成果概要
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ウイルス-人体相互作用ネットワークの理解と制御[3] 包括的理解のための技術開発と数理解析、AI・情報解析基盤
2025年度までの進捗状況
1. 概要
発症前段階（未病）における宿主の応答ネットワークを把握するため、感染後の免疫応答・病態形成に関わる宿主側ネットワークをオミクス解析および四次元イメージング技術で可視化・定量化しました。得られた高次元データを数理科学・情報科学と統合し、病態の多様性を理解するためのパタン分類基盤の構築に取り組みました。
2. これまでの主な成果
高分解能ライトシート顕微鏡や超解像顕微鏡を用いた3次元ライブイメージングにより、臓器内でのウイルス拡散と免疫応答を動態的に捉えることに成功しました（下図）。
また、多重RNA-FISH空間トランスクリプトーム解析により炎症関連分子の局在を解明し、重症化に関連する新たな知見を取得、さらに、同一の臨床検体（病理切片）から光学顕微鏡観察と電子顕微鏡観察を可能にし、かつウイルス粒子を定量するあらたな手法を開発しました。
数理グループではscRNA-seq等を用い、感染応答の分子ネットワーク解析と病態層別化に向けた数理モデルを構築し、重症化予兆マーカーの抽出をすすめ予測精度を向上に取り組みました。
3. 今後の展開
前半5年のイメージング技術や数理解析・AI予測モデルの成果を、後半5年の 「101-1：宿主応答パタン・スコアの構築」「101-2：重症化予兆スコアの確立」、 「113-1：超解像・多重化・AI解析を融合した四次元免疫応答イメージング基盤の開発」、「116-1：動物–ヒト対応写像に基づく感染応答マッピングと統合データフレームワークの開発」 および 「112-1：宿主応答パタン・アトラスの構築と標準化」「112-2：臨床データプラットフォーム整備と解析連携」へと展開します。動物とヒトのデータを橋渡しし、重症化予兆スコアの確立と社会実装に向けた基盤構築へとつなげます。