シーケンス技術、質量分析技術、情報技術の革新により、全ゲノム配列、一細胞トランスクリプトーム、エピゲノムなどアクセス可能な広大なデータ空間が様々な階層に広がり共有も進んできた。その延長として、階層をリンクして、そこに新しい生命原理を見出すための様々な試みが始まっている。しかしながら、データ科学と実験的生命医科学の融合が不十分なため、分野の拡充は思ったほどには進んでいない。生命科学や疫学はこれまで普遍的な説明の発見を目指して研究を積み重ねてきた。一方でこれらの知識は予測に基づく医療には十分に応用されていない。それは説明(Explanation)と予測(Prediction)が対称ではないからだ。予測のためには従来のメカニズムに加えて情報理論から生命現象を意味づける必要がある。説明から予測へ、予測から新たな説明へという双方向から生命医科学研究を進めていくことでデータ科学と生命医科学の融合が深まっていくことが期待される。

本研究領域ではこのような観点からの革新的な研究の提案を募集する。