| 研究課題/領域番号 |
16KT0111
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
複雑系疾病論
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
野田 岳志 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 教授 (00422410)
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| 研究分担者 |
佐藤 佳 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10593684)
渡士 幸一 国立感染症研究所, ウイルス第二部, 主任研究官 (40378948)
岩見 真吾 九州大学, 理学研究院, 准教授 (90518119)
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2019-03-31
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| キーワード | 数理解析 / エボラウイルス / C型肝炎ウイルス / ヒト免疫不全ウイルス |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、生体の恒常性を“複雑システムが持つ安定状態”として捉え、“ウイルス感染という摂動”に伴って創発する病態の発症機構を実験科学と数理科学の融合研究により定量的に解明していくことを目的とした。具体的には、感染経路や増殖形態および発現する病態が異なるウイルス（エボラウイルス、C型肝炎ウイルス、ヒト免疫不全ウイルス）を対象に、ウイルス量やサイトカイン量等を取得し、数理モデルを用いた定量的なデータ解析から、病態発現機構や効果的な抗ウイルス薬の組み合わせを解明した。
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| 自由記述の分野 |
ウイルス学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、数理科学的な解析を駆使する事で統合的視点からウイルス感染というシステム全体を眺め、病態の発症や薬剤の効果を体系的に理解できる点にある。これらの研究を通じて、実験科学で得られた成績（例：感染個体におけるウイルス増殖機構や重症度など）に新たな意味や価値を付加することができた。いくつかの実験データを基に開発した数理モデルを用いて、最適な組み合わせの抗ウイルス薬を予測し、実際に耐性ウイルスの出現頻度が少ない薬剤の組み合わせを見出すことにも成功した。
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