Toshikazu Kuniya 研究室

主宰者：Toshikazu Kuniya
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、感染症の流行過程を数学モデルを用いて分析する研究を行っています。対象とする現象は、インフルエンザやマラリア、新型コロナウイルスなど様々な感染症であり、それぞれの特性に応じた流行制御方策の提案を目指しています。例えば、人口の年齢構成や地域的な移動パターン、ワクチン接種の効果減衰、感染者との接触歴など、現実的な複数の要因を組み込んだモデルを開発しています。 研究手法としては、微分方程式や差分方程式の理論を活用した数学解析が中心となります。空間的な不均質性や時間遅延を含む反応拡散方程式系を構築し、その平衡点の安定性や分岐現象を調べます。また、「基本再生産数」という指標を定義して、感染症が流行するか消滅するかの閾値を判定し、理論と数値シミュレーションを組み合わせて検証しています。 主要な発見としては、ワクチン接種による免疫保護の期間限定性や、年齢別の感受性の違いが流行パターンに大きく影響することが示されています。特に時間遅延や隔離措置を含むモデルでは、周期的な流行波の発生メカニズムが明らかにされており、現実の再流行現象の理解につながっています。このアプローチにより、公衆衛生政策の最適化に向けた定量的な指針が得られます。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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