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Journal of Clinical and Experimental Medicine Volume 279, Issue 10 （December 2021）

医学のあゆみ 279巻10号（2021年12月発行）

Japanese English

第1土曜特集ワクチン設計のサイエンス

総論

機械学習によって加速される次世代アジュバント開発 The development of next generation adjuvants accelerated by machine learning 夏目やよい ¹ Yayoi NATSUME-KITATANI ¹ ¹医薬基盤・健康・栄養研究所AI健康・医薬研究センターキーワード：機械学習 , systems vaccinology , Open TG-GATEs , アジュバントデータベース Keyword: 機械学習 , systems vaccinology , Open TG-GATEs , アジュバントデータベース pp.961-964

発行日 2021年12月4日 Published Date 2021/12/4

DOI https://doi.org/10.32118/ayu27910961

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

　健康なヒトに対して投与されるワクチンの開発では，有効性と安全性の両方において高い水準が求められる．そのため，ワクチンの効果を増強する目的で添加されるアジュバントを効率よく開発する需要は高い．アジュバントやその候補物質が分子レベルでどのような応答を惹起するかをプロファイリングし，作用メカニズムが既知であるアジュバントおよび毒性の有無やメカニズムが既知である化合物と比較することによって有効性や安全性を評価することができれば，より効率よく優れたワクチン開発につながることが期待される．このことから，これまで研究者の経験に頼って進められてきたアジュバント開発から脱却し，分子レベルでの理解に基づいた戦略的なアジュバント開発へと移行することを可能にするため，アジュバントが惹起する生体応答のデータベース構築を進めている．