現在HTLV-1という九州に多いウイルス感染症を扱っていますが　今度のことでウイルス感染ならどこでもひろがるだろうとおもわれると思いますが　無症状感染者が日本の５０％　九州に集中し　感染＋感染感受性（かかりやすさ）の仕組みがあることがいわれています。EPIGENETIC　とは　後者の仕組みを説明する言葉です。遺伝子変異や欠損（遺伝子に傷がつく）ことではない遺伝子の変化のことをいう場合が多く最新の科学の概念といってよいと思います。HIV も　HTLV-1もアフリカで　動物からヒトに感染
してヒトからヒトに感染するよういなったといわれており、野生動物が人の日常生活の近くにいて　傷口　食用などであるプロセスを経て種を超えて感染するホットスポットが世界に何か所かいわれており、地域紛争などで食糧難から危険性が高くなっていることが指摘されています。温暖化の世界的な環境観測にならんで　世界のホットスポットからビッグデータを収集し　感染＋感染感受性のヒト感染可能性AI予測が重要と考えるにいたりました。極地、アフリカのサバンナやアマゾン森林（HTLV-1のホットスポット）でも使えるデーター収集デバイスを開発計画中、今回のウイルス感染があり、ウイルスの種類が変わっても短時間で準備ができ（高汎用性）、低エネルギーモバイル性（反応チップをスマートホンに接続して使え、データーもサーバーに送れる）デバイスを開発し、製造販売はもちろんですが　世界のホットスポットへ送ってサーバーにデーターを集め、危険性を刻々とモニターしていく計画です。本事業計画は、九州大学医学部医化学伊藤隆司研究室との共同事業として　行われます。伊藤研究室は　基礎研究ではゲノムのEPIGENETIC分野の第一人者で、同時にビッグデーター、AIにも精通し成果をだされ、ご活躍され　どちらも最先端で　いわゆるウエットにもドライも両方育てる土壌をおもちの稀有な研究室です。この産学連携が成立すれば、伊藤隆司先生のネットワークを通じて、最新の大型スーパーコンピューターとの連携が可能で　具体的なデーターの中心（変数）は変化しつつあるウイルスの配列とヒトの感受性を示す配列に関するデーターですので　こちらも伊藤先生の国際ゲノムのコンソーシアムのネットワークを通じで世界に協力を呼び掛けていくことが可能です。一塩基配列の違いもなく　次に出現するウイルスの配列を予測し、かかりやすヒトを予測することは今のところできませんが　将来的には　そのことが　先んじてワクチンなど防御態勢を準備するにのに重要になることはいうまでもなく、出現してしまったウイルスの感染のひろがりを予測し予防するより　今後　力を注ぐべき課題と本チームは考えております。後者のことにももちろん有効で　前者への挑戦のためにも必要ななデバイスです。