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Establishment of Data Science Platform for Accelerating Drug Discovery in Emerging Infectious Disease Pandemic

建立数据科学平台，加速新发传染病大流行的药物发现

基本信息

批准号：
22K19829
负责人：
岩見真吾
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19829/
关键词：
データ解析新型コロナウイルス感染症

项目摘要

ウイルス感染症では、根本的な原因であるウイルス量の減少、排出期間の短縮が臨床医学上、また、公衆衛生上、極めて重要な役割を果たす。しかし、COVID-19にみられるように、ウイルス排出量・期間は症例毎に大きく異なる。本研究では、定量的なウイルス感染動態の理解に基づいて、以下3つの課題に取り組む：課題 (１) ウイルス感染動態の定量化と排出期間に基づいた患者層別化技術の確立課題 (２) 薬物動態/薬力学/ウイルス動態モデルを実装したシミュレータの開発課題 (３) 抗ウイルス治療効果や排出期間を予測するバイオマーカーの探索技術の確立本研究では実施したNFV治験から得られた臨床データを用いて、ウイルス排出期間や抗ウイルス治療効果を予測するバイオマーカー探索と併せてドラッグリポジショニングを加速させるため多角的な数理情報基盤技術を開発し、汎用化することを目的にしている。本年度は、課題(１)に関しては、本治験のプラセボ投与群の症例データを用いて、ウイルス量の時系列データを数理モデルと非線形混合効果モデルを融合させることで解析し、各症例のウイルス感染動態(VD)を特徴づけるパラメータ推定を行った。そして、数理モデルにより再構築した時系列データに対して、バーチャルペイシェントを生成し、階層的クラスタリングを含む様々な人工知能技術を適用し、患者層別化を新たに分析した。課題(２)に関しては、症例毎のVD情報と既存薬の薬物動態/薬力学情報を併せて、薬物動態/薬力学/ウイルス動態(PK/PD/VD)モデルを開発した。なお、治療効果を最適化するために、薬候補別にあらゆるレジメン(投与量や投与スケジュール等)に対応可能なPK/PD/VDモデルを実装したシミュレータを構築し、臨床試験における抗ウイルス効果の推定・予測を実現する準備をした。

ウイルス感染症では、根本的な原因であるウイルス量の減少、排出期間の短縮が臨床医学上、また、公衆衛生上、極めて重要な役割を果たす。肺炎，COVID-19肺炎，冠状病毒排出量·期间感染病例⑤巨大的肺炎。本研究的目的是，定量的乙型肝炎病毒感染的病原体理解和基础研究规范，以及以下3项临床试验的要求：（1）抗生素类抗生素类抗生素定量化排出期抗生素类抗生出期给予无菌条件下的哺乳动物的哺乳期探索技术，建立了本研究的哺乳期负担NFV治疗获得的哺乳期卧床不起的应用模型，在此基础上，对排出期抗抑郁药的治疗效果进行了评价，结果给予了神经外科医生和护理人员，探索了神经外科的治疗方法，加速了神经外科治疗多角化的数理情况基础技术的研究，并采用了量化的神经外科治疗方法。本年度报告，将（1）结核病诊断标准、本治结核病结核病与群病病例对照使用标准、结核病定量诊断系列标准、非典型混合型结核病诊断分析标准、群病病例结核病感染诊断标准（VD）特别推荐的结核病诊断标准进行了比较。そして、数理モデルにより再構築した時系列データに対して、バーチャルペイシェントを生成し、階層的クラスタリングを含む様々な人工知能技術を適用し、患者層別化を新たに分析した。（2）药物治疗，例⑤ VD情况下，药物蓄积/药理学情况下药物治疗，药物代谢/药理学/代谢动力学（PK/PD/VD）治疗。治疗，治疗可能性果抗最大化治疗，预防性治疗，预防性治疗（剂量与剂量依赖性等），可能性PK/PD/VD的药物负担，预防性治疗果抗最大化治疗，预防性治疗（剂量与剂量依赖性等），可能性PK/PD/VD的药物负担，预防性治疗，预防性治疗果抗最大化治疗，预防性治疗等。