「私と河合塾」－OB・OGが語る河合塾－: Vol.119　川上英良さん

当時は、毎回20〜30ページの英文読解が課され、しかも授業当日は、新たにＡ４版で２〜３ページの英文を渡され、それを20分間で読んで解答するというハードな内容でした。最初は半分もこなせないような状態でしたが、半年ほどこの速読多読を続けているうちに、読むスピードは格段に速くなりました。一つ一つの単語にこだわらず、文章全体が何を言いたいのかを読みとってから、問題に応じて細かい部分を見ていくような読み方ができるようになったのだと思います。

おかげで入試本番では試験時間の半分くらいで解き終わり、満点に近い成績をとることができました。MEPLOで身についた速読多読する力は、大学進学後も、英語論文を大量に読む現在の研究活動でも大いに役立っています。

得意な数学を応用した医学研究をしたいと理三に入学したのですが、やはり医学部は基本的に臨床医を育てる場所なのだということを思い知らされました。骨や血管の名前だけでなく、原因がよくわかっていない病気でもこういう症状ならこういう治療法をするといったように、ひたすら覚えることを求められることも多かったです。

特に4年生のときは試験に苦しめられ、留年すれすれまで追い込まれました。医師免許は取得しましたが、臨床医になるつもりではなかったため、２年間の初期研修は行わず、大学院生として東大医科学研究所に入りました。

最初はウイルスの研究に従事し、新しい実験手法をいくつか確立するなど、ある程度の成果も出しました。しかし、より数理科学的な視点に基づいて医学・生物学研究を行いたいと考え、理化学研究所のデータ解析や理論を研究している研究室に転職しました。

一言でいえば、AIや機械学習なども含めた数理科学的な手法による医学研究を行っています。

一つは、個別化医療をめざした研究です。病気は医師が経験的につくり上げてきたもので同じ疾患名がついていても、ある薬が効く人と効かない人がいるといったことが起こります。その違いをデータに基づいて分類し、グループごとに適切な治療が行えるような知見を生み出そうというわけです。

もう一つは、時系列データの研究です。医師は診察時点での患者の症状を観察することで診断しますが、どんな過程をたどってその症状に至ったかは、ある意味無視されています。そこで、時間の情報を加味した時系列データで病状を捉えることで、発症や悪化を未然に予測して防ぐような予防医療につながる研究も行っています。