第4章　2027年度の指導教員から研究室を選ぶ

2027年度入試案内の指導教員リストには、次の三十一名が載っています。

バイオエレクトロニクスは田畑仁、松井裕章。バイオイメージングは関野正樹、中川桂一、島添健次、山下真一。メカノバイオエンジニアリングは新井史人、小林英津子、酒井幹夫、高木周、原田香奈子、森田剛。バイオデバイスは高井まどか、一木隆範、野地博行、松永行子。バイオマテリアルは鄭雄一、片島拓弥、カブラル オラシオ、酒井崇匡、宮田完二郎。ケミカルバイオエンジニアリングは津本浩平、長門石曉、中木戸誠、太田誠一、伊藤大知、齊藤博英、鈴木勉、酒井康行、山東信介、平林祐介です。入試案内の英語欄にある「Yuichi TEI / Ung-il Chung」は鄭雄一一名の英語表記であり、二人として数えません。

入試案内は、点線で結ばれた一部教員について、一方を副アドバイザーとして共同指導すると注記しています。

出願時には志望指導教員を少なくとも第十志望まで選びます。一般入試では、出願前に研究室の研究内容について教員へ問い合わせることができます。特別口述を希望する場合は、第一志望教員との整合性を重視するため、出願前の連絡と相談を大学が強く勧めています。

三十一名全員を同じ深さで調べるのではなく、六分野から自分の研究対象に近い教員を抽出し、その中で研究方法、研究場所、共同指導、最近の研究を比較します。古いパンフレットや一般教員一覧だけで受入可否を判断せず、2027年度の修士指導教員リストに載っているかを最初に確かめます。

野地博行教授は、2027年度修士指導教員リストのバイオデバイス分野に載っています。専攻の公式教員ページは、回転分子モーターの1分子生物物理、フェムトリットル反応器アレイによる1分子デジタルバイオアッセイ、人工細胞リアクタによる機能分子スクリーニング、自己複製する人工細胞を研究テーマとして示しています。2026年度時間割では、Overview of Biodevices 2の担当教員です。

2027年度入試案内は野地博行教授を修士指導教員として掲載していますが、この修士課程用リストだけでは博士課程での受入可否を確認できません。2027年度の確定時間割も未公表であり、Overview of Biodevices 2の2027年度担当教員は確認できません。

2025年7月の東京大学プレスリリースは、野地教授らがATP合成酵素を改変し、プロトンからATPへの変換比を自然界の既知の範囲より高めた研究を報告しています。論文はNature Communicationsに掲載され、DOIは10.1038/s41467-025-61227-wです。

この研究は、ATP合成酵素が回転するという既知の説明を繰り返すものではなく、分子機械の構造を変え、入力となるプロトン数と生成するATPの関係を実験的に調べています。志望理由では「分子モーターに興味がある」だけで終えず、構造改変、1分子観察、エネルギー変換のどこへ関心があるかを言葉にします。

公式教員ページは、フェムトリットル反応器アレイ、1分子計測、人工細胞リアクタを研究手法・技術として紹介しています。しかし、装置名ごとの台数、予約方法、修士学生が単独使用できる時期、他研究室との共用条件は公表していません。

これらの技術は研究室が使用・開発する研究基盤として理解し、入学直後から全装置を自由に使えるとは決めつけません。事前相談では、最初の半年に習得する試料調製、顕微鏡、画像解析、マイクロ加工の範囲を質問します。

原田香奈子教授は、2027年度バイオエンジニアリング専攻の修士指導教員リストで、メカノバイオエンジニアリング分野に載っています。公式教員ページは、小児外科、眼科、脳神経外科などを対象とする微細手術ロボット、手術ロボットの自動化、手術手技評価を研究テーマとして示します。センサ付き患者モデルやVRを使って手技を解析し、抽出した技能をロボットへ組み込む研究です。

2026年度時間割ではOverview of Mechano Bioengineering 2の担当教員です。別の2026年度公式資料は、原田教授の所属を機械工学専攻と記し、その資料内では修士・博士の双方を受入可能としています。この記載は機械工学専攻の研究テーマ資料における受入課程であり、2027年度バイオエンジニアリング専攻博士課程での受入可否とは分けて扱います。

2027年度バイオエンジニアリング専攻の修士入試案内は、原田香奈子教授を修士指導教員として掲載しています。一方、同年度の博士課程入試案内には教員別の受入リストがなく、原田教授の氏名も記載されていません。機械工学専攻の2026年度研究テーマ資料にある「修士・博士受入可」を、バイオエンジニアリング専攻博士課程の2027年度受入保証へ読み替えることはできません。

2026年度大学院生向け公式資料は、SmartArmという手術ロボットを用いた硬膜モデルへの経鼻縫合、小児外科・眼科への応用、VRシミュレータ、画像処理による部分的な自動化を研究例として挙げています。さらに、小さく柔らかく壊れやすい試料を扱う自律実験ロボットを開発し、人の遠隔操作から技能データを集める研究も示しています。

公式資料はSmartArm、VRシミュレータ、画像処理、自律実験ロボットを研究例として示しますが、それぞれが研究室専有設備か共用設備か、バイオエンジニアリング専攻の修士学生が利用できるか、利用開始前の講習、予約、単独操作の条件までは公表していません。研究に用いられたシステムの存在と、入学後に利用できる施設・設備の範囲は同じ情報ではありません。

この研究室を志望する場合、単に「機械学習で手術を自動化する」と書くのではなく、対象手技、入力するセンサ情報、操作者とロボットの役割分担、安全条件、評価指標を決めます。患者モデルやデジタルツインを使う理由も、実患者では試せない条件を安全に再現するため、と具体化できます。

手術ロボットには、機構と制御だけでなく、組織の変形、画像処理、センサ、統計、医療機器規制、医師との共同研究が関わります。入試で選ぶ数学・物理学・化学は、研究室を機械的に割り当てるコース区分ではありません。物理学の力学と電磁気学、数学の微分方程式・線形代数・確率統計、化学の生体材料やセンサ表面は、異なる入口から手術システム研究へ関係します。

研究計画では、得意科目の名前だけを書かず、その知識を何の測定やモデルに使うかを示します。例えば、力学は器具先端の力と組織変形、線形代数は画像処理とロボット制御、確率統計は手技評価、化学はセンサ表面と生体材料の設計へ結び付けます。未経験の分野は、入学前に何を補うかも一文で示します。

カブラル オラシオ教授は、2027年度修士指導教員リストのバイオマテリアル分野に載っています。「教授」という現在の役職は、2026年3月6日掲載の専攻公式教員プロフィールで確認できます。同ページは、合成高分子の自己組織化に基づく多機能ナノデバイスを作り、薬物や遺伝子を狙った部位へ届ける研究を紹介しています。研究テーマは、抗がん剤を運ぶ高分子ミセル、腫瘍イメージング・診断、がんの生理がナノメディシンへ与える影響です。2026年度時間割ではOverview of Biomaterials 2の担当教員に含まれます。

2027年度修士課程入試案内pp.19〜20は、カブラル オラシオ教授を修士指導教員として掲載していますが、表には役職欄がありません。そのため、前項の「教授」は2026年3月6日掲載の専攻公式教員プロフィールに基づく現在役職として示し、入試案内そのものが教授職を記載しているとは扱いません。

2025年11月の東京大学プレスリリースは、ポリアニオンとポリカチオンからなるイオンペア・ネットワークでナノマシン表面を覆い、血中での異物反応を抑える研究を報告しています。アスパラギナーゼを搭載し、腫瘍が必要とするL-アスパラギンを減らす方法を検討したもので、論文はNature Biomedical Engineering、DOIは10.1038/s41551-025-01534-1です。

この研究では、ナノ材料の合成だけでなく、タンパク質吸着、マクロファージ、血中半減期、腫瘍間質、免疫療法との併用まで評価しています。化学的な材料設計と生命科学的な評価を一つの研究計画に入れる具体例として読めます。

公式教員ページは、高分子自己組織化、薬物送達、腫瘍イメージングという研究方法を示しますが、合成装置、粒径測定、顕微鏡、動物実験設備の機種、台数、共用条件、修士学生の利用権限までは示していません。

論文で使われた方法を研究室に常時ある設備と同一視しません。事前相談では、高分子合成、物性評価、細胞実験、動物実験、数理モデルのうち、修士学生がどの工程を担当し、共同研究先で行う工程があるかを確認します。

各教員について、①研究対象、②主要な方法、③自分が持つ基礎、④入学後に確かめたい問い、を各二文で書きます。例えば野地研究室なら、対象はATP合成酵素、方法は1分子計測、自分の基礎は反応速度論、問いは構造改変と変換効率の関係です。原田研究室なら、対象は眼科手技、方法はロボット制御と患者モデル、自分の基礎は力学、問いは安全な共有自律です。

第十志望まで埋めるために、分野名だけで順位を作らないことが重要です。第一志望と第二志望で対象が違っても、測定、モデル、材料など共通する方法があれば、研究関心の一貫性を説明できます。

大学は、2027年度の研究室別受入人数、志望順位別の希望者数、研究室ごとの倍率、合格最低点を公表していません。前年の配属者名簿があっても、それは2027年度の空き人数や合格可能性を保証しません。

公開情報から比較できるのは、2027年度修士指導教員、研究内容、担当授業の前年情報、最近の研究、試験制度までです。根拠がないまま、人気研究室、安全な志望順位、教員別の合格率を作ることはできません。