新型コロナウイルス感染症研究のデジタルトランスフォーメーション

抄録

　生命医科学研究領域では，さまざまな解析手法を駆使したビッグデータ利活用による新しい研究分野が台頭する時代になり，機械学習を中心としたデータ駆動型アプローチが注目を集めている．しかし，例えば，社会が直面している感染症・がん・臓器疾患に目を向けた場合，臨床試験や医療機関から得られる高精度（経時的）医療データには制約があり，その大量取得は容易ではない．特に，新興感染症発生時であれば，限られた症例数から得られる臨床データを用いて，治療戦略を開発したり，公衆衛生上の対策を策定する必要がある．つまり，多くの臨床データはビッグデータではないため，データ駆動型アプローチの適用がしばしば困難になる．本稿では，COVID-19の臨床データに対して，主にモデル駆動型アプローチを適用し，限られたデータから生物学的に重要な情報がどのように抽出され，また，それらがどのように社会に役立つのかを議論する．