我々が研究開発してきた教師なしニューラルネットワークである一括学習型自己組織化マップを用いて，インフルエンザゲノムを対象に，流行している宿主ごとに宿主特異的なゲノム配列の特徴（genome signature）を見いだし，宿主に適応する過程で，ゲノム配列変化に方向性があることを明らかとしてきた．予備的解析において，新型コロナウイルスにも特有のgenome signatureが確認できており，これまで開発してきた技術や知見を活用し，新型コロナウイルスゲノム情報を活用した感染予防に向けた基盤情報の提供を目指す．