研究課題/領域番号 |
19K16428
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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研究機関 | 京都薬科大学 |
研究代表者 |
地嵜 悠吾 京都薬科大学, 薬学部, 助教 (30781356)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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キーワード | インフルエンザ / 流行予測 / 数理モデル / SIRモデル / NONMEM / 京都府 / 気象情報 / 平均気温 / シミュレーション / 治療薬 |
研究開始時の研究の概要 |
近年、定量的評価が可能な現象に対して数式による数理モデルを用いて表現し、将来を予測する研究が行われている。インフルエンザは、周期的な流行が観測されており、数理モデルによる予測が期待されているが、十分に予測できていない部分が存在する。加えて複数のインフルエンザ治療薬が存在するが、十分なエビデンスに基づいた治療薬の選択が行われていない。本研究では、数理モデルに基づき、インフルエンザの流行予測を行うとともに、その治療薬の評価を行い、薬物動態・薬力学モデルを構築し、より良い治療薬の提案を目的とする。
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研究成果の概要 |
インフルエンザは周期的な流行が発生する疾患の一種であり、流行過程に基づいたSIRモデルが提案されている。本研究では、インフルエンザの流行に影響する気象に関する因子を評価すること、SIRモデルを用いて流行予測のモデルを作成することを目的とした。定点当たり報告数と平均気温度には負の相関関係があることが示された。母集団解析を行い、モデル構築を検討したが、収束性が十分ではなかった。様々なモデルを検討することで、一部の条件下では予測性の高いモデル構築ができたが、当初の想定よりもデータ量が少ないこともあり、妥当性の高いモデル構築は十分ではなかった。今後データを集積し、臨床に還元しうる情報の発信に努める。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果として、定点当たり報告数と平均気温度には負の相関関係があることが示された。平均気温と平均蒸気圧に強い相関がみられることからも、Finalモデルとして平均気温のみのモデルとなったことは妥当であると考えられる。母集団解析によるSIRモデルを検討することで一部の条件下では予測性の高いモデル構築ができたが、当初の想定よりもデータ量が少ないこともあり、妥当性の高いモデル構築は十分ではなかった。り詳細なインフルエンザ件数の報告を収集することでより良いモデル構築ができる可能性が示唆された。本研究結果は今後のSIRモデルによる流行予測の一助となると考えられる。
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