それではここから壇上談話会ということでちょっと趣向を変えまして、講演者の方に今日はご自身の研究への向き合い方についてお話しいただきたいと思っています。

これまでの研究の中で皆さんが一番わくわくしたのはどんな時でしょうか。例えば、何かを発見したり、思いついた瞬間などありますか。

今日のお話で言えば、ゲノムからクモ糸の遺伝子の全長配列を探すのですが、長さが10キロベース程あり、シーケンサー*で一度に読めるギリギリの長さです。そうすると、配列の最初の頭だけ、端のお尻だけの断片的なデータしか取れないこともしょっちゅうで、トライアンドエラーを繰り返して、ついに頭からお尻まできれいに収まったデータが取れた時は一番興奮しました。
*シーケンサー…塩基配列を読み出すことができる解析装置のこと。

それからだんだん研究が進んできて、今はもうその発見に慣れてしまった感じですか。

刺激に慣れてしまったということはあるかもしれません。長く続けているとある程度勘が働くようになるということもあります。今はもっと長い50キロベース以上あるクモ遺伝子を探す旅に出ているんですが、そのシーケンスデータ解析をしている時は未だにワクワクしますね。

続いて、秋山さん、今までで一番わくわくしたのは？

やっぱりクモですね。私はクモ胚の発生が面白そうだと思ってオオヒメグモを扱い始めたのですが、初めは思うような結果が出なかったんです。当時登場したばかりのRNAi*を知って、ショウジョウバエや脊椎動物で背腹の軸を決めるときに働いている遺伝子のノックダウンをクモで試してみたら、絶対何か起こっていると期待できるような形態変化が見られました。その時は「クモを使ってすごいことが見える！この研究を続けていいんだ。」と興奮しました。
*RNAi…タンパク質機能を解析のために、遺伝子発現をノックダウンする手法

ちょうどあれは2004年でしたね。僕がナメクジウオの採集で中国に行って研究室を留守にしていたのですが、電話でその連絡を受けました。

そうですね。ちょうど小田さんが出張でいない上に学生さんも誰もいなくて、実験室に一人だったのを覚えています。たまたまいた技術員さんになかなかその感動を伝えられず一人で胸を躍らせていました。今思い返すと全く新しい機能解析という技術を用いて、クモの性質とマッチした実験スタイルが組める可能性という、うまく言葉にできないような未来が広がった瞬間に私は感動していたんだと思います。

次は古澤さん、進化実験の研究を続けてきた中で一番ワクワクする瞬間は何ですか。

私は理論研究の人間なので、頭の中で因果関係を切り出せた瞬間がすごく好きでした。人間はコンピューターの中にある沢山のデータから、高次元のデータをダイレクトに見ることはできません。3次元までしか把握できない。大腸菌を用いた実際の実験で得た何千もの遺伝子の発現量や配列の変化を含むデータの中から、適応能力の進化のルールを示唆する関係性を見出すためには、複雑な高次元データの果てしない選択肢の中からなんとか上手い切り口を探り当てなくてはなりません、それが「わかった！」となる瞬間が好きですね。

コンピューター上でデータを集めている最中にはない面白さですよね。

データを集めている最中はあまり面白くないのですが、進化実験はどんな結果が出るか全く分からないので、まず進化させてみようととにかく手をつけてみます。そうして出てきた沢山のデータから見える切り口を探すことは私にとってはかけがえのない面白さです。

次の質問ですが、現在の技術では難しいけれど今の時代からさらに技術が進んで、いずれできるようになったら是非挑戦してみたいという実験や、解析はありますか。

実現はそう遠くないと思ってはいますが、やはりクモの遺伝子はしっかり解析できるようになるといいなと思っています。今CRISPR*という技術の登場により、かなりゲノム編集が簡単にできる生きものもいるんですけども、なかなか導入がするのが難しい生きものも多くいます。近い将来、それを難なくクモなどにも使えるようになったらいいですね。

もう1つは、これも実現は近いと思いますが、タンパク質や化合物を特定するシーケンサーが欲しいです。現在のナノポアシーケンサーは膜タンパク質を通過する物質の大きさや形によって流れる電極のパターンを検出して４種類の塩基ATCGを分別する仕組みです。最近はアミノ酸の20種類でも分別できるようになってきて、タンパク質のシーケンスも簡単にできると考えています。さらに、現在の質量分析のような技術を超えて、いろいろな物質を特定できる技術革新を期待しています。
*CRISPR…ゲノム編集ツール

勉強になります。クモのCRISPRなど、私たちも同じ悩みを抱えています。実験室の飼育でクモの世代を回せてはいますが、いざ卵に何か操作をして、それを親に育てて、また次の世代を見るころがまだ難しいですね。もしクモにゲノム編集が容易にできるようになれば、違う世界が広がると私たちも思っています。続きまして秋山さん、どうですか。

汎用性のある技術ではありませんが、私はコンピューターや数学にあまり精通しておらず純粋に生物学の出身なので、多細胞生物やそのパターンについて数学などを取り入れた研究をより積極的に行いたいと思っています。もちろん、既にそのような研究をされている方もたくさんいますが、生物学においてもそれらを取り入れて、よりエレガントに洗練された研究ができると良いなと常に考えています。

われわれのラボとしてもやはり生物に起こる現象を、最終的には数学的に説明できるようになることが一番重要ではないかと思ってやっています。次に、古澤さんはどうでしょうか。

この先、人類が地球外生物を見つける技術か、生命をつくる理論をつくるのか、どちらかのうまい切り口を求めています。最近、共同研究やプロジェクトが始まって、今、アストロバイオロジー（宇宙生物学）のプロジェクトに関わっているんですが、現在、エンケラドゥス*や火星から質量分析のデータを取り、そこにどのような物質が存在するかが分かりました。そのデータからどんな生物がいたのか、ちょっと考えてみて、って言われたんですよ。なかなか面白いテーマですけど、どうやってアプローチすればいいかなと悩んでいるところです。

今は機械学習を使うと、実現可能な全ての化学反応を羅列するようなことができます。実測された物質で、うまく代謝が回るようなネットワークや構造の予測を積み上げていくと、地球上の生物にとらわれない「生きているとはどういうことか」というところに最終的に到達できると、個人的には期待しています。
*エンケラドゥス…土星の第2衛星

なかなかスケールの大きい話ですね。地球外生物の探索というような、誰もが夢とロマンを感じるテーマに対して生命科学がうまく糸口を提供できれば素晴らしいなと思います。

それでは最後に皆さんに、今の研究者やこれから研究者を目指す人に向けて一言お願いします。

あんまり流行りに飛びつかないほうがいいですね。本当に自分の興味や好奇心という軸を持てるようなところをまず鍛えて、その後で何が好きなのかを見極めてほしい。流される勉強はしないほうがいいと思います。

本当に自分のわくわくすることは何かなっていうことを、真剣に考えて欲しいと思います。他の人と共有できる部分との兼ね合いもあるけど、それ以上に昼夜問わず自分がずっと取り組めそうなことを見つけられたら、それが幸せなんだろうなって思ったりしています。

学生には、好きなことをいろいろやればいいと言っています。世界をきちんと眺められる人になってほしいと思って指導しています。あとは50年後ぐらいまで引用されるような論文を書けるようになることは大事だと思います。

皆さん何聞かれるんだろうってすごく緊張していらっしゃいましたけど、あくまでも談話会という、皆さんの人柄が見えるような場にしたいと思ってます。怖い質問は出ないはずです。(笑)

本日は皆さんとても興味深い講演をしてくださりありがとうございました。まず初めに、普段行っている研究の中でここが楽しいっていうところがあったら教えていただけますか。

僕は進化を一から観察してみたくて、RNAという、遺伝情報をもつ物質だけを繰り返し自己複製させるシンプルな実験系を作りました。RNAの振る舞いやそこに書かれた遺伝情報がどのように変化してくるのかをみています。かなり自分の研究室に特異的な話になりますが、やはり進化実験をやっているので、MEGAという系統解析ツールを使って、PCの画面上で遺伝情報を示す塩基配列の変異を自分で探している時が一番楽しいです。そこにどんな進化の兆しがあるのか想像するとワクワクします。

配列解析をするときの、ずらっと並んだATGCの配列の違いを探している時ですよね。原因遺伝子を見つけたときの嬉しい気持ちはわかります。続きまして、藤原さんは今までの研究生活の中で、わくわくしたことはありますか。

難しい質問ですね。自分自身が実験するっていうのは、50歳以降はあんまりなくなって学生や研究員と話をしながら進めることが多いのですが、一番楽しいのは、現場で実験を進めている学生や研究員と話して、全く予想していなかったことを聞いたときは心が躍ります。例えば昆虫の性を決定する因子として知られていたdsxという遺伝子が、たった一つでチョウの翅の模様を「擬態型」から「非擬態型」にする働きももつことがわかりました。こういう話を聞いた時は、自分で発見した時と同じくらい嬉しいです。

コミュニケーションをとることは大事だと思います。その分野に造詣が深いからこそ、他の意見がスッと刺さることってありますよね。次は吉田さんですが、普段されている研究の中で一番楽しい瞬間はありますか。

私の扱っている寄生植物の研究では何万という変異体のスクリーニングをやります。大量のゲノム情報を読んだだけでは、その結果から何がわかるのかがわからないことが多くその都度壁に当たります。それを何万回と繰り返していく中で、ものすごく綺麗な表現型の変異体を見つけたときや全く予想しなかった新しい遺伝子に出会った瞬間は、今までの苦労が報われて霧が晴れたような気分になります。

もし何も制約がなく、自由にやりたいことをやれるとしたら、何をしますか？私の場合、生物でも植物でも構いませんが、ある場所に完全なシミュレーションを作りたいと思っています。現在は昆虫と植物の関係について研究していますが、昆虫や植物だけでなく、捕食者や病原菌など、さまざまな生物同士の関係やネットワークが存在すると考えています。もし、このような生物の活動を完全にシミュレーションできたら、過去を見たり未来を予測したりすることができて楽しいだろうと思います。ただし、現在の技術では不可能です。もし原因や進化の仕組みを実験で証明できるようになれば、素晴らしいと思います。個人的には、そういったことを実現できたら嬉しいです。制約がない場合、どんな研究をしたいですか。

今の尾崎先生のお話はもう1個新しい世界をつくってそこで実際に観測するということですよね。

はい。言ってしまえばもう1個、コンピューターの中に1個地球をつくってしまいたいなと。

僕は本当にお金があるんだったら、地球の反対側辺りにもう1個地球を作ってみたいです。ドラえもんに「地球創生セット」という似たような道具がありました。僕は生命誕生から見たいと思います。

面白いですね、藤原さんは制限のないあらゆるリソースを使えたら解明したい事はありますか。

そんな大きなことは言えませんが、今日の擬態ということに関して言うと、モデルとなる種と擬態する種とでは表現型は似ているけれど、全然違うシステムでそれを実現しているんですね。例えば同じ白い色の模様でも物質自体が違うものを使っているので、最終的に収斂進化はどのように起こるのか、その仕組みの全てを知りたいです。

僕も似た模様の蝶なのにゲノム上では全然異なっている擬態の収斂進化は興味深いところです。吉田さんは実現したいことはありますか。

難しい質問だと思うんですけど、寄生植物の中でいうと、今の疑問は寄生植物には結構エンドパラサイト*みたいな宿主の中でずっと過ごしている種がいます。ラフレシアなどもそうなのですが最後に花だけポーンって出るような。他の植物の中で過ごすってどういうことなんだろうということを解明したいなって思っています。 *エンドパラサイト(endoparasite)…宿主の内臓や組織に生息する寄生者

寄生する生物って、宿主内で何が起きているのか不思議ですよね。生育条件を変えることなく、中で何が起きているのか丸ごとわかれば良いなと思います。

それでは最後に皆さんに、今の研究者やこれから研究者を目指す人に向けて一言お願いします。

僕は学生の頃、その場その場で適当に決めてそれなりにやっていけていたけど、ずっとすごく退屈していました。何かしたいと思いつつ、あまりすべきことも見つからなかったのですが、研究を始めたらすごく退屈がなくなったんで、もし研究を始めるか迷っているなら、すぐに研究を始めてみてください。

僕は若い頃、研究者になるつもりはなかったんですよ。銀行に行こうかと考えていた時期もあって（笑）。成り行きかもしれないけど、僕には少し外れた道の方が合っていて今まで研究者を続けてこれました。そういう生き方もあるということを伝えたいです。

学生さんには一人の研究者としての主体性をしっかり持って欲しく思います。言われたからやるのではなく自分がやりたいことをやる。最終的にはその研究者の持つ切り口でどんどん進んでいくと思うので、やりたいようにやればいいんじゃないかなと考えていて、一人の研究者として研究を面白く思って欲しいです。

皆さん控えめなので成り行き任せなどの言葉しか出ないのですが、その都度適切な選択をしてこられたっていうことだと思います。恐らく研究を楽しんでいらしたので、頑張ったとか苦労したんだとかそういう気持ちではなく、成り行き任せでうまくいっちゃったみたいに思ってるんじゃないかなと個人的には感じました。