その昔ゲノム創薬バブルというものがありまして…
ググってもあんま出てこないのでメモっておきます。蛋白質核酸酵素のバックナンバーの2000年あたりの総説を眺めればその当時の状況が少しわかるかもしれません。 私が前の会社に入社したころ、ちょうどヒトゲノムが解読終了するってあたりで、バイオインフォ等のIT技術に対する期待感の高まりというのが凄かったわけです。バイオインフォの部署もポコポコ出来たし、そのあたりへの投資も凄かったように思う。だってセレラ・ジェノミクスのヒトゲノムデータアクセス費用ってビビる額だったのに中小企業のファーマでもアクセスするための投資をすべきかって本気で考えてたくらい。 冷静に考えるとみんな頭湧いてたな…ｗ ビッグデータとかAI創薬とかは、昔ゲノム創薬というバズワードで大金突っ込んで成果がたいして得られなかった過去をなぞっている気はする。お金を循環させるという意味では意義はあるのかもしれないけど。 — kzfm (@fm
「AI創薬・ビッグデータ創薬」を読んだ
薬事日報社からの出版だけど、タイトルがキャッチー過ぎてどうなんだろう？と思ったが、内容は良かった。 でもタイトルと内容があっているのかというと正直微妙なところである。というのは世間一般で期待感の高まっているAI創薬と本書でのAI創薬の定義がちょっと違うからかなと思う。 自分がタイトルつけるなら「ゲノム創薬2.0」とかそんな感じにするかと思った。実際1,2章はそういう内容だった。 第一章ではビッグデータを「従来の医療情報のビッグデータ」と「新しい生命医療情報のビッグデータ」の２つに分けて考え、後者の方はGWASやNGSと絡めて予防医療とか層別つまりpersonal medicineの方向に着実に向かっているということが丁寧にかかれていて分かりやすかった。 GWASのデータからターゲット探索するのは最近批判されていたけど、やっぱり大規模スタディーからなんかいいものみつかるんじゃないかなーと期待
ゲノム言語ATGC
ゲノム的にGCリッチなほうがいいだろうということで0と1にg,cをそれぞれ割り当てて数字を表現するようにしてる。exitコマンドには終止コドンを割り当てようかとも思ったが、なんとなくaaaにしてみた(polyA)。 しかも（というか当たり前だけど）blastでホモロジーサーチがかけられるし、multifastaにしておけばソース管理もできるうえに、データベース化してインデックスはっておけば、NCBIのツール群でコマンド一発で取り出せる。 ただ今回作ったHELLO_WORLDの配列はblastnだといい感じにヒットしなくて悲しかったので、blastxかけたらブラックコットンウッドからなんかひっかかった。 >gb|ABK94795.1| unknown [Populus trichocarpa] Length=229 Score = 33.5 bits (75), Expect = 5.9 I
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