Yong Dam Jeong 研究室
主宰者:Yong Dam Jeong
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
当研究室は、感染症がどのように個体内で広がり、その後集団全体に波及するかを数学的モデルを用いて理解することに取り組んでいます。特にSARS-CoV-2やmpoxなどのウイルス感染症を対象に、患者の体内でのウイルス量の時間的変化を定量化し、それが感染性や治療効果にどう影響するかを調査しています。患者から採取した臨床データを数学モデルに組み込み、シミュレーション解析を通じて個人差のある感染動態を明らかにしています。
これらの知見をもとに、隔離期間の設定や検査戦略の最適化、ワクチン接種スケジュールの設計といった公衆衛生上の意思決定に役立つ具体的な指針を提案しています。例えば、抗原検査の精度とウイルス量の関係を分析し、感染拡大を防ぐために最適な検査タイミングを特定したり、個人の年齢やワクチン接種状況に応じた異なる隔離期間を提案したりしています。
さらに、がん化学療法の最適投与戦略やウイルス変異による薬剤耐性の予測など、治療戦略の改善にも研究を広げています。こうした研究を通じて、感染症制御やがん治療において、個人差を考慮したより効果的で負担の少ない医療戦略の開発に貢献しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 環境科学Michio Murakami 研究室大阪大学論文 102 件·共通: ウイルス感染, 公衆衛生, ウイルス, 感染症 +6
- 生化学・分子生物学・遺伝学Seiya Imoto 研究室東京大学論文 102 件·共通: ウイルス感染, ウイルス, 感染症, 微生物 +8
- 医学Hirofumi Sawa 研究室北海道大学論文 102 件·共通: ウイルス感染, ウイルス, 感染症, 微生物 +8
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- 環境科学Yoshitaka Nishikawa 研究室Kyoto University Hospital論文 104 件·共通: 公衆衛生, 感染症, がん, 機械工学 +7
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研究成果(22 件)
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013102
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2523055123
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.70823
- DOI: https://doi.org/10.1111/fog.70057
- [2026] Personalized optimal dosing strategies for anticancer chemotherapy using mathematical modelingDOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-026-07769-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-025-00797-8
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00716-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12915-025-02354-0
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63375-5
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-025-04286-6
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- DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.ads4773
- DOI: https://doi.org/10.1155/cplx/9007322
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12190-024-01988-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-51143-w
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000497
- DOI: https://doi.org/10.1093/infdis/jiad058
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43043-2
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2305451120
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1011231
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2158052
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-32663-9
- DOI: https://doi.org/10.7554/elife.69340
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