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一般的な話題

ビッグデータが一変させる化学研究の未来像

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GoogleやFacebookのような人類の生活に欠かせないものになりつつある情報の集約と提供を行う企業は、我々の生活を一変させてしまいました。

近年の科学では膨大なデータを扱う事が普通になって来ました。ゲノム情報やタンパク質のX-線構造解析、大気や流体の解析、化学反応の経路探索や化合物の安定配座の検索などデータの塊のような情報がさらりと流れています。

 

筆者が大学生の時に買ったPCはメモリーがせいぜい8メガバイトでした。増設メモリーが8メガバイトで数万円です。さて最近ではUSBメモリーとして1ギガバイトの製品が1000円しないで売られています。ハードディスクは2テラバイトの製品が数万円で普通に売っていますよね。扱う事ができる情報が増えるに従って、様々な事が可能になり、生活や研究環境は大きく様変わりしましたが、これは一体どこまで増えるのでしょうか?ペタバイト?エクサバイト?

 

Nature Chemistry誌より、そんな加熱する情報化社会と化学者の未来像について議論したTulane大学のBruce C. Gibb教授によるthesisをご紹介します。前回はこちら

 

Big (chemistry) data

Gibb, B. C. Nature Chem. 5, 248-249 (2013). Doi: 10.1038/nchem.1604

 

化学者はこのBig-Dataによってどのような影響を受けているでしょうか。

昔話ばかりで申し訳ありませんが、筆者が学生の頃、ある化合物に関して合成法などを調査する際にはChemical Abstracts(ケミアブ)が欠かせませんでした。これは発表された論文に記載されている化合物全てをインデックスした言わば検索エンジンでした。しかし、これは書籍であり紙媒体に記録されているものなので、調べたい化合物に関して過去全ての年の巻を調べる必要がありました。一つの化合物を調べるのに丸一日かかります。一冊が広辞苑のような厚さで、それが毎年数冊ですから図書館の一角がChemical Abstractsで占められていたものです。今でも図書館に行けばあると思いますのでぜひ探してみて下さい。

This storage of data is good for the statisticians, epidemiologists and so on. But what about the humble, end-user, chemist?

さて時代は進み、ケミアブの情報が電子化されるのは当然の流れで、今ではSciFinderやReaxys、Google Scholarなどがケミアブに取って変わられた訳です。化合物の構造や名称、著者の名前を入力してポチッとすれば一瞬で必要な情報がモニタに出てきます。

big_data_1.png

図は論文より引用

そんな技術の延長で将来的には欲しい化合物の構造を入力すると、合成法を調べてくれて、三次元プリンターで実験装置が組み立てられ、試薬が自動的に混合されて合成される。反応条件の検討も自動で96穴プレートでやってくれますし、精製も自動で、出来た化合物が液体であってもX-線構造解析で自動的に構造を決めてくれるのでしょう。

さらには実験手順も自動で書き出してくれる。それだけじゃありません。論文も自動的に書いてくれますのでイントロと結論を書けば終わりです。もちろん必要な引用文献も自動で収集してくれます。
研究費を得る為の申請書も自動です。研究者を測る指標はh-indexではなく、どんな事を思いついたのか、idea index (i-factor)で示される事になるでしょう。申請書を提出すれば、i-factorを基に審査され、あっという間に採否が決定しその場で研究費が振り込まれて研究をスタートできます。よって研究室は化学の知識が重要な役割を果たす実験よりも、知識のマネージメントが重要になってくるでしょう。
As the river of scientific discovery sweeps onward, we need to embrace new and potentially dangerous currents.
益々加速する情報化社会の流れにおいて、化学の世界もその川に乗っていくのでしょう。その流れの全てを知る必要はないですが、基本をおさえ、何がいいアイディアのように見えるのかを知り、あとは水着があればいいのではないでしょうか。いや待てよあなた泳げますよね?

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有機合成化学が専門。主に天然物化学、ケミカルバイオロジーについて書いていきたいと思います。

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