ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション　データを定量的に理解する

2019年12月に中国武漢で出現した新型コロナウイルスは、瞬く間に世界中に広がり、日常を大きく変えた。今まさに、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）をはじめとした新興・再興感染症流行に備えるためにも、現実的な問題に対応できる数理科学的なフレームワークが希求されている。そこで、本書では著者ら独自の研究に基づき、どのような数学的ツールやコードを用いればウイルス感染の数理モデルやシミュレーションが開発できるのかを説明する。特に、ウイルス学や感染症疫学、免疫学を含む生命医科学分野への参入を目指す数理科学を背景にする学部生・大学院生や研究者を対象に、個体群動態（集団の数や量の時間変化）の定式化とデータ解析のノウハウを説明する。
　また、実際にCOVID-19の臨床データを用いた研究成果についても詳細に解説する。なお、数理科学を背景にしない実験・臨床科学者に対しては、取得するデータがどのように分析されて、何がわかるようになるかを知る機会を提供している。さらに、本書に登場するシミュレーションやパラメータ推定を実施するためのコードはサポートページで公開している。なお、言語はPythonおよびRを用意した。

目次

第1部　基礎知識

第1章　新しいウイルス学をめざして
1.1　異分野融合研究としてのウイルス学
1.2 　数理科学と先端計測技術を自由自在に使いこなす
1.3 　ウイルス感染動態を定量的に理解する
1.4　新しい感染症時代の研究に向けて

第2章　ウイルス感染動態の数理モデル
2.1　指数方程式によるモデリング
2.2　ロジスティック方程式によるモデリング
2.3　線形微分方程式によるモデリング
2.4　非線形微分方程式によるモデリング
2.5　モデル駆動型の定量的データ解析の例
　
第2部　実験データへの適用

第3章　ウイルス感染における侵入
3.1　負の二項分布によるモデリングーHIV-1の重感染―
3.2　反応速度論によるモデリングーHBVの侵入過程―

第4章　ウイルス感染における暗黒期
4.1　指数分布によるモデリングーエンテロウイルスの株間比較―
4.2　非指数分布によるモデリングーサル/ヒト免疫不全ウイルスの暗黒期分布―

第5章　ウイルス感染における伝播様式
5.1　時間的なcell-to-cell感染のモデリング
5.2　時空間的なcell-to-cell感染のモデリング
5.3　cell-free感染とcell-to-cell感染のモデリング

第6章　ウイルス感染における阻害効果
6.1　薬剤による抗ウイルス効果のモデリング
6.2　変異株出現確率のモデリング
6.3　宿主因子による抗ウイルス効果のモデリング

第7章　ウイルス感染における多階層性
7.1　年齢構造偏微分方程式によるモデリング
7.2　個体ベースシミュレーションによるモデリング
　
第3部　臨床データへの適用

第8章　ウイルス感染動態に基づく治療提案
8.1　生体内ウイルス感染動態のモデリング
8.2　抗ウイルス薬剤治療のモデリング
8.3　臨床試験デザインのモデリング

第9章　ウイルス感染動態に基づく感染症対策
9.1　潜伏期間のモデリング
9.2　ウイルス検査のモデリング

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