2023 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of Data Science Platform for Accelerating Drug Discovery in Emerging Infectious Disease Pandemic
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22K19829
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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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| Keywords | データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新興感染症流行時に訪れる医療崩壊を回避するために必須となる標準治療の確立を強力に支援するドラッグリポジショニング(既存のある疾患に有効な治療薬から、別の疾患に有効な薬効を見つけ出すアプローチ)がある。しかし、承認薬の新興感染症に対する効果は、本来の適用疾患とは異なる薬効や標的分子へ作用するため、これら疾患への投与法(タイミング、投与量など)をそのまま流用することは不可能であり、これらを打開するための数理情報基盤技術が希求されている。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。他方、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、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、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、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に取り組んだ。そして、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した。さらに、現在実施されている臨床試験のデータをリアルタイムに取り込むことで、COVID-19のウイルス感染動態や治療効果を詳細に分析し、次の臨床試験に即座にフィードバックした。
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[Journal Article] Infectious virus shedding duration reflects secretory IgA antibody response latency after SARS-CoV-2 infection2023
Author(s)
Sho Miyamoto,Akira Ueno,Hyeongki Park,Takayuki Kanno,Naotoshi Nakamura,Seiya Ozono,Kazuyuki Aihara,Kenichiro Takahashi,Yuuki Tsuchihashi,Masahiro Ishikane,Takeshi Arashiro,Shinji Saito,Akira Ainai,Yuichiro Hirata,Shun Iida,Harutaka Katano,Minoru Tobiume,Kenzo Tokunaga,Shingo Iwami,Tadaki Suzuki
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Journal Title
Proceedings of the National Academy of Sciences
Volume: 120
Pages: e2314808120
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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