構造化個体群動態を記述するマルチスケールモデルの理論構築とデータ解析への応用

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本研究課題ではウイルスの感染現象を主な対象とし、ウイルス感染症数理の分野でこれまで多く用いられてきた常微分方程式モデルではとらえることのできない生命現象の多階層構造を表現するためのマルチスケールモデルを用いた研究を数理およびデータ解析の両面から進めてきた。本年度においてはウイルスの感染現象を表すマルチスケールなモデルをさらに広く一般のウイルスに拡張することを目的としてさまざまなウイルスの専門家と共同研究を進める予定であったが、世間的なコロナウイルスのパンデミックの影響を受けて研究に大きく滞りが発生することが予期されたため、モデルの拡張の対象をヒト免疫不全ウイルス（HIV）に限定し、HIV感染における大きな課題に取り組むための解析基盤の構築を目指すこととした。今年度では特により高度なマルチスケールモデル研究の対象の一例としてHIVの潜伏感染現象の解析に取り組むため、タイマー蛍光たんぱく質を用いた新しいデータ解析の枠組みを構築するため、熊本大学のグループと共同で年齢構造化個体群動態モデルをさらに拡張したモデルとデータ解析基盤を構築した。本年度の研究の進行はおおむね良好であり、ウイルス感染現象を特徴づけるようなデータの取得およびそれを表現する数理モデルの構築に成功した。本結果をもとにすれば、ここで対象としたHIVのみならずあらゆるウイルス種においてその感染現象を読み解くことが可能になり、さらには広くウイルス学・細胞生物学的な洞察を得るための基盤となることも期待される。