本記事ではエディテージのグラフィカルアブストラクト制作サービスを通して、研究プロモーションをされている研究者の方とその方の研究論文をご紹介します！
研究者プロフィール
小井土 大 (Masaru Koido)
東京大学 大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 特任准教授
理化学研究所 生命医科学研究センター ゲノム解析応用研究チーム 客員研究員
データサイエンス×生命科学。
WET研究（がん・オルガノイド・マイクロ流体デバイス）を背景に、統計解析・機械学習を中核技術としてゲノミクス研究を展開している。既存データの再解析を通じた新規知見の創出において、多数の実績を有する。
金融系シンクタンクでのデータ分析コンサルティング（3年）に加え、統計・機械学習に関する教育・講演経験を有し、製薬企業における大規模ゲノム解析のコンサルタントも務めている。
研究業績・詳細：https://researchmap.jp/mkoido
研究紹介
関連論文（SharedIt／閲覧専用版）：https://rdcu.be/c26Uj
※Springer NatureのSharedItにより、論文の閲覧専用で共有しています。
DNA配列パターンのみを入力とし、組織・細胞種ごとの遺伝子発現パターンを予測する機械学習法は、2018年頃に台頭した新技術ですが、低発現の非翻訳RNAの予測精度は低く、評価対象から除外される例も多くありました。私は、低発現予測に特化した新規機械学習法（MENTR）を開発し、エンハンサーRNAを含む非翻訳RNAの予測精度を大幅に向上させることに成功しました。さらに、学習後のインシリコ変異導入法によって多因子疾患等の全ゲノム関連解析(GWAS)結果との統合解析を実施し、疾患関連の多型から1万種以上の疾患原因非翻訳RNAを推定しました（本論文）。
あなたの研究を一枚の画で魅せる、
エディテージのグラフィカルアブストラクト制作サービス
研究プロモーションへの意気込み
上で紹介した技術により、私は日本人類遺伝学会（The Japan Society of Human Genetics）の奨励賞（Encouragement Award）、及び第15回理研・技術奨励賞（桜舞賞）を受賞しました。MENTRを活用した共同研究により、アトピー性皮膚炎や頚椎後縦靭帯骨化症（難病）などの遺伝的要因の生物学的解釈が可能となり、一部は実験的に実証もされています。（Tanaka, Koido# et al. J. Allergy Clin. Immunol. 2021; Nakajima, Koido# et al. Am. J. Hum. Genet. 2023; Hikino, Koido# et al. EBioMedicine. 2021; Mishra, Koido et al. Nature. 2022; Oguchi, Koido et al. Science. 2024; # は第二著者）。
このように、本論文（MENTR）は、インシリコ予測から新規の疾患バイオマーカーや疾患標的分子（特に非翻訳RNA）を同定できる手法であり、前向き活用にも成功した数少ないバイオインフォマティクス手法です。Nature姉妹誌であるNat Biomed Engに掲載された一方で、EnformerやAlphaGenomeなどの”巨頭”の影に隠れ、レビュー論文などにおいても引用されないことがしばしばです。そのためセルフプロモーションを行い周知することが必要と考えております。
エディテージのグラフィカルアブストラクト制作サービスを使って
DNA配列の機械学習による転写予測は、動作原理としては非常にシンプルですが、私自身、図示してわかりやすく説明することには常に悪戦苦闘していました。今回、わずか数日でグラフィカルアブストラクトのドラフトを作成いただき、細かい指摘に対する修正も数日で迅速に反映していただきました。また、複数フォーマットでの納品もあり、さまざまな場面で使いやすいグラフィカルアブストラクトだと感じました。
エディテージでは、より多くの人に研究成果を届け、研究のインパクトを最大化するために不可欠な研究プロモーションを推奨しています。「研究成果を社会貢献に繋げたい」、「より多くの研究プロジェクトに携わりたい」、「自分の研究で誰かを勇気づけたい」、そんな研究者の想いを応援しています。
ジャーナル投稿も、研究プロモーションも、
見栄えの良いグラフィカルアブストラクトで差をつける！
