01
実験の大幅効率化
シミュレーションにより、試す回数と失敗のリスクを減らし、実験の時間を本当に必要な検証へ使えます。またデータの解析を自動化することで、効率化することができます。
アカデミア、個人、企業の方向け
VALUES
MISSION
実験(Wet)× 計算(Dry)研究者を増やす。
VISION
実験と計算の壁をなくし、自ら研究テーマを生み出せる研究者を育成する。
CHALLENGES
ANOTHER PATH
Dry研究や解析を自分の研究に足すことで、研究が一段階上のステージへ上げることができます。
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シミュレーションにより、試す回数と失敗のリスクを減らし、実験の時間を本当に必要な検証へ使えます。またデータの解析を自動化することで、効率化することができます。
02
Dry研究はPCで進むため、計算の待ち時間に他の作業ができます。計画やコーディングもAIが助けるので、条件を整えながら最適なrunを回せるようになります。
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Dry研究はPCが作業を進めるため、Wet実験より短時間で成果が出やすいです。Dryで成果を積み上げることも、Dryで業績を確保しながらWetのチャレンジングなテーマに腰を据えて取り組むこともできます。
STORY
博士課程の頃、私はWetの研究者として実験に取り組んでいました。手を動かすほどに、一つの結果を得るまでに長い時間がかかることを、身をもって感じました。
研究室の周りにも、同じように結果が出ず、苦しんでいる人がいました。努力が足りないわけではありません。実験は仮説を一つずつ検証していく営みである以上、どうしても時間を要するのです。
卒業後も、一度は創薬を離れましたが、創薬の研究を続けたいという思いは変わりませんでした。独学でin silico創薬を学び、計算機の上で仮説を絞り込みながら研究を進めたところ、共同研究者皆様の力を借りながら、研究を始めてから約半年で論文としてまとめることができました。
Dryの手法を身につけることで、実験前に仮説を検討したり、得られたデータを別の角度から捉えたりできるようになります。さらに、Wet研究を支えるだけでなく、Dry研究そのものでも成果を生み出せるようになり、研究の選択肢が広がります。
この経験を、同じように研究の進め方に悩む研究者にも届けたい。その思いが、BaraPhaSilicoの事業につながっています。
私たちは、実験研究の現場を理解したうえで、データ解析やインシリコ創薬の実践、技術の習得を支援します。研究者が自分の専門性に新たな手法を掛け合わせ、研究を前に進められるよう、伴走していきます。
そして、創薬の幅広い知見にAIやITを組み合わせ、創薬にかかる時間を少しでも短縮し、一つでも多くの薬を患者さんに届けることに貢献したいと考えています。
FOUNDER

新原 光貴
Koki Shimbara
BaraPhaSilico代表/博士(理学)/外資系ライフサイエンス企業バイオインフォマティシャン/北海道大学ワクチン研究開発拠点 招聘教員
東京理科大学薬学部、東京大学理学研究科でペプチドスクリーニング、低分子、ペプチド合成、生化学アッセイ研究に従事。
卒業後、ITベンチャーでDX、IT化を学び、外資系研究機器ベンダーでバイオインフォマティシャンとして従事する。
Wet研究者がDry研究を取り入れて欲しいという思いから、BaraPhaSilico創業。
WORKFLOW
化合物ライブラリの構築からインシリコスクリーニング、MDシミュレーション、最終化合物の提案まで。PCだけで論文化まで到達できる型を、自分の研究テーマで一通り経験します。

低分子・ペプチドのデータベースから、目的に合ったライブラリを設計・フィルタリングします。
ドッキングにより、標的タンパク質との結合をコンピュータ上で評価し、ヒット化合物を絞り込みます。
分子動力学シミュレーションで複合体の安定性を検証し、MM/PBSAなどで結合エネルギーを評価します。
相互作用解析・ADMET評価を経て化合物を提案し、論文としてまとめます。
プログラミング未経験の方
プログラミング経験者の方
AFTERWARDS
受講前
受講後
COMPARISON
| BaraPhaSilico | 大学院 | プログラミングスクール | |
|---|---|---|---|
| 料金 | 月額2万円〜(アカデミア・個人)。企業は一括30万円。 | 年間数十万〜100万円超。 | 数十万円〜。 |
| 期間 | 数ヶ月〜。論文化まで、研究テーマに合わせて設計。 | 修士2年、博士3年以上。 | 数ヶ月。カリキュラム終了で区切り。 |
| 論文化 | 自分の研究テーマで、論文化まで伴走。 | 研究室のテーマで論文化。進み方は指導教員に依存。 | 対象外。研究・論文化は扱わない。 |
| 講師 | Wet出身で、in silico創薬を独学し論文化した博士が直接指導。 | 指導教員。分野は研究室に依存。 | エンジニア。創薬・研究の経験は限られる。 |
※大学院・プログラミングスクールの記載は一般的な例です。

PROGRAM
教科書、動画レクチャーと週一ペースのミーティングを基盤に、以下を組み合わせて伴走します。
01
Linux/WSL、conda、GPU環境など、つまずきやすい環境構築を最初に整えます。
02
解析に必要なPythonを、自分のデータを動かしながら身につけます。
03
論文の読み方、先行研究の整理、検証可能な仮説の立て方を学びます。
04
ドッキング、バーチャルスクリーニング、MDシミュレーションを実際に回します。
05
生成AIを研究・コーディング・執筆に安全に取り入れる方法を扱います。
06
動画教材は何度でも見直しOK。教科書のコードは必ず動くようにメンテナンスされています。
07
投稿先の選定、図の構成、査読対応まで、論文化を見据えて設計します。
08
書いたコードをレビューし、再現性のある解析パイプラインに育てます。
09
Discordで随時質問、Zoomで定期ディスカッション。孤独に悩む時間を減らします。
Shinbara K. et al., Molecules 2025, 30(22), 4370.
今回、バイオインフォマティクス未経験の私にも分かるよう、目的タンパク質に対する低分子化合物ライブラリーを用いたin silico screeningの基本から丁寧に教えていただきました。コマンドラインすらわからない私がエラーを多発しながらも何とか仮装環境の構築から最終的にMDシミュレーションまで辿り着けたのはしずくさんのおかげで、本当に感謝しております。
また、技術書についても、つまづいた点、執筆時点では扱っていなかったツールやソフトウェアなどを加筆していただき復習もしやすいです(今後の更なる加筆も期待しております)。
私のPC環境ではMDシミュレーションをガンガン回すことが難しそうですが、今回の企画のおかげで私の中のバイオインフォマティクスに対する敷居は下がったように感じています。今回を機に、バイオインフォマティクス分野に対する理解をより深めたいという意欲が芽生えました。今後も継続して学び、より実践的なスキルを身につけたいと考えています。そして機会を作れたら、またぜひしずくさんの指導をもらいたいと思います。
ポスドク M様
これまでwetの実験を中心に研究を行ってきたため、dry解析やプログラミングにはあまり馴染みがなく、不安もありましたが、実際に手を動かしながら取り組む中で多くのことを学ぶことができました。
慣れないPython操作ではエラーが頻発しましたが、その都度丁寧にご指導いただき、ひとつひとつのステップを着実に理解しながら前に進むことができました。書籍を読むだけでは得られない、実践を通じた知識や感覚を身につけられたことは非常に有意義でした。
PCの性能の関係でMDシミュレーションの実行は叶わず、実際の計算は代行していただきましたが、その流れや意義が理解できました。また、in silicoスクリーニングの結果、研究の種となる可能性のある化合物を見つけられたことも大きな成果であり、論文投稿へと繋げていきたいと考えています。貴重な機会をありがとうございました。
助教 H様
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FAQ
教育プログラムは、受講生自身が手を動かすことを前提にしています。私たちは考え方の説明、コードレビュー、つまずきの整理、研究デザインの相談を行いますが、解析を代わりに進めることはしません。その分、身についたスキルと成果はすべてあなたのものになります。私たちが解析を担う形をご希望の場合は、共同研究としてご相談ください。
はい。コマンドラインに触れたことがない方でも、環境構築から一歩ずつ進めます。これまでの受講者もWet中心のバックグラウンドの方が多数です。
ドッキングやデータ解析は一般的なノートPC(Mac、またはWindows+WSL)で進められます。MDシミュレーションはGPU搭載PCがあると快適ですが、手元の環境で難しい場合の進め方も初回コンサルでご相談ください。
週10時間以上を確保できる方を対象にしています。期間や進め方は研究テーマと目標(学会発表、論文投稿など)に合わせて、初回コンサルで一緒に設計します。
アカデミア・個人は月額2万円(一括12万円)、企業は一括30万円です。企業プランには、プログラム終了後1ヶ月の技術顧問が含まれます。いずれも税込です。
可能です。海外の研究者との技術コンサル経験があり、英語での資料作成・ディスカッションにも対応します。
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