第3章　生命科学、情報科学、医療イノベーションの筆記を設計する

医科学群と情報生命科学群は、全11問から3問を選択します。問題1はメディカル情報生命科学基礎で、生命科学基礎と情報科学基礎が半分ずつです。問題2から6は生命科学、問題7から11は情報科学です。群の名称にかかわらず同じ選択構造で、問題の英語版を出願時に希望でき、答案は日本語または英語で書けます。

生命科学基礎は、細胞、タンパク質・酵素、ゲノム・遺伝子、発現制御、細胞周期・DNA複製、輸送・分解、エネルギー、感染・免疫、有性生殖・遺伝、バイオテクノロジーです。情報科学基礎は、表現、計算機、Web・ネットワーク、DB、確率統計、アルゴリズム、暗号、UNIX、表計算、機械学習と評価です。

専攻は問題1の準備用に生命科学とPythonの教科書を推薦しますが、資料自身が、教科書の記載内容が出題されるという意味ではないと注意します。推奨本を一冊暗記すれば範囲が閉じるわけでも、記載外が出ないわけでもありません。公式に列挙された20領域を基準にして、教科書は理解を補う道具として使います。

公式サンプル問題は、核を持つ生物、タンパク質の二次構造、遺伝子長、転写・翻訳、細胞周期などを問う生命科学基礎の例と、情報科学基礎の例を掲載します。専攻はこれをサンプルとして掲載しており、2027年度に同じ問いが出るという予告でも、完全な公式模範解答でもありません。

2026Aの出題意図は、生化学、遺伝学、分子生物学と実験結果の論理、発生・再生・免疫、がんとグラフ読解を生命問題の軸にします。情報問題では、線形代数と固有値・証明、グラフ理論・アルゴリズム・計算量、マージ・ヒープ・外部ソート、Fisherの正確確率検定、超幾何分布、動的計画法等を扱います。

2026Bの情報問題には、固有値と最適化、グラフ、bitonic系列、分割統治・並列計算・計算量、回帰・最尤・勾配・微分、条件付き確率と動的計画法等が含まれます。AとBは別問題であり、Aの問題内容をそのままBや2027年度の出題予告にはできません。両年度区分は公式範囲を異なる問題で扱っています。

専攻が公開する出題意図は、各問題で基礎知識、実験の論理、グラフ読解、証明、計算量、統計的導出など何を確かめたかったかを説明します。しかし設問ごとの正答全文、部分点、配点、採点者向けルーブリックは掲載しません。出題意図を「公式模範解答」や「この通り書けば満点」と呼び替えません。

医療イノベーションコースは、知的財産、生命倫理、医療統計、公衆衛生など、志望分野に関連する8問から2問を選び、共通の社会科学1問を加えた計3問へ答えます。過去問と参考図書は、専攻の過去問ページがメールでの問い合わせを案内しており、確認した公開ページには問題本文が掲載されていません。

出題意図を18歳向けにまとめると、用語を知っているだけでなく、生命現象なら実験結果からどの説明が成り立つか、情報問題ならアルゴリズムがなぜ動き何回計算するか、統計ならどの仮定から式が出るかを説明する試験です。医療イノベーションでは、技術を倫理・統計・知財・政策の条件と結びます。分野ごとの暗記を、問い、データ、方法、限界の四点へ戻します。

本書は、1〜2週目に問題1の20領域を棚卸しし、3〜5週目に生命科学を図・実験・データ解釈まで復習、6〜8週目に線形代数・確率統計・アルゴリズムを式と短いコードで説明する計画を提案します。9週目に2026A、10週目にBから3問を時間内選択、11週目に出題意図と照合、12週目に選ばなかった問題も読み、当日の選択基準を作ります。

問題1が生命と情報を半分ずつ含み、専攻カリキュラムも両者を往復するため、本書は、知識やコードを個別に示すだけでなく、データがどの生命現象から生まれ、どの仮定で解析し、結果をどう生物学へ戻すか説明できることが重要になる可能性があると推定します。これは大学の配点や出題予告ではありません。

確認した公式資料には、2027年度の設問、選択問題ごとの有利不利、完全な公式模範解答、設問別配点、部分点の付け方、合格最低点がありません。2026A・Bの出題意図から点数を逆算せず、推奨教科書やサンプル問題を出題保証に変えません。本書の解き方は学習提案であり、大学公式の採点方法ではありません。