東北大学技術：ウイルス変異予測アルゴリズム：T20-434

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。 （詳細を見る）