いありません。これらの治療により患者さんが社会復帰できることも考えた場合、長期的に見て、どの程度の金額までであれば社会で許容されるでしょうか。この点は医療経済的に評価して、どのような医療保険制度の下、実用化していくかを今からしっかり議論していかなければなりません。

　これまでに説明してきたAI創薬やゲノム編集を用いた遺伝子治療、細胞治療、新型コロナウイルスのmRNAワクチン等、この分野の新しい科学技術駆動のイノベーションはスタートアップ・ベンチャー企業が牽引しています。日本では優れた研究成果を基に、起業したり、商業化するための目利きのできる人材が圧倒的に不足しています。学生さんは是非アントレプレナーシップを学んでほしいと思います。