②Methodology（最新計測・解析技術の展開）
〇近年、ライフサイエンス研究は、ＷｅｔとＤｒｙの両方の解析・計測技術の進展により格段
に進展。ライフサイエンスにおける異分野連携は医工連携から数理、AI、量子などとの
連携に拡大し新たな局面へと発展。
〇具体的には、シーケンサー技術やマルチオミックス、メタボローム解析などのＷｅｔ解析
と数理、ＡＩや通信、コンピューティング技術などがともに急速に発展。
〇特に、①大量のデータが手に入る時代に突入しそれをどのように扱うのか、②ＡＩそのも
のが、今後の生命科学の研究手法に益々多大な影響を与え得ることを見越した対応が
必要。
③Mission（ライフサイエンス研究として期待されている、健康・医療やバイオといった不可欠
な社会ニーズへの対応・貢献）
〇ライフサイエンス研究は、健康・医療戦略等を通じ、国民、人類の健康医療にこれまでも
大きく貢献してきたものであり、今後もその負託にこたえていく必要がある。
〇また、少子高齢化社会を迎える我が国において、誰もが幸福感を感じつつ健康でライフ
サイクルを過ごせるように貢献する必要がある。
〇加えて、個別化医療（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ―Medicine）や予防医療・先制医療にも個別化の流れ
が加わり（Precision public health など）、新たな要請にも応えていく必要がある。
〇ライフサイエンスは「健康・医療」のみに貢献するものでなく、エネルギーや資源、バイオ
エコノミー・環境、農業や食料など様々な社会課題解決に幅広く資するもの。
（３）今後の潮流（今後のライフサイエンスの潮流）
【新たなサイエンス、知見】
〇計測・解析技術の進展等によりゲノムにも回帰。さらにメタボローム・トランスクリプトー
ム・エピゲノムなどの解明と、老化・加齢学や文化人類学的なアプローチも趨勢。
〇今後益々、臓器別（縦糸型）のアプローチから、免疫系、代謝・内分泌系、循環器系、筋
骨格系、神経系システム間の相互作用を加味したモデル （横糸型）形成が重要。
〇オルガノイド研究や生命現象の発生・再生から一連のプロセスの「ライフ・コース」に着
目した研究。
〇脳科学研究においては、ヒトのこころや社会性の解明にも手が届きつつある。
【社会課題への対応】
〇超高齢化社会の中、人が幸せな一生を健康に終えるため、よりライフサイエンス研究が
重要に。
〇超高齢社会の中、人々が健康を獲得・維持し、社会で活躍できる「幸齢化」に繋げていく
ことも重要。
〇ライフサイエンスはこども政策にとっても重要であり、ライフコース全体を俯瞰しつつ生
殖医療や幼年期の発達支援、小児医療への貢献も期待される。
〇個別化医療や予防医療・先制医療に繋げていくため、生命現象を平均で捉えるのでは
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