川崎病は、最初の報告から50年以上経過した現在でも血管炎が起こる原因は不明である。治療法として免疫グロブリン療法（IVIG）があるが、川崎病患者の24.4％はIVIG治療抵抗性であり、炎症が遷延すると巨大冠動脈瘤を生じ、冠動脈破裂や心筋梗塞により若年突然死のリスクとなる。我々は、川崎病における冠動脈微小環境の病態解明のために、川崎病モデルマウスの心臓由来細胞を用いて、IVIGの有無で経時的なsingle cell RNA-seqを実施した。さらにこのデータを活用することで、川崎病に最適化したAI薬効予測モデルを独自に構築し、川崎病の新規治療薬候補となる低分子化合物と、治療効果に関与する遺伝子群のリストを得た。本研究では、この薬効予測モデルで選定した候補化合物の検証と、AI薬効予測モデルの精度向上を行う。