ナムラター・ウデシは、ヒト細胞のプロテオーム解析（プロテオミクス）の手法に精通している。プロテオーム解析とは何なのか、なぜそれが重要なのか、読者にはさっぱりわからないとしても無理もない。大学院で何年も経験を積んでようやく習得できる、複雑な研究手法なのだ。とりあえずいまは、疾病研究に重要な手法だということを覚えておいてほしい。

ブロード研究所のプロテオミクス研究室グループリーダーであるウデシは、複雑な細胞機能の謎を解明すべく日夜研究に励んでいる。さらに彼女は幼い2児の母でもあり、自由時間はまったくないに等しい。

それでもなお、彼女は毎日数時間かけてプログラミング言語「Python」を学んでいる。

「博士研究員として働き始めて以来ずっと、データ解析を自動化できたらいいなと思っていたんです。でも、わたしにはプログラミングの知識がなかったので、詳しい人を探し出しては協力をお願いしていました」と、ウデシは言う。しかし、このやり方は手間がかかるし、限界がある。それゆえ彼女は現在、ハーヴァード・エクステンションスクールでプログラミングの初級講座を受講しているのだ。ウデシだけではない。ボストンでブランチをとっていた生物系の博士研究員数人に、プログラミングの勉強をしているか尋ねてみたところ、全員がイエスと答えたのだ。生物学者に必須の要素がカリキュラムから欠落していることを全員が認識し、彼らはそれを自力で補おうとしているのだ。

そんな時代になったのか、と驚かされる。いまや生物学の主流はビッグデータだ。生物学者は研究室に通いつめ、生命体からデータを引き出す。「CRISPR-Cas9［日本語版記事］」のような新たな研究ツールの登場により、ますますデータは増える一方だ。ウデシも以前はExcelで自分の研究データを管理していたが、ここ5年でデータセットは急激に巨大化した。「1万5,000件のデータポイントを手作業で確認するなんて、もはや不可能なのです」と彼女は言う。すべてを分析するためには、生物学者は自分の実験にあわせたプログラムを自分で書くしかない。

進まないプログラミングの「必修化」

大学院側も、コンピュータースキルが求められるのはコンピューター科学者だけではないことに気づき対応を始めているが、まだ遅れが目立つ。2015年以降、NIH（国立衛生研究所）は、生物医学の大学院教育課程でプログラミングなどのスキルアップ研修を実施するよう 勧告しているが、助成金交付の必須要件とするには至っていない。計量生物学やバイオインフォマティクスといった特定の教育プログラムを除いて、ほとんどの基礎的な生物学大学院課程では、プログラミングは必須科目ではないのだ。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）では、新たに研究科長となったアナトール・クレイツァーが、神経科学専攻の大学院カリキュラムの改良をはかっている。「うちのカリキュラムは30～40年前から変わっていません」と、クレイツァーは言う。必須科目にあるのは、多少の統計学と大量の神経生物学。プログラミングは見当たらない。研究科長となったクレイツァーは、何はともあれ委員会を招集し、プログラミングを神経科学コースのカリキュラムに取り入れる最良の方法を検討し始めた。時間はかかるだろうが、それでも一歩を踏み出したわけだ。

独学でコーディングする研究者たち

一方、いますぐプログラミングのスキルが必要な現役の研究者たちは、書籍やオンライン講座、夜間講座で自学自習に励み、それより何よりお互いに教えあうようになった。

ウデシは正式な講座を受講する道を選んだ。しかし、ウデシの研究室の同僚で生体分析化学者のサム・マイヤーズは、「かたっぱしからググる」というシンプルな方法を使い、独学でR言語を学んでいる。オンライン講座の受講は、いうなれば中道派のやり方だ。

UCSFの神経科学研究科をクレイツァーが研究科長に就任する3年前に卒業し、現在ハーヴァード大学で電気生理学の博士研究員をしているアダム・グレンジャーは、数カ月前に「Code Academy」のウェブサイトでPythonのオンライン講座に登録した。同じくハーヴァード大学で遺伝学の博士研究員をしているアーピアー・サーンダースも、同じような方法でR言語を勉強した。ただし彼が受講したのは、Code Academyの競合サイト「Code Camp」の講座だった。

基礎を学んだあとに彼らが頼りにするのは、研究室内の非公式な師弟制だ。プログラミングの秘術を知る者は誰であれ、師匠として弟子たちを教え導く。実年齢は逆転していることも多い。

「プログラミングができる研究室内の『専門家』にとっては、ものすごく面倒な状態です」と、サーンダースは言う。数年前に神経科学の博士課程に入ったばかりだった彼は、まさかその役目が自分に回ってくるとは思ってもいなかった。Perl言語の本を買い、夏のあいだ自分で文法を勉強していたというだけで、研究室の仲間たちは彼を専門家扱いしたのだ。「ぼくはいいプログラマーというわけじゃないんですよ。多少慣れているだけなんです」と、彼は言う。

世代間格差の問題

これが世代間格差の問題だという指摘は正しい。いまハーヴァード大学神経科学博士課程で学ぶ大学院生は、初年次にMATLABについての研修を受けられる。ただし、これもまだ選択科目のままだ。必修化すべきであることは、わたしが出会った生物学者たちが証明している。プログラミングは、生物学研究の日常業務をこなすのに必須のスキルであるだけでなく、新たな視点で問題と向き合う手段でもある。彼らが口を揃えて言うように、プログラミングは自由を授けてくれる。

研究ツールは進化し続け、生物学者が収集できるデータの量は今後も際限なく増えていく。いずれはクレイツァーのような人々が、科学教育の核心にプログラミングを据えるだろう。そうなるまでは、生物学者たちは自力でなんとかするしかなさそうだ。