Research Project
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
個々の人の病態進行や治療反応性を将来予測するために、転帰予測モデルや数理モデルに基づいた「バーチャルペイシェント技術」を開発する。この技術では、様々な種類の医療データを模倣することで、リアルタイムに変化する個人レベルの動態を再現できる。したがって、個人のバラつきも考慮した臨床試験や治療のシミュレーションをバーチャルワールドで実施し、対象とすべき症例群や治療効果の高い/低い患者群を特定できる。特に、バーチャルワールドでの網羅的な分析から得られた知見をリアルワールドに持ち込むことで、効率的かつ迅速に臨床試験を突破したり、最適化された治療戦略を確立することが可能となる。