Establishment of Data Science Platform for Accelerating Drug Discovery in Emerging Infectious Disease Pandemic
| Project/Area Number |
22K19829
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
岩見 真吾 名古屋大学, 理学研究科, 教授 (90518119)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | データ解析 / 新型コロナウイルス感染症 |
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| Outline of Research at the Start |
ウイルス感染症では、根本的な原因であるウイルス量の減少、排出期間の短縮が臨床医学上、また、公衆衛生上、極めて重要な役割を果たす。しかし、COVID-19にみられるように、ウイルス排出量・期間は症例毎に大きく異なる。本研究では、定量的なウイルス感染動態の理解に基づいて、以下3つの課題に取り組む：
課題 (１) ウイルス感染動態の定量化と排出期間に基づいた患者層別化技術の確立
課題 (２) 薬物動態/薬力学/ウイルス動態モデルを実装したシミュレータの開発
課題 (３) 抗ウイルス治療効果や排出期間を予測するバイオマーカーの探索技術の確立
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| Outline of Annual Research Achievements |
ウイルス感染症では、根本的な原因であるウイルス量の減少、排出期間の短縮が臨床医学上、また、公衆衛生上、極めて重要な役割を果たす。しかし、COVID-19にみられるように、ウイルス排出量・期間は症例毎に大きく異なる。本研究では、定量的なウイルス感染動態の理解に基づいて、以下3つの課題に取り組む：
課題 (１) ウイルス感染動態の定量化と排出期間に基づいた患者層別化技術の確立
課題 (２) 薬物動態/薬力学/ウイルス動態モデルを実装したシミュレータの開発
課題 (３) 抗ウイルス治療効果や排出期間を予測するバイオマーカーの探索技術の確立
本研究では実施したNFV治験から得られた臨床データを用いて、ウイルス排出期間や抗ウイルス治療効果を予測するバイオマーカー探索と併せてドラッグリポジショニングを加速させるため多角的な数理情報基盤技術を開発し、汎用化することを目的にしている。本年度は、課題(１)に関しては、本治験のプラセボ投与群の症例データを用いて、ウイルス量の時系列データを数理モデルと非線形混合効果モデルを融合させることで解析し、各症例のウイルス感染動態(VD)を特徴づけるパラメータ推定を行った。そして、数理モデルにより再構築した時系列データに対して、バーチャルペイシェントを生成し、階層的クラスタリングを含む様々な人工知能技術を適用し、患者層別化を新たに分析した。課題(２)に関しては、症例毎のVD情報と既存薬の薬物動態/薬力学情報を併せて、薬物動態/薬力学/ウイルス動態(PK/PD/VD)モデルを開発した。なお、治療効果を最適化するために、薬候補別にあらゆるレジメン(投与量や投与スケジュール等)に対応可能なPK/PD/VDモデルを実装したシミュレータを構築し、臨床試験における抗ウイルス効果の推定・予測を実現する準備をした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究では短期間のうちに感染症に対する治療薬を探索できる可能性があるドラッグリポジショニングに焦点を当てた異分野融合研究を実施し、COVID-19の標準治療の確立を爆発的に加速させる数理情報基盤技術を開発することに焦点を当てている。実際、サル痘が流行した時に、本研究で開発したプラットフォームを駆使して、ドラッグリポジショニングにより見出された候補薬剤を課題 (２) で開発したシミュレータで分析して、期待される効果を報告することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は既存の古典的学問体系に対する破壊的イノベーションに位置づけられるハイリスク・ハイリターン型の提案である。一方で、本提案の一部は、世界初となるモデル駆動型アプローチによりデザインされた医師主導試験(jRCT2071200023)が実施に至る過程において、重要な役割を果たした。サル痘が流行した時に、本研究で開発したプラットフォームを駆使して、いち早くドラッグリポジショニングにより見出された候補薬剤を課題 (２) で開発したシミュレータで分析できた実績が合うことより、今後は、より詳細な臨床データを取得することで、シミュレータを完成させていく。また、計画通りに、課題 (２)の残った部分と課題 (３) に関する研究を進めていく。
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Report
(1 results)
Research Products
(12 results)
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[Journal Article] Antithetic effect of interferon-α on cell-free and cell-to-cell HIV-1 infection.2022
Author(s)
Kumata R, Iwanami S, Mar KB, Kakizoe Y, Misawa N, Nakaoka S, Koyanagi Y, Perelson A, Schoggins J, Iwami S, Sato K
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Journal Title
PLoS Computational Biology
Volume: 18
Issue: 4
Pages: 1010053-1010053
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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