Elucidation of the genetic basis of viral antigenic evolution and its application to vaccine development

• Project/Area Number: 25K00116
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 49060:Virology-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 伊東 潤平 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (20835540)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2025: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
• Keywords: ウイルス進化予測 / ワクチン開発 / 機械学習 / 抗原地図

Outline of Research at the Start

季節性インフルエンザウイルスやSARS-CoV-2は抗原性を著しい速度で変化させ、ワクチン接種や自然感染により形成された集団免疫から逃避する。本研究では、ウイルスタンパク質の遺伝型と抗原性の関係性をモデル化するAI技術を創出する。そして、急速な流行拡大を引き起こす可能性の高い免疫逃避株と自動で検出する技術と、ワクチンの抗原性を自在にデザインする技術を開発する。