2018 Fiscal Year Annual Research Report
Theory for effective antiviral strategy based on multiscale mathematical modeling
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15KT0107
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
岩見 真吾 九州大学, 理学研究院, 准教授 (90518119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中岡 慎治 東京大学, 生産技術研究所, 派遣研究員 (30512040) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2015-07-10 – 2019-03-31
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| Keywords | 多階層数理モデル / 定量的データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
重篤な感染症の死亡率は最先端の治療により大きく改善された一方で、その医療費は極めて高額になっている。抗ウイルス効果および治療費の両面において最適なC型肝炎治療を実現するためには、実験データあるいは臨床データの解析から得られる定量的知見（科学的根拠のある知見）に基づいた薬剤投与戦略が希求されている。本課題では、uPA-SCIDマウスを用いたHCV感染実験を行い、感染後、及び抗HCV剤投与下の血中HCV RNA量、ALT値の時系列データをリアルタイムRT-PCR法、酵素測定法で測定した。また、投薬後の二層性に減衰する血中HCV RNA量をマルチスケールモデルにより解析する事で、抗ウイルス薬の薬効（細胞内RNA産生の阻害率ε_Aやウイルス集合の阻害率ε_B等）、ウイルス複製率や免疫反応の強度等のウイルス感染の指標を推定した。さらに、福岡徳洲会病院から提供を受けた非治療症例の臨床データからMixed effect modelを駆使して数理モデルのパラメータを患者（あるいは患者群）レベルで決定した。今後は、服薬アドヒアランス不良を考慮した場合、耐性株の出現確率がもっとも低くなる投与戦略の探索も進める。そして、実験データと臨床データに基づいた抗HCV治療戦略最適化のための基盤技術を構築する。例えば、モンテカルロシミュレーションにより十分な臨床効果が期待でき、かつ、安全面にも配慮した投与戦略のデザインが可能となれば、将来的にはパーソナライズド・メディシンを想定した医療の展開が期待できる。
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