Hyeongki Park 研究室

主宰者：Hyeongki Park
名古屋大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、感染症の発症から回復までの経過を定量的に理解し、より効果的な防御戦略を立案することを目指しています。具体的には、感染者の体内でどのように病原体が増殖し、免疫応答がどのように推移するのかを数学的モデルを用いて解析しています。COVID-19、肝炎B、痘瘡関連ウイルスなど複数の感染症を対象として、患者の血液検査データや唾液中のウイルス量測定データを集め、それらを数式で表現することで、個々の患者の感染動態の特徴を明らかにしています。 研究手法の大きな特徴は、「個人差の分析」と「多段階モデリング」にあります。患者集団内には感染経過が大きく異なる人が存在することに着目し、機械学習によってこうした違いを分類・予測しています。また、細胞内の病原体増殖から血液中に放出される物質、さらには集団全体の感染伝播まで、複数のスケールを統合したモデルを構築することで、臨床検査値から患者体内の状態を推定する手法を開発しています。 これらの研究成果は、ワクチン接種戦略の最適化、感染者の隔離期間の設定、抗ウイルス薬の効果評価といった実践的な課題解決に応用されています。限られた臨床データから最大の情報を引き出し、感染症対策の意思決定を科学的に支援することが、本研究室の大きな目標となっています。

※ 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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