| 体系的番号 |
JPMJCR20H4 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJCR20H4 |
研究代表者 |
川上 英良 理化学研究所, 科技ハブ産連本部医科学イノベーションハブ推進プログラム, チームリーダー
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2023
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| 概要 | 新型コロナウイルス感染症は、大半の感染者が無症候か軽症で終わる一方、一部の発症者は重症化するという症状の多様性を特徴としています。発症後（受診後）に病院で取られるデータは充実している一方、発症前のデータは十分に蓄積されておらず、個人ごとの発症・重症化のリスクを事前に評価する方法は確立されていません。本研究では、既に構築を開始している大規模社会PCR検査システムを活用し、数千人の健常者、無症候者の唾液、鼻咽頭スワブサンプルを収集します。これらのサンプル中に含まれるヒト由来、微生物由来のDNA、RNAを網羅的に計測し、機械学習と統計・数理モデルを融合したアプローチにより、個人ごとの発症・重症化リスクを発症前に評価する方法を開発します。また、発症・重症化リスクの多様性を考慮した流行動向予測モデルも開発し、「どのタイミングで、誰を対象に、どのような介入を行うのが効果的か」という個別化感染制御戦略の創出を目指します。
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| 研究領域 | 異分野融合による新型コロナウイルスをはじめとした感染症との共生に資する技術基盤の創生 |
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