06102021 bioinformatics
ドンピシャでした。
書籍ですがこの辺は古いですかね…https://t.co/ZiPyH0u1Mz個別化医療を目指した臨床開発-革新的新薬の臨床試験デザインと最新事例-医薬品レギュラトリーサイエンスシリーズ-秦-武久/dp/4840813086
— Yuji Kaiya (@KaiyaYuji) September 8, 2021
コンパニオン診断薬は思ったより難しくて、これ初期探索側からのアプローチでなんとかなるの？リバーストランスレーショナルリサーチをうまく組み合わせないといけないのかなぁと、お悩みが更に増えたのであった。
06102021 chemoinformatics bioinformatics
このあたりは読んでおくべし
What does AlphaFold mean for drug discovery? https://t.co/i1pnmSm4O3 #chemoinformatics #feedly
— kzfm (@fmkz___) September 29, 2021
結局のところ、モデラ―（職人）が丹精込めて編み出したホモロジーモデルと比べてどうよっていうか、リガンド結合サイト周りは人が丁寧につくったほうが高品質じゃないか？という。ホモロジーモデリングがよくわかってない人にとっては、簡単に予測構造が入手できるという利点はあるようだけど、立体構造予測に昔からまじめに取り組んできた人にとっては手間がほんの少しだけ削減されるだけの気がします。
End-to-endの技術はすごそうに見えるけど、それはその結果を応用してこそかなぁとちょっと思っています。AF2は物理化学的な知見は何も入れてないからPDBに登録されそうな構造を高品質に予測するだけっていう（ここはちょっと自分の認識が間違っているかもしれないが、ペーパーざっと見たところそう感じた）。
このあたりは化合物ジェネレータと一緒で，一つのツールとしてどう活用できるかを考えるのが重要で、化合物ジェネレータが「なぜその化合物を提案したのか？」と考えるのは無意味です。GANによる画像生成もまったく同じで、画像生成モデルでは静止画は高品質なものが生成できるのだけど、あの仕組みで動画を生成させるとダメダメなノイズになるとPFNの人が何年か前のIBISで基調講演してました。そういう意味ではああいうのに意味を求めてはいけないのかもしれません。
最近ちょっとコーチングとかやらされていて、そういえば自分もコーチングを受けてバスの雇われ運転手からバスのオーナーに意識が変化したなぁと思い出したのでそのあたりのことを書いてみる。一応断っておくと、意識とか行動の変容には特にコーチングは必要ないのだけど、自分の場合はそれがきっかけだったということです。
これから小さなチームを持ちそうな人は、バスに誰をのせるかとかいうビジョナリー・カンパニー2のジム・コリンズの名言やスタートアップをうまくやるにはどうしたらいいかというような知識があるほうがよいと思うので、もし馴染みがなければこの2冊を読んでおくといいです。読書のコスパはよいですからね。
例えばスタートアップとかだと、誰をバスに乗せるかはチームのリーダーが決めやすいけど、そこそこ大きい日本の企業だとそのあたりが曖昧で、チームのマネジャーはあまり雇用に対する裁量は大きくなくて、与えられた人的資源をいかにうまく活用するかを求められがちになると思います。それはつまり、雇われ運転手といった表現に近いのかなぁと。 しかし、チームの成功を考えた場合には、「だれをチームに加えるか」つまり「だれをバスに乗せるか」というのはとても重要だし、その裁量はバスの責任者つまり運転手に任せられるべきだと思うんですよね。というわけで、自分は「だれをバスに乗せるか」ということに対して人任せにしないで自分で選択する方向にしましたという話でした。
終身雇用を前提とした（大きな）組織の考え方だと、いまある人的リソースが最大限に活用されるように配置をうまく行うことが求められるし、それが当たり前のものとして受け入れられています。しかし、終身雇用を前提としなければ、チームのマネジメントとしては、「必要な人材を内外問わず探し出してきてバスに乗せる」ことが最良の選択となり、学会（発表）や論文, twitter,linkedin,GitHubは優秀な人材を探すための手段となるでしょう。つまりこれからのマネジメントには強連結ネットワークも弱い紐帯の強さも大いに活用することが求められてくるのかなぁと思っています。
さて、コーチングの話に戻ると、コーチングは相手の行動変容を起こさせるような気づきを与えることだそうです。コンサルが「今ある問題の解決提案」を行うのに対して、コーチが問題への解決案の提案をせず、解決の主体はあくまでも相手に答えを見いださせることを主目的にしているようです。
となるとコーチングが有効に働く対象は限られるわけで、しらべたら見つかりました。
従来の終身雇用のアプローチだとその時点の社員の能力にあった配置を会社が行い、ひとりひとりの社員が定年までイキイキと働ける職場配置を考えてくれるので、コーチングなどはあまり重要視されないのだろうけれど、これが企業に求められてくるということは、社員の成長を前提とした組織づくりが行われていくわけで、裁量もどんどん下の方に委ねられていくんだろうなぁと思います。
そのうち誰をバスに乗せるかもチームに任せられることになるんでしょうね。というか早くそうなってほしいですね。
08092021 bioinformatics
なんとなく買ってみたけど、初学者向けのわかりやすい本だった。
このあたりが知りたかったのでちょっと物足りなかった。
今後シングルセル解析がある程度進むと、患者さんの層別化のバイオマーカーとか出てくると思うのだけど、実際の臨床でどう活かすかとか臨床開発への組み込み方とかそのあたりの具体例とかが知りたかったんですよね。
Reviewでもいいのでなんか良さげな読み物があったら教えてもらえると助かります。
今月の初旬に初めて富士山に登ってきた。近くに住んで10年以上経つのに初めてなのは、登山が嫌いというわけではなく
という理由で避けていたのだけど、今年はコロナの影響で登山客が少ないと聞いていたので一度くらいは登っておこうかなと。
体力がないことを痛感したのと、色々と登山装備を新調したので、またちょいちょい登山でもしようかなぁ。
15082021 bioinformatics
RNAの構造解析についてちょっと知りたかったので買ってみたが、読みやすかった。入門書としてよい。
RNAを標的とした低分子化合物の最適化にRNA低分子複合体の結晶構造ってどのくらい使えるのかなぁと。GPCRよりはやりやすいのかなぁと思うのだけど。
Amazonのおすすめに出ていたので読んでみた。
「結局語彙を覚えなきゃならないけど、多読しかないかな」という結論に至った。
精進しよ。
28062021 life
At Haneda airport.
17062021 pokemongo
前回から2ヶ月ちょいくらい。次のレベルは3,4ヶ月後になりそう。
Lv. 46! pic.twitter.com/gqzMKFBvKT
— kzfm (@fmkz___) June 16, 2021
13062021 chemoinformatics bioinformatics
Mishima.syk #17に参加された皆様お疲れさまでした。
今回は2回目のオンライン開催だったので、準備に関してはちょっと慣れたしDiscordの使い方もうまくなったと思います。今回は前半はサイエンス寄りの話で後半はネタトークという構成になったのですが、今回も幅広い話題でかなり楽しめました。ただ、Discord使うとTwitterにログが残らないのはちょっとどうしようもないですね。
今回参加された方も次回は5分程度の短めのトークでよいのでなにか話すと良いかと思います。なにか得られるものがあるかもしれません。
ちなみに自分の発表の元ネタとして採用した聖女の魔力は万能ですはだれも見てないのでは疑惑が浮上したので、次回はもう少し考えてチョイスしないといけないなぁというのが反省点かな。
それからもっと手を動かす時間を確保しないといけないなぁと。
個別化医療を目指した臨床開発 -革新的新薬の臨床試験デザインと最新事例- (医薬品レギュラトリーサイエンスシリーズ)
ビジョナリー・カンパニー２ 飛躍の法則
小さなチーム、大きな仕事――働き方の新スタンダード (ハヤカワ・ノンフィクション文庫)
主体的に動く アカウンタビリティ・マネジメント
そうだったのか!臨床試験のしくみと実務
英語の読み方 ニュース、ＳＮＳから小説まで (中公新書)