まさにGoogle DeepMindが先進的に取り組んでいる領域ですね
この領域でデファクトスタンダードになるツールを作れれば、本当にインパクトが大きいです

>生物の遺伝情報の中のどの遺伝子が重要なのかを、実際の遺伝子の働き方やタンパク質の作られ方を調べた実験データから予測する。ある性質に関わるような複数の遺伝子のつながりを調べていって、「この遺伝子の改変が重要そうだな」と当たりをつけていく。

日本には、先進的な技術であっても、面白いビジネスモデルであっても、世界に先駆けて取り組んでいたにも拘らず、ビジョンがないために花開かなかったものが多数あります。
ビジネスも研究開発も30年後、50年後の目指すべき将来像を設定して、バックキャスティングで取り組むべきだと思います。

バイオDXによって医療・福祉分野で発現する新しい価値は、既存の診療報酬制度などの枠組みでは測定・評価することができず、制度設計に関する根本的な改変が必要になる気がします。急速な科学の発展に、政府の枠組みがどの程度キャッチアップできるか。

一応、山本先生の研究室（というか、研究室に入った時は赤坂研で、その後山本先生が教授になられた）出身！なのですごく嬉しく読みました。
コミュニティづくりには貢献できたかな、と書かれていたけれど、当時（2002-3年くらい？）から山本先生は明るくて飄々として、偉ぶったりしない先生で、研究室のメンバーも気さくに話しかけていたのを思い出しました。

記事中に述べられている研究材料のウニなんですけど、研究室のみんなで海にウニ採りに行って、持って帰って、研究室のそばでウニを飼育するんです。「ウニ当番」というものがあって、ウニ水槽の掃除などをやってたなぁ懐かしい....もう20年も前なのか！

大学によるかもしれませんが、医学部でも生化学や遺伝学でゲノム編集技術について学ぶ機会があります。

ゲノム編集は現代の生命科学の発展に欠かせない技術であると共に、そう遠くない未来に医療の世界でも治療法として実装されるようになるだろうと期待が持たれています。

ゲノム編集の話はもちろんですが、研究の進め方、研究者の姿勢など勉強になりました。ゲノム編集については、なんといっても「食糧問題」の点で注目していて、気候変動がいよいよ逃れられなくなってきたこの世界において、もっとも投資して欲しいポイントの1つです。そして、研究の話は、「これがわかると、将来、何かに役立つかもしれない」という姿勢がとても共感できました。ただ、そんな中でも社会に伝えていく努力も怠るべきではないよなあとも思いました。

たしかに遺伝子なんてそれこそ情報の集積なので、DXと相性がいいですよね。個人的には健康寿命が22世紀にはいまより100年伸びていることが望ましいので、薬も食事も飛躍的に改善されていくためにこのような技術は不可欠だなと思います。またバックキャスト型研究というのは面白い概念ですね。社会における芸術の役割は、もしかしたらこういったところがから広がっていくのかもしれません。

植物や微生物の二酸化炭素吸収力を増加させ、地球温暖化を防ぐというチャレンジに期待したいですね。再生エネルギーへの切り替えは時間がかかります。

ゴールを決め、ゴールをめざして開発するというバックキャストへの投資は集まると思います。

ゲノム編集で遺伝子レベルで生命に向き合える
遺伝子解説のスピードアップ/コストの低下
デジタル情報としての遺伝子情報の解析
この解析による、実態の把握と将来（生命現象、生命）のシミュレーション
これからの行動のオプション

これらが、揃い、アップデート開始した今、
遺伝子テクノロジーにこそDX、必要ですね。