数理科学で読み解く感染症の臨床データ - Science Translational Medicine掲載論文を著者が解説 -

Science Café はScienceまたは姉妹誌に研究論文等投稿が掲載された日本研究者の方にZoom Webinarによるライブ配信にて講演して頂くイベントです。

研究内容の解説に加え、研究にまつわるエピソード、社会に与える影響や提言を交えてお話して頂きます。Q&Aセッションも設けております。

概要：

エムポックスは重症化することもある感染症として、世界的に警戒が高まっています。私たちは日本・アメリカ・コンゴ民主共和国による国際共同研究として、コンゴで得られた貴重な大規模コホートデータを活用しました。数理モデルを駆使した解析と人工知能（AI）による分析を組み合わせることで、皮膚の病変の経過から患者を2つのタイプに分けられること、さらに発疹が出た時点の血液中のウイルス量がその後の経過を予測する手がかりになることを明らかにしました。これらの成果は、今後の治療や公衆衛生対策を考えるうえで重要な基盤となると期待されます。

図．発症時の血中ウイルス量がエムポックスの症状進行を予測する指標となる

掲載号：
Takara Nishiyama, Fuminari Miura, Yong Dam Jeong et al., Modeling lesion transition dynamics to clinically characterize patients with clade I mpox in the Democratic Republic of the Congo, Science Translational Medicine, 2 July 2025,Vol 17, Issue 805
 https://doi.org/10.1126/scitranslmed.ads4773

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