生体の科学 76巻2号 (2025年4月発行)

←前の号

選択した文献の文献概要を表示する書誌情報をダウンロードする

すべて選択

特集　AIにより加速する生体分子デザイン

—特集「AIにより加速する生体分子デザイン」によせて—AIによる生体分子デザインの動向坪山　幸太郎 76巻2号 , 2025年4月 , pp.94-95

PDF(195KB)

フリーアクセス

文献概要を表示

　タンパク質は，生体にとって必須の分子であり，多様かつ精緻な生体機能を担っている。生体内の天然タンパク質が担っている機能の例として，太陽エネルギーを化学エネルギーに変換すること（ルビスコなど），小さな分子や光を超高感度に検出すること（嗅覚受容体やロドプシン），pH勾配を化学エネルギーへと変換すること（ATP合成酵素），化学エネルギーを仕事へ高効率で変換すること（アクチンおよびミオシン）などが挙げられる。また，RNAなどの核酸も，タンパク質へ翻訳される情報担体としてだけでなく，タンパク質の合成やスプライシングなどに酵素的に働くことが示されている。過去数百年の技術の進歩にもかかわらず，人間がつくった機械は，ナノスケールの生体分子の精密さや効率の良さに太刀打ちできていない。ナノマシンとして多彩で高性能な機能を発揮できる生体分子を自在に設計できるようになれば，医学・工学分野における様々な技術的課題を解決する可能性を秘めている。

　特にタンパク質に注目すると，驚くべきことに，30-40億年にわたる進化の過程で生命は，タンパク質の可能性を余すことなく使いこなしているとは言い難い。200アミノ酸から成る典型的な長さを持つタンパク質について，あり得る配列数は20²⁰⁰（それぞれの位置について，20種類のアミノ酸があり得るため）であるが，現存する生物が利用しているタンパク質の数はわずか10^12-16個程度である。また，自然界に存在するタンパク質は進化により形成されるため，全配列空間に一様に広がっているわけではなく，それぞれのファミリーがある程度かたまって分布している。つまり，アミノ酸配列空間のごくわずかな領域を進化は探索したにすぎず，これまでの進化の過程で試されていない可能性の高い，残りの広大なアミノ酸配列空間が，新奇人工タンパク質設計の舞台となる。したがって，進化の過程はその探索の助けにはなるが，絶対的な指標とは言えない。そのため，進化の過程から得られる情報に加えて，タンパク質構造，性質，機能に関する生物物理学における原理を理解することによって，“新奇タンパク質”を人工的に設計することができるはずである。

—特集「AIにより加速する生体分子デザイン」によせて—タンパク質分子デザインの進歩を振り返る中村　春木 76巻2号 , 2025年4月 , pp.96-97

PDF(204KB)

フリーアクセス

文献概要を表示

　タンパク質デザインの源流とも思われる活動として，1990年9月末から2週間にわたり行われたドイツ・ハイデルベルクの欧州分子生物学研究所（European Molecular Biology Laboratory；EMBL）におけるProDes 90というタンパク質デザインのワークショップ^1）を紹介する。主催者はC. SanderとG. Vriendであり，参加者21名が3-4名ずつ6つのグループに分かれ，J. Moult（米国），A. Tramontano（イタリア），A. Lesk（英国），A. V. Finkelstein（ロシア），T. Hubbard（英国）と筆者（日本）がグループリーダーを務め（括弧内は当時の所属），各々テーマを決めてタンパク質デザインを行った。これらの研究者の多くがその後の構造バイオインフォマティクス分野の研究を牽引した。

　ここで，当時のレポートを基に具体的な設計手順を記載しておく。

Ⅰ．生体分子デザインを支える計測・機械学習技術

アミノ酸配列に着目した翻訳促進技術の開発加藤　晃代 , 横山　源太朗 , 中野　秀雄 , 本野　千恵 , 浜田　道昭 76巻2号 , 2025年4月 , pp.98-102

PDF(445KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　タンパク質は生体を構成する重要な分子群であることは言うまでもないが，酵素や抗体などの特定の機能を持つタンパク質分子は，研究のみならず食品，医薬品，化成品などの産業を幅広く支えている。1970年代の遺伝子組換え技術の黎明期から半世紀を迎えた現在，任意のタンパク質（protein of interest；POI）を，大腸菌のような原核生物から哺乳類細胞のような真核生物に至るまで様々な宿主で生産できるようになってきた。その一方で，その生産のされやすさは，POIをコードする各遺伝子によって異なることも浮き彫りになってきている。本稿では，既存技術では容易には生産されないようなPOIの“翻訳効率”に着目し，いかに翻訳されやすくするか，といった視点での新しい技術開発について紹介する。

深層学習を用いた，クライオ電子顕微鏡像に対するタンパク質構造モデル評価と構造モデリング中村　司 , 木原　大亮 76巻2号 , 2025年4月 , pp.103-108

PDF(1740KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　クライオ電子顕微鏡（以下，電顕）による構造解析は，タンパク質の構造を決定するための主要な実験手法の一つである。クライオ電顕法で得られるマップの分解能は原子位置を特定するのに十分でないことが多いため，一般的に構造モデリングはX線結晶構造解析よりも困難である。筆者らの研究グループは，中程度の分解能（2.5-5Å）のマップからであっても，深層学習を用いてモデルの評価やモデリングに有用な構造情報を取り出し，評価やモデリングを行う手法の開発と普及に取り組んできた。

タンパク質のフォールディング反応過程を予測する物理学理論大岡　紘治 , 新井　宗仁 76巻2号 , 2025年4月 , pp.109-114

PDF(461KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　生命現象の担い手であるタンパク質は，特定の形に折りたたまれる（フォールディングする）ことによって機能を発揮する。よってタンパク質のフォールディング反応機構の解明は，生命科学における最重要課題の一つである。

　最近，AlphaFoldなどの深層学習モデルにより，タンパク質がとる特定の構造を正確に予測可能になったが，タンパク質がフォールディングするプロセスはAlphaFoldにも予測不可能である。現状ではフォールディング反応過程についての実験データが少ないため，その深層学習は困難だが，このような場合には物理学理論で予測することが有効である。物理学の観点では，タンパク質のフォールディング経路を示す“地図”（自由エネルギー地形）を描くことができれば，フォールディング反応機構を包括的に理解できる。

Ⅱ．タンパク質骨格デザイン

「ヘリックスのみから成る安定構造デザイン（仮題）」に代えて佐久間　航也 76巻2号 , 2025年4月 , pp.115-120

PDF(735KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　まず，この記事を購入して内容に不満を抱かれた方は，筆者にご連絡いただければ相当額を補償したい。

　この記事の執筆を打診いただいたとき，タイトル案に「ヘリックスのみから成る安定構造デザイン（仮題）」とあった。かつて筆者が取り組んだall-αタンパク質関連研究^1-3），特に“Design of complicated all-α protein structures”について書くべし，というシグナルであることは明らかであった。しかし，当該研究は既に出版論文になっているし，幸いオープンアクセス化もされており，文字どおり誰でも入手できる。貴重な誌面を割いて，冗長な自作解説を行う必要性はないと思われた。

自然界にない新奇な骨格構造を持つタンパク質の設計南　慎太朗 76巻2号 , 2025年4月 , pp.121-125

PDF(515KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　近年，アミノ酸を置換するにとどまらず，その骨格構造も含めてゼロからタンパク質を設計するための技術は大きく進歩した。現在では，解決したい課題に応じてタンパク質の立体構造を自由に設定し，設計することがタンパク質デザインの新たな標準となりつつある。そのような時代におけるタンパク質設計者の懸念点の一つは，「はたして自身が設定している骨格構造はタンパク質分子として実現可能なのか」という点ではないだろうか。天然に存在するタンパク質のどれとも似ていない構造を設定した場合の不安は大きいだろう。ここでは，天然にないタンパク質骨格構造でも問題なく実現可能である，という事実について最近の研究と共に紹介する。

Ⅲ．機能性タンパク質分子デザイン

タンパク質デザインの薬物送達システムへの応用曽宮　正晴 76巻2号 , 2025年4月 , pp.126-130

PDF(357KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　近年，生成AIに代表される人工知能分野の発達の恩恵を受けて，望みの機能を持つタンパク質を計算機上で高精度にデザインすることが可能になってきている。タンパク質デザインの手法によって，標的の受容体に結合する小型タンパク質や，自己集合してナノ粒子を形成するタンパク質など，様々な機能を持つ人工タンパク質が多数つくり出されてきた。これらの人工タンパク質を使った多様な応用が検討されているが，その一つが，薬物を目的の組織や細胞に特異的に送達する薬物送達システム（drug delivery system；DDS）である。本稿では，人工的にデザインされたタンパク質がどのようにDDSに応用され得るのかを理解するうえで重要な，最新の研究の動向や今後の方向性などを紹介する。

タンパク質複合体の合理的改造小杉　貴洋 76巻2号 , 2025年4月 , pp.131-135

PDF(503KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　生体内においてタンパク質は，生命活動に重要な多様な働きを担っている。それらのタンパク質の多くは，幾つかのタンパク質が集まった複合体の状態で複雑な機能を果たす。そういったタンパク質複合体の機能を自在に制御することは，生命活動の理解や制御，更には医療をはじめ，多様な産業にも役立つと期待される。

コンピューターでRNAポリメラーゼをデザインできる日は来るか本田　信吾 76巻2号 , 2025年4月 , pp.136-140

PDF(423KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　天然のタンパク質の多くはオリゴマーを形成することによって機能を果たすが，近年のAI技術の急速な発展により，こうしたタンパク質オリゴマーをもコンピューター上で一からデザインすることが可能になってきている。一方で，天然にみられるアシンメトリックで複雑かつ巨大なオリゴマーのデザインにはいまだ課題がある。RNAポリメラーゼやリボソームのような超分子複合体をデザインできる日は来るのだろうか。

新奇膜輸送タンパク質のde novoデザイン新津　藍 76巻2号 , 2025年4月 , pp.141-146

PDF(571KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　細胞を構成する生体膜には，膜内外の物質輸送，情報伝達を担う多数の膜タンパク質が集合している。なかでもイオンチャネル，トランスポーター，ナノポアのような膜輸送タンパク質は，イオンや分子を透過させる機能により細胞内情報伝達や代謝の要となっている。近年の構造生物学的手法の発展に伴って，これまで非常に挑戦的だったこれらの膜タンパク質の高分解能構造の解明が進み，構造と機能の関わりへの理解に貢献してきた。一方で，プロテインデータバンク（PDB）に登録されている膜タンパク質の数は2024年12月現在で1,742個（mpstrucデータベースhttps://blanco.biomol.uci.edu/mpstruc/におけるunique proteins数による）であり，依然水溶性タンパク質の7分の1程度にとどまっている。そこで近年，ボトムアップにタンパク質機能の理解に迫る方法として生体分子デザインが浸透しつつある。特にゼロからミニマルなタンパク質をde novoデザインし，実験によりその構造と機能を分析するアプローチ^1）は，膜タンパク質においても水溶性タンパク質に比べると非常にゆっくりとではあるが取り組みが進んでいる。

　そこで本稿では，膜輸送タンパク質のde novoデザインに焦点を当て，これまでに開拓されたデザイン手法を振り返りながら，日進月歩で開発されているAIツールがどのように膜タンパク質デザインにも活用可能となるか，その展望について議論したい。

深層学習ツールを用いたin silico evolutionによるタンパク質バインダーデザイン金城　智章 76巻2号 , 2025年4月 , pp.147-153

PDF(589KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　従来，タンパク質バインダー設計の分野では，分子表面の幾何学的形状相補性や，物理化学的エネルギー関数に基づく手法が主流であった^1）。形状相補性を利用する手法は計算効率が良く大規模なスクリーニングが可能であるが，分子の柔軟性や化学的性質などを考慮することが難しかった。一方，物理化学的エネルギー関数に基づく手法は，静電相互作用やファンデルワールス力などを考慮することによってアミノ酸残基間の相互作用をより精密に予測することを可能にしたが，計算負荷が非常に大きかった。また，いずれの手法においても，数千〜数万もの候補の実験的なスクリーニングや，yeast displayなどによる親和性成熟を行わなければ，実用レベルの分子を得ることは困難であった。

　近年の深層学習モデルの発展により，タンパク質バインダー設計を取り巻く状況は大きく変化した^1）。AlphaFold2（AF2）^2）の学習方法や損失関数を複合体予測に最適化したGoogle DeepMind社のAlphaFold-Multimer^3）は，速度・精度共に従来法を大きく上回る性能を示し，またpLDDT（predicted local distance difference test）やPAE（predicted aligned error）などのスコアは設計した分子を評価・選別する重要な指標となった。更に，ワシントン大学のBaker研究室で開発されたProteinMPNN^4）は，タンパク質のバックボーン構造に対して，合理的なアミノ酸配列を設計することを可能にした。David Baker，Demis Hassabis，John Jumperらに授与された2024年のノーベル化学賞は，計算機によるタンパク質構造予測および設計のパラダイムシフトを象徴する出来事である。しかしながら，これらのツールを用いてもなお，複合体構造予測の精度や設計空間の膨大さから，実験的スクリーニングを経ずに高親和性バインダーを得ることは依然として困難なタスクであり続けている。

タンパク質エンジニアリングで生命誕生の謎に挑む田上　俊輔 76巻2号 , 2025年4月 , pp.154-158

PDF(469KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　原始地球における生命誕生のプロセスは，生物学における最大の謎の一つである。現存する生命の細胞内では，タンパク質が機能分子としての中心的な役割を担っている。しかし，それらの非常に複雑かつ多様な構造・機能だけを眺めていても，タンパク質が最初に誕生したプロセスを想像するのは難しい。そこで，人為的にタンパク質をエンジニアリングすることによって，太古のタンパク質進化を再現・理解しようという取り組みが進められている^1）。

Ⅳ．機能核酸デザイン

機械学習によるRNAファミリー配列の設計角　俊輔 76巻2号 , 2025年4月 , pp.159-163

PDF(526KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　合成生物学は，工学的アプローチによって新たな生命現象をつくり出す分野である。その一つのアプローチとして，人工のタンパク質やRNAから構成される遺伝子回路の設計が行われてきた。特に近年では，タンパク質の機械学習が急速に発展したことにより，機械学習による人工タンパク質の設計が盛んに行われつつある。一方，機械学習による人工RNA設計は遅れをとっている。RNAは遺伝子発現の調整や触媒機能，分子センサーとして多様な役割を持つため，目的の機能を備えた人工RNAの設計は合成生物学における重要課題である。本稿では，機械学習によるRNA配列設計に焦点を当て，筆者らの取り組みやその周辺について概説する。

AIを活用したmRNA配列の最適化佐藤　健吾 76巻2号 , 2025年4月 , pp.164-168

PDF(384KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　近年，mRNAを活用した医薬品やバイオものづくりへの関心が急速に高まっている。mRNA医薬は，体内の細胞に直接mRNAを導入することによって目的のタンパク質を合成させ，疾患の治療や予防を行うものである。既存のタンパク質医薬に比べ，mRNAを用いた手法は製造プロセスの効率化や開発期間の短縮，柔軟なデザインが可能な点など，様々な優位性が期待されている。更に，バイオものづくりの領域では，微生物などの宿主細胞に外来性mRNAもしくはDNAを導入し，産業的に有用なタンパク質や代謝産物を高生産する技術が追求されている。

　mRNA医薬やバイオものづくりの成功を左右する要素の一つが，“mRNA配列の最適化”である。mRNAは，コドン配列を通してタンパク質のアミノ酸配列を指定するだけでなく，mRNA分子の安定性や翻訳効率，更には細胞内での挙動（局在や免疫感知など）にも大きな影響を及ぼす。そのため，mRNA配列をいかに最適化するかによって，生成されるタンパク質の品質・量，そして治療効果や工業的生産性が大きく変わり得る。

自己複製するRNA 水内　良 76巻2号 , 2025年4月 , pp.169-173

PDF(415KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　生命はRNAなどの単純な自己複製分子として誕生し，徐々に複雑なシステムへと進化してきたと考えられている。その痕跡は今日では残っていないものの，自己複製するRNAをつくり出すことによって，シナリオの妥当性を検証できる。本稿では，自己複製RNAの設計に関する最新の知見を，AI技術との関連も含めて概説する。

生体分子の実験的進化工学寺坂　尚紘 76巻2号 , 2025年4月 , pp.174-178

PDF(486KB)

有料閲覧

文献概要を表示

　2018年のノーベル化学賞は，進化の原理を利用して生体分子の機能を改良する技術である“分子進化工学”の研究者3人に与えられた。分子進化実験では，生体分子の変異体ライブラリーから目的とする活性を持つ分子をスクリーニング・回収し，再び変異を導入して活性が更に向上した分子をスクリーニング・回収するというプロセスを繰り返すことで，目的の活性が飛躍的に向上した分子を創出することができる。これまでに多数の分子進化手法が報告されており，近年ではAI技術と組み合わせることで様々な機能性分子を創出することが可能になっている。

　本稿では最新の研究成果も交えながら，分子進化工学研究における様々な実験手法の概要を紹介する。

解説

哺乳類において，エピジェネティックな情報は遺伝するか？高橋　悠太 76巻2号 , 2025年4月 , pp.179-183

PDF(527KB)

フリーアクセス

文献概要を表示

　エピジェネティック修飾とは，DNAやクロマチンへの化学修飾であり，DNA塩基配列の変化を伴わずに，遺伝子発現制御において重要な役割を担っている。親の形質は，精子および卵子が接合子へと運ぶゲノムDNAによって子孫へと継承されるが，このときゲノムDNA配列に加えてエピジェネティックな情報が子孫に引き継がれ得るかは，長年にわたり議論が続けられてきた。ゲノムDNA配列は比較的安定であるのに対して，エピジェネティック修飾は外界からの刺激に応じて変化する可能性があり，それが子孫に継代されることは，親世代の生存環境が子孫の表現型に影響を与える可能性を示唆している。そのため，ヒトをはじめとする哺乳類におけるエピジェネティックな情報の世代間継承の有無，およびその機構を解明することは，現世代のみならず，将来の世代において異常なエピジェネティック情報が引き起こす疾患リスクを軽減するために重要である。

--------------------

目次 76巻2号 , 2025年4月 , pp.93

PDF(153KB)

フリーアクセス

お知らせ 76巻2号 , 2025年4月 , pp.114

PDF(124KB)

フリーアクセス

書評柿田　明美 76巻2号 , 2025年4月 , pp.184

PDF(162KB)

フリーアクセス

次号予告 76巻2号 , 2025年4月 , pp.185

PDF(130KB)

フリーアクセス

財団だより 76巻2号 , 2025年4月 , pp.186

PDF(146KB)

フリーアクセス

財団だより 76巻2号 , 2025年4月 , pp.187

PDF(82KB)

フリーアクセス

あとがき松田　道行 76巻2号 , 2025年4月 , pp.188

PDF(239KB)

フリーアクセス

文献概要を表示

　2000年来，蛍光タンパク質を使ったバイオセンサーの開発に携わってきました。研究を始めたころ，「闇夜に鉄砲を撃つ」開発スタイルにうんざりして，「合理的にデザインできないのか？」と中村春木先生に相談し，“無理”と一蹴されたのを懐かしく思い出します。本特集を読んで，無理と言われたことが現実になりつつあることを実感するとともに，「なんで，自分でやろうと思わなかったのだろう」と忸怩たる思いです。研究人生を振り返ると，ノーベル賞のネタなんてものはそこら中にあったのに拾い損ねまくったという後悔の念ばかりです。若い研究者の方々には，専門家が「無理」と言った時こそがチャンスだと思ってほしいものです。

　『生体の科学』の編集には2013年から参加させていただきました。この間，多くの邦文科学雑誌が廃刊していきました。現在の情報社会の問題は，Paul Simonの歌にあるがごとく「a man hears what he wants to hear」が加速する仕組みです。出版社が「大勢が知りたい情報」を押し付けて利益を上げようとするのは当然でしょう。しかし，それではWebに氾濫する情報と変わらなくなるとも危惧します。『生体の科学』は，むしろ「探せば見つかる」お宝的な価値を発信していくのがよいのではないかと最近は考えるようになりました。10年以上も編集委員を務めさせていただき，この間お世話になった，編集委員諸兄，医学書院のみなさま，そしてなによりも多忙な時間を縫ってご寄稿いただいた多くの研究者のみなさまに深甚なる感謝の意を表し，最後の筆を擱きたいと思います。

基本情報

生体の科学
76巻2号
(2025年4月発行)

電子版ISSN：1883-5503 印刷版ISSN：0370-9531 金原一郎記念医学医療振興財団

お気に入り登録(雑誌)
お気に入り登録(号)
最新号をみる

バックナンバー ( 閲覧可 )

76巻(2025年)
75巻(2024年)
74巻(2023年)
73巻(2022年)
72巻(2021年)
71巻(2020年)
70巻(2019年)
69巻(2018年)
68巻(2017年)
67巻(2016年)
66巻(2015年)
65巻(2014年)
64巻(2013年)
63巻(2012年)
62巻(2011年)
61巻(2010年)
60巻(2009年)
59巻(2008年)
58巻(2007年)
57巻(2006年)
56巻(2005年)
55巻(2004年)
54巻(2003年)
53巻(2002年)
52巻(2001年)
51巻(2000年)
50巻(1999年)
49巻(1998年)
48巻(1997年)
47巻(1996年)
46巻(1995年)
45巻(1994年)
44巻(1993年)
43巻(1992年)
42巻(1991年)
41巻(1990年)
40巻(1989年)
39巻(1988年)
38巻(1987年)
37巻(1986年)
36巻(1985年)
35巻(1984年)
34巻(1983年)
33巻(1982年)
32巻(1981年)
31巻(1980年)
30巻(1979年)
29巻(1978年)
28巻(1977年)
27巻(1976年)
26巻(1975年)
25巻(1974年)
24巻(1973年)
23巻(1972年)
22巻(1971年)
21巻(1970年)
20巻(1969年)
19巻(1968年)
18巻(1967年)
17巻(1966年)
16巻(1965年)
15巻(1964年)
14巻(1963年)
13巻(1962年)
12巻(1961年)
11巻(1960年)
10巻(1959年)
9巻(1958年)
8巻(1957年)
7巻(1956年,1955年)
6巻(1955年,1954年)
5巻(1954年,1953年)
4巻(1953年,1952年)
3巻(1952年,1951年)
2巻(1951年,1950年)
1巻(1950年,1949年)

文献閲覧数ランキング(
4月7日～4月13日
)

第1位アミノ酸配列に着目した翻訳促進技術の開発加藤晃代,横山源太朗,中野秀雄,本野千恵,浜田道昭生体の科学 76巻 2号 pp. 98-102 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第2位 —特集「AIにより加速する生体分子デザイン」によせて—AIによる生体分子デザインの動向坪山幸太郎生体の科学 76巻 2号 pp. 94-95 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第3位飲酒発がんメカニズムに迫る：ALDH2多型を用いた媒介分析松尾恵太郎生体の科学 75巻 5号 pp. 478-479 (2024年10月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第4位 —特集「AIにより加速する生体分子デザイン」によせて—タンパク質分子デザインの進歩を振り返る中村春木生体の科学 76巻 2号 pp. 96-97 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第5位深層学習を用いた，クライオ電子顕微鏡像に対するタンパク質構造モデル評価と構造モデリング中村司,木原大亮生体の科学 76巻 2号 pp. 103-108 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第6位哺乳類において，エピジェネティックな情報は遺伝するか？高橋悠太生体の科学 76巻 2号 pp. 179-183 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第7位タンパク質のフォールディング反応過程を予測する物理学理論大岡紘治,新井宗仁生体の科学 76巻 2号 pp. 109-114 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第8位細菌のゲノム進化と群集ダイナミクス森宙史生体の科学 68巻 2号 pp. 155-159 (2017年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第9位コンピューターでRNAポリメラーゼをデザインできる日は来るか本田信吾生体の科学 76巻 2号 pp. 136-140 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団
第10位自己複製するRNA 水内良生体の科学 76巻 2号 pp. 169-173 (2025年4月15日) 金原一郎記念医学医療振興財団

年間購読申込