集団遺伝学理論に基づいた水インフラによる胃腸炎ウイルス感染症制御の実現

基于群体遗传学理论利用水利设施实现胃肠炎病毒感染控制

基本信息

批准号：
19J10800
负责人：
門屋俊祐
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

胃腸炎ウイルスによる感染症被害は、水処理場等の高度な衛生設備を有する先進国でさえ未だ制御しきれておらず、毎年感染報告がなされている。高い変異速度を示す胃腸炎ウイルスは、水処理や家庭等で様々な場面で使用されている消毒から逃れ、ヒト社会中に蔓延し続けている可能性がある。あるいは、統一的な消毒強度決定スキームの欠如のために、各水処理場においてウイルスが十分に不活化されていない可能性もある。本研究では、集団遺伝学に基づいて胃腸炎ウイルスの代表であるロタウイルスの消毒剤感受性が変化するかどうかを検証し、そのメカニズムの解明を試みた。さらに、処理場間で異なる水質を考慮した予測不活化モデルの構築を行なった。ロタウイルス集団の消毒剤感受性変化を検証するために、塩素消毒を繰り返し曝露させ、各種表現型、塩素感受性及び集団遺伝学的特性の変化を追跡した。その結果、塩素曝露の有無にかかわらず、塩素低感受性集団がランダムに出現し、その外殻タンパク質遺伝子の塩基多様度は有意に高かった。低感受性集団中により多くの凝集体が含まれており、進化シミュレーションによって、遺伝的に多様な集団における低頻度個体間の「協力」により凝集体が形成され、塩素感受性を不安定化させることが示唆された。ウイルスの消毒剤感受性変化メカニズムを解明した例は報告されておらず、世界初の知見が得られたと言える。予測不活化モデルの構築に関しては、水質情報を説明変数とした胃腸炎ウイルス予測不活化モデルを構築した。機械学習アルゴリズムの一つであるスパース推定法を適用すると、多くのモデルにおいてデータへの過剰適合を防ぐことが可能となり、且つ高い予測精度が得られた。処理場従事者が本モデルを用いて簡単にウイルス不活化効率を予測し、各処理場に適した消毒強度の決定を可能としたことから、本研究は極めて社会への還元性が高いと言える。

即使在具有高级卫生设施（例如水处理厂）的发达国家，胃炎病毒造成的损害尚未得到完全控制，并且每年都报告感染。表现出高突变率的胃肠炎病毒已逃脱了在水处理和家庭中各种情况下使用的消毒，并且可能会继续在整个人类社会中传播。另外，由于缺乏均匀的消毒强度测定方案，因此每个水处理厂的病毒可能无法充分灭活。在这项研究中，我们研究了轮状病毒（一种代表性胃炎病毒的轮状病毒的易感性）是否根据人群遗传学发生了变化，并试图阐明该机制。此外，考虑到治疗厂之间的水质不同，还构建了一种预测灭活模型。为了验证轮状病毒种群的消毒剂易感性的变化，氯消毒反复暴露于跟踪各种表型，氯易感性和种群遗传特性的变化。结果，有或没有氯暴露的低氯灵敏度种群的随机外观，壳蛋白基因的基础多样性明显更高。更多的聚集体包含在低敏感人群中，进化模拟表明，遗传多样性种群中低频个体之间的“合作”形成了聚集体，破坏了氯敏感性。尚无据报道阐明病毒消毒剂易感性变化的机制，可以说是世界上第一个发现。关于预测失活模型的构建，使用水质信息作为解释变量构建了预测失活模型。通过应用稀疏的估计方法，即机器学习算法之一，可以防止在许多模型中过度拟合数据，并且已经实现了高预测精度。该模型允许治疗植物工人轻松预测病毒失活的效率，并确定适合每个治疗厂的消毒强度，因此可以说这项研究是对社会的极端汇款。