第4章　口述、募集教員、研究室を同じ根拠表で選ぶ

選抜は、研究計画書・成績・英語等の書類、筆記、口述を段階的に総合評価します。筆記通過者だけが口述へ進みます。医科学群・情報生命科学群の口述会場は柏キャンパス、医療イノベーションコースは白金台キャンパスです。研究計画、筆記、口述は日本語または英語で行えます。

専攻の学生募集教員ページは、丸印を「2027年度入試日程Aで募集」と定義します。教員名が掲載されているだけではA日程の募集を意味しません。また、この丸印はB日程の募集、教員別受入人数、面談による合格、第一希望配属を保証する表示ではありません。表示は更新され得るため、ここで示す状態は確認日現在のものです。

松田・谷川研究室は、ゲノム、がん、p53、SNP、バイオバンク、複数オミクスを研究対象として紹介します。2025年の乾癬全ゲノム解析論文は、日本人1,415症例と3,968対照を用い、構造変異や希少変異を調べ、IFNLR1の欠失、IFIH1、CERCAM等を検討しました。関連を患者個人の診断確定や治療効果へ拡張しません。

瀧川研究室は、AI for Science、機械学習による科学的発見、分子・ネットワーク・ダイナミクスの構造化データを扱います。researchmapは2025年4月以降の東京大学新領域教授という経歴を示します。超接着ハイドロゲル論文は現教員の研究例ですが、論文所属は当時の北海道大学・京都大学等で、CBMSで実施した成果とは断定しません。

富田研究室は、RNAの生合成・機能・構造を、X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡等で研究します。TUT4、Lin28、pre-let-7の原著論文は、がん抑制性microRNA let-7の成熟を抑えるオリゴウリジル化の分子機構を構造的に解析しました。創薬への可能性は研究上の期待で、患者への治療効果を証明したものではありません。

加納・松尾研究室は、生命科学・医療の知的財産、規制、技術移転、イノベーション測定を研究し、特許・論文データを用います。加納信吾の研究科公式プロフィールは、医薬産業のAIについて、特許を基礎に動向、主要主体、技術用途を分析する2025年論文を掲載します。論文の結果数値は取得根拠がないため付け足しません。

研究室名だけでは、入学後に何を学ぶかは分かりません。本書は、対象が分子・患者ゲノム・材料・特許のどれか、データがどのように集まるか、実験・統計・機械学習・制度分析のどれを使うか、結果からどこまで言えるか、という四列で比べます。ゲノム研究、RNA構造、AI for Science、医療イノベーションを同じ比較軸へ置く説明です。

本書は、候補研究室ごとに、公式テーマ、A日程の募集表示、原著論文1本、その論文の問い、データ、方法、結果、限界、自分が追加したい問いを一枚にすることを提案します。「がんに関心がある」「AIを使いたい」だけで終わらず、何を測り、何を予測し、どの比較で仮説を確かめるかまで書きます。事前連絡でも完成版研究計画書は添付しません。

口述の完全な質問表は非公表ですが、研究計画書を提出し、筆記通過後に口述を受ける構造から、本書は、自分の研究問い、必要なデータ、使う方法、予想と違った場合に何が分かるか、希望研究室との接続を短く説明できる準備が有用だと推定します。これは大学が公開した口述の出題予告や採点基準ではありません。

確認した公式資料には、口述の分数、全質問、設問別配点、教員別受入人数、研究室別残席、事前面談の評価、第一希望配属率がありません。募集丸印や教員からの返信を、合格・受入・配属の確約に変えません。また入学後に特定の患者データ、装置、計算資源を必ず使えるという保証も確認できません。