化学反応を計算系にする。

AとBが反応してCになる。それを、A＋B → Cと記述する。

出発点にあった化学の知識は、ほとんどそれだけでした。

しかし、計算代数の視点から見れば、これはAとBをCに置き換える「書き換え系」です。

この単純な気づきから提案したのが、抽象化学系ARMS（Abstract Rewriting System on Multisets）でした。

ARMSに「膜」を導入すると、反応に内側と外側の区別が生まれ、PCのなかに生命系が現れました。その計算能力の理論的解明が進む一方、この「計算生命系」を化学反応系として実装する研究へと展開しています。

計算系としてのARMSは、離散的な書き換えと連続的な変化をつなぐハイブリッドな計算系へと発展しました。

これにより、生態系や細胞システムをはじめ、自然のなかに存在するさまざまな計算系をモデル化できるようになり、その基礎理論も発展を続けています。

ARMSは過去の研究ではありません。現在も理論・化学実装と展開がつづいています。

生態系を、情報ネットワークとして捉える。

草木は、どうやって「会話」しているのだろう？

そんな素朴な好奇心が出発点でした。

やがて、生態系のなかでは、植物が放つ「香り」を介して精緻な情報ネットワークがつくられていることを知りました。

そこで、よく知られた数理モデルに「情報」を足してみると、非常に安定したネットワークが現れたのです。

なぜ、これほど安定するのか？

そのしくみをきちんと理解するまでには、長い年月がかかりました。

そして見えてきたのは、情報は何かを伝えるだけではない、ということでした。

情報には、複雑な相互作用を安定化させる機能があったのです。

インフルエンザウィルスはなぜ生命を奪うのか？

「このデータには、インフルエンザウィルスが生命を死に至らせるまでのすべてがある。だから、このデータを分析してほしい」

知人からの一本の電話が、すべての始まりでした。

数十万に及ぶ膨大な遺伝子データを前に、私は学生の助けも借りながら分析を始めました。

しかし、うまくいかない。

いくら生命科学が進歩しているからといって、すべての遺伝子の機能が詳しく解明されているわけではありません。

データの量は膨大でも、個々の遺伝子の機能や相互関係について、わかっていることはあまりにも少なかったのです。

「データを見るのはやめよう」

個々の遺伝子について蓄積された生命科学の知識を追うのをやめ、巨大なネットワークの構造そのものを見ることにしました。

そこで着目したのが、複雑なネットワークを安定化させる「情報」の機能でした。

この視点から遺伝子ネットワークを捉え直すことで、インフルエンザウイルスが生命を死に至らせる「なぜ」の、少なくとも一端を理解することができました。