異なる時間スケールをもつ過程から成る生物現象のモデリングの数理

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K03407
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分12040:応用数学および統計数学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 瀬野 裕美 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (50221338)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 数理生物学 / population dynamics / 数理モデル / 時間スケール / 感染症 / ヒト集団 / 情報伝搬 / 社会応答

研究成果の概要

本研究課題は，異なる時間スケールをもつ複数のプロセスの関係により現れる生物個体群ダイナミクスの特性を理論的に議論するための数理モデルの構造について検討し，従来の数理モデルによる理論に新しい見方を提示することを目的とするものである。現代，感染症の伝染ダイナミクスの時間スケールと感染症蔓延状況についての情報伝搬の時間スケールは後者の方が短い，すなわち，後者の過程の方が速いと考えることができる。基礎的な数理モデルのこれまでの解析により，そのような情報伝搬による社会応答が感染症蔓延における衰退と再興の繰り返し現象の機序として重要な役割を果たしている可能性が示唆される結果が得られた。

自由記述の分野

数理生物学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究課題において実施した研究においては，ヒト集団における感染症の伝染ダイナミクスがヒト集団の集団行動に依存する特性をもつことに焦点を当て，新しい数理モデリング，数理モデルによる理論研究の課題を提示することができた。感染症の伝染ダイナミクスは，時間スケールの異なる過程が複合的に構成する典型的なダイナミクスであり，コロナ禍を経て，このような分野横断的な研究課題が重要な科学的意味をもつことも改めて認識されている。今後の感染症伝染ダイナミクスの理論的基礎研究の発展の一助となる研究成果が得られたと考えている。