医療の推進を目的とした理工学分野と医学分野の学際的融合領域の学問分野の理解を深めるため、この授業科目では，理工学，すなわち生命科学、ナノテクノロジー、生体物質化学、情報科学、生体機械工学等, を医療に応用することを目的とした観点からの分野横断・融合型の知識（「医理工学」）について総合的に講義する。        

This course aims to deepen the understanding of academic fields in interdisciplinary integration areas in science, engineering, and medicine for promoting medical care. Accordingly, it imparts comprehensive cross-sectoral/fusion-type knowledge (“Medical Science and Technology”) ranging from the application of science and technology—that is, life sciences, nanotechnology, biomaterial chemistry, information science, and biomedical mechanical engineering—to medical care.

近年、疾病の診断・治療へのナノマテリアル・ナノデバイス技術の応用や、介助・医療ロボットの開発など，理工学分野の医学分野への連携が進んでいる。また、膨大な網羅的解析データの最新の情報工学による分析などによる病態メカニズムの解明や、分析データに基づく予測，例えばAIによる分析，から疾病予防や最適な医療の提案が可能になってきている。

本講義では，各分野の専門家による講義を通して、新しい医療の推進につながることが期待される理工学分野と医学分野の学際的融合領域の理解を深めるとともに、当該分野での実践力の育成を目的とする。

Recently, there has been an increasing collaboration between science and technology in medicine. For example, the application of nanomaterial and nanodevice technology to the diagnosis and treatment of diseases and development of assistance/medical robots. Additionally, it is becoming possible to clarify pathophysiological mechanisms based on the advanced information engineering of exhaustive big data and consider disease prevention and optimum medical treatment using predictions based on AI-powered analysis. 

This course, based on lectures by experts in a wide range of related fields, aims to deepen the understanding of interdisciplinary integration areas of science, technology, and medicine, which are expected to promote new medical treatments. Additionally, it aims to cultivate practical skills in this field.

本科目の到達目標は，異なった個別の研究分野の専攻に所属する学生が，理工学分野と医学分野の学際的融合領域の理解を深めることである。
※「医理工学際連携コース参加者」については、医理工学的分野に関わる研究の推進力や問題解決のための思考力を身につけることを目標とする。

A comprehensive assessment of class participation, presentations, reports, and examinations (7% each for classes 1–13 and 5% each for classes 14 and 15).

※【医理工学際連携コース参加者へ】医理工学際コースの修了要件は，「コースゼミ」に参加する（12−14回目の「特別講義」聴講，修士課程在学中に1年分で可）ことに加えて，ポスターセッションにおいて研究発表することです（ポスタープレゼンは，修士課程在学中に最低1回発表すれば良いです。）。医理工学特論の評価とは別になります。

第1回    4/15    和田直之（オリエンテーション）
    そのまま講義（倉持　幸司）
第2回    4/22    上羽　悟史
(4/29は休講）
第3回    5/13    酒井　秀樹
第4回    5/20    政池　知子
第5回    5/27    原田　拓
第6回    6/3    櫻井　雅之
第7回    6/10    五十嵐　保隆
第8回    6/17    中村　由和
第9回    6/24    四反田　功
第10回    7/1    滝本　宗宏
第11回    7/8    和田　直之
12-14  （7/15-29）コースゼミ該当，外部講師（企業の方），現在交渉中

【講義内容】
1.  ガイダンス（コース長，生命生物科学専攻，和田直之）
医理工学特論の履修上の注意について説明する。

1.  ケミカルバイオロジー（生命生物科学専攻　倉持幸司）
ケミカルバイオロジーは化学的手法によって生命現象を解明する研究であり、生命の諸現象を分子レベルで解明することを目指している。本講義では、ケミカルバイオロジー研究の概念と戦略を理解することを目標としている。

2.  炎症・免疫学（生命科学専攻，上羽悟史）
がん、線維症に関わる炎症・免疫反応の基礎を学ぶとともに、次世代DNAシーケンス技術による新たながん免疫療法の予後予測、治療応答評価手法を学ぶ。

3.   応用界面化学・界面光化学（先端化学専攻　酒井秀樹）
リポソームやエマルションをキャリアーとしたドラッグデリバリーシステムへの界面化学的アプローチ、膜透過ペプチドの作用機序解析などについて学習する。

4. ナノバイオサイエンス、１分子生物学、生化学、生物物理学（生命生物科学専攻　政池知子）
ATP加水分解タンパク質の化学反応、構造変化、機能を結び付け、作動メカニズムの解明

5.　知能情報学（経営システム工学専攻，原田拓）
機械学習は人知能技術のひとつである。本講義では、機械学習を適用して得られた結果の根拠を説明する説明可能AIという枠組みについて理解する。さらに、医療データに対する機械学習や説明可能AIの適用について理解する。

6. 分子細胞生物学（生命科学専攻，櫻井雅之）
DNA→RNA→タンパク質への遺伝情報の流れにおける、DNA及びRNAの塩基修飾及び転写制御と転写後プロセシング機構に関する知識と解析手法を学ぶ。

7. 情報セキュリティ（電気電子情報工学専攻　五十嵐保隆）
テーマ：暗号アルゴリズムの安全性評価、解読、ソフトウェア及びハードウェア実装。

8.  脂質生物学（生命生物科学専攻，中村由和）
生体膜脂質の構造、多様性、生理機能について学習する。生体膜脂質の量的、質的異常と疾患との関連について理解し、脂質を操作することによる疾患治療の可能性について考える。

9. 生体電気分析化学（先端化学専攻　四反田功）
電気分析化学は，電極を用いて物質の定性・定量分析を行う手法である．本講義では，生体物質の電気化学反応を利用したバイオセンシング手法について学ぶ．特に酵素バイオセンサについての理解を深める。

10. 計算機科学（情報科学専攻　滝本宗宏）
プログラミング言語、ソフトウェア工学、ユーザインタフェース、群知能、GPU向け最適化、ARを用いたユーザインタフェース、移動エージェントを用いた群ロボット制御

11.  発生生物学、器官形成・再生（生命生物科学専攻　和田直之）
発生生物学は基礎生物学の一分野としてだけではなく，近年では，多能性幹細胞からの器官形成・再生医療の基盤になるとして注目されている。本講義では，発生生物学を理解するために基礎となる概念や関係する分子について確認し，また幹細胞生物学や再生医工学の基礎を学ぶ。

12-14.（7/15-29）コースゼミ該当，外部講師（企業の方）


1. Introduction (Wada）
A brief guide to this course will be provided.

1. Chemical Biology (KURAMOCHI)
Chemical biology involves the application of chemical techniques, analysis, and often, small molecules produced through synthetic chemistry, to the study and manipulation of biological systems. This class imparts to students the basic as well as advanced knowledge of chemical biology.

2. Inflammation and Immunology (UEHA)
Understand the inflammatory and immunological responses underlying cancer and fibrotic diseases. Learn next-generation-sequencing-based approaches for predicting, and diagnose the therapeutic effects of cancer immunotherapies.

3. Applied Interfacial Chemistry, Interfacial Photochemistry (SAKAI)
Study the interfacial chemical approach to DDS using liposomes and permeation mechanism of cell penetrating peptides (CPP).

4. Nanobioscience, Single-molecule Biology, Biochemistry, and Biophysics (MASAIKE)
This lecture deals with how to correlate chemical reactions with conformational changes and the functions of nucleotide-hydrolyzing enzymes to investigate the underlying mechanisms.

5. Intelligent Informatics (HARADA)
Machine learning is one of the artificial intelligence technologies. In this lecture, we will understand the framework of explainable AI, which shows the interpretation of the results obtained by applying machine learning. Furthermore, we will understand the application of machine learning and explainable AI to medical data.

6. Molecular Cell Biology (SAKURAI)
Learn about the mechanism and methodology for the analysis of the genetic information flow from DNA to protein bridged by RNA, known as central dogma (replication, transcription, and translation); the RNA processing mechanism of RNA; and the modulation of DNA and RNA chemical structures by enzymatic modifications.

7. Information Security (IGARASHI)
Subject: Security Analysis and Software/Hardware Implementation of Cryptographic Algorithms

8. Lipid biology (Yoshikazu NAKAMURA)
Understanding the structure, diversity, and physiological functions of lipids in the biological membrane. Learning about the link between diseases and abnormalities of the amount and the quality of membrane lipids. Learning about the treatment of diseases via manipulation of the membrane lipid composition.

9. Bioelectroanalytical Chemistry (SHITANDA)
This lecture reviews the basics and measurement methods of bio-sensing devices and bio-fuel cells that utilize biological recognition elements, with a focus on the field of electrochemistry.

10. Computer Science (TAKIMOTO)
Programming Languages, Software Engineering, User Interface, Swarm Intelligence, Code Optimization on GPU, User Interface Using AR, and Swarm Robots Control Using Mobile Agents.

11. Developmental Biology and Regenerative medicine (WADA)
Developmental biology is a research fields in basic biology to understand how an egg forms a species-specific morphology of a multicellular organism. Additionally, the knowledge obtained from the research will be useful for progress in research, such as in stem cell biology and regenerative medicine.
The objective of this lecture is to elucidate the concept and knowledge of cellular/molecular biology to understand developmental biology, and to impart basic knowledge of stem cell and regenerative medicine.


12-14. Course Seminar Special Lecture (Invited Lecturers: TBA) (Wada)
※Course students (participants in “Interdisciplinary Medical Science and Technology Course”) should refer to the “Performance grading policy” column described above.