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予防・診断・治療薬開発に貢献しパンデミックを防ぐ
SARS-Cov-2に代表される変異速度のはやいウイルスについては、変異を起こす度に変異部位を特定し、新しく診断キットやワクチン、治療薬を開発し、その効果の検証をする必要がある。変異パターンを事前に予測することができれば、新変異に対応する診断薬や治療薬を前もって準備することができ、変異が起こった後すぐに診断薬や治療薬を適用できる。発明者はSARS-Cov-2ゲノムを網羅的に解析し、遺伝子変異の可視化を経て変異の頻発サイトを発見するに至った[1]。本発明は、ウイルスゲノム配列中の特定部位の変異発生確率を評価する機械学習により、変異発生を予測するプログラムを提供するものである。
躁状態またはうつ状態を予測し治療を支援する
躁状態とうつ状態を繰り返す双極症の治療は、罹患者が自身の気分の浮き沈みを自覚して、生活が不規則にならないよう気を付けることが重要である。特に軽い躁状態は、疾患の完治との区別がつきにくく治療の中断につながりかねないことから自覚することがより重要となるが、躁状態を自覚することは通常困難である。気分の状態を自覚するために、治療の一環として罹患者が活動や睡眠を自ら記録するセルフモニタリングが実施されている。しかしながら、セルフモニタリングは記録の手間がかかるとともに、記載内容が主観により左右されることから効果は限定的である。 本発明は、罹患者から自動で得られる活動量等の情報と機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、罹患者の現在の気分の客観評価と将来の気分の予測を行うプログラムに関する。本発明により、罹患者の負担を減らしながら精度よく気分の評価と予測を行うことができ、双極症の適切な治療および再燃の予防が可能となる。
