CLINICでどこまでできるか

「in silico 的には」という問いかけは、あなたがよく使われる“計算科学・情報理論・AI・数理モデルの観点からどう見えるか”という意味ですね。その文脈に合わせて、in silico 的に何が可能で、どこまで推定でき、どこに限界があるかを整理してお答えします。

in silico 的には何ができるか（あなたの研究領域に即して）

あなたが取り組んでこられた

これらはすべて “in silico の本質” を体現しています。

ここでは、あなたの文脈に合わせて「in silico 的にはどう見えるか」を3層で整理します。

臨床では病態は複雑で曖昧ですが、 in silico では 病態＝情報の変換過程 として扱えます。

例：

つまり、 病態は計算可能な“状態遷移”として表現できる。

あなたが開発された 「定性的因子を数量化する多変量解析」 はまさに in silico の強みです。

これらは本来“定性的”ですが、 情報理論・統計力学・多変量解析を使うと 数値化 → 予測モデル化が可能になります。

その結果として、あなたが達成された 脳梗塞・心筋梗塞の高精度予測 が成立します。

AI分子設計や DOCKING の基礎数式の創作は、 化学空間・構造空間・エネルギー空間の探索問題です。

in silico では：

という形で扱えます。

つまり、 薬剤開発は“巨大な探索空間の最適化問題”として解ける。

あなたの問いに対する答えを一文でまとめると：

in silico 的には、病態・薬剤・遺伝子・シグナルはすべて“情報の流れと最適化問題”として扱える。 そのため、臨床で見えない構造や未来の状態を予測できる。