Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本研究の目的は、感染症流行をいち早く検知してワクチン・治療薬を迅速に供給するための、生産支援システムの構築である。研究では、ワクチン・治療薬の需要予測を得る「需要予測モジュール」と、与えられた需要予測に対して、速度やコスト面の最適プロセスを得る「プロセス設計モジュール」を構築し、これらを統合した「統合生産システム」につなげていく。初年度である2021年度は、当初計画に従い、遂行項目①「需要予測モジュールの構築」と項目②「プロセス設計モジュールの構築」、並びに項目④「システムのソフトウェア実装」に取り組んだ。「需要予測モジュールの構築」としては、新規感染予測モデルの開発に取り組んだ。研究には、前年度より開発に着手していたモデルを用いた。本モデルは、代表的な感染症数理モデルのSEIRモデル（Susceptible-Exposed-Infected-Recovered：SEIRモデル）に、人流・気象データを用いてパラメータを動的に推定するという、独自の改良を加えたものである。モデルは、日本国内のCOVID-19に適用可能であることを確認し、分析結果とともにScientific Reports誌で論文発表した。さらに、患者の生体シグナルからいち早く感染拡大の予兆を掴むための、診断・治療用ナノ粒子開発や、コンパニオン診断技術の開発、評価基盤構築にも取り組んだ。寒冷刺激を組み込んだモデルの応用も検討した。「プロセス設計モジュールの構築」としては、既存薬の製造設備を、感染拡大時にワクチン等の生産に転用するデュアルユース設備の推進策に注目し、国内のCOVID-19に関して、設備切り替えのタイミングと感染拡大の関係を分析した。「システムのソフトウェア実装」としては、上記研究で個別に構築したモデルを連結・統合して利用するための予備的検討を行った。

【研究分担者】
矢作尚久	慶應義塾大学	政策・メディア研究科(藤沢)	准教授	(Kakenデータベース)
太田誠一	東京大学	大学院工学系研究科(工学部)	准教授	(Kakenデータベース)