| 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 |
Iwami Shingo 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 |
Completed (Fiscal Year 2023)
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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 | 数理モデル / 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 Final Research Achievements |
To avoid healthcare collapse during emerging infectious disease outbreaks, establishing standard treatments is crucial. Drug repositioning strongly supports this by identifying existing drugs for new uses. However, the efficacy of approved drugs for emerging infectious diseases may differ due to their mechanism of action and target molecules, making it impossible to directly apply existing administration methods. Thus, there is a need for mathematical information infrastructure to overcome these challenges. This study focuses on interdisciplinary fusion research, emphasizing drug repositioning, which holds the potential to rapidly explore therapeutic options for infectious diseases. We have developed mathematical information infrastructure technology to explosively accelerate the establishment of standard treatments for COVID-19.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
現在、本国と他国との大きな違い・原因の１つに、感染症制御に対する異分野融合研究の経験値の差がある。本研究を実施する過程で、核となる複数大学と研究機関および関係省庁のネットワークが構築され、そして、新興感染症発生時には即座に疫学データ、ゲノムデータ、臨床データが収集・共有・解析され、流行対策や医療体制の構築にフィードバックされる仕組みが準備はじめた。
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