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。

即使在拥有水处理厂等先进卫生设施的发达国家，由胃肠炎病毒引起的传染病危害也尚未得到完全控制，每年都有感染病例报告。表现出高突变率的胃肠炎病毒可能会通过逃避水处理和家庭等各种情况下使用的消毒剂而继续在整个人类社会传播。另外，由于缺乏统一的消毒强度确定方案，每个水处理厂的病毒可能无法充分灭活。在本研究中，我们研究了代表性胃肠炎病毒轮状病毒的消毒剂敏感性是否会根据群体遗传学而变化，并试图阐明其机制。此外，我们构建了一个预测失活模型，该模型考虑了处理厂之间不同的水质。为了检查轮状病毒种群消毒敏感性的变化，我们将它们反复暴露于氯消毒中，并跟踪各种表型、氯敏感性和种群遗传特征的变化。结果，无论氯暴露如何，对氯不敏感的种群都会随机出现，并且其外壳蛋白基因的核苷酸多样性显着较高。低易感性群体中含有更多的聚集体，进化模拟表明，遗传多样性群体中低频个体之间的“合作”可以形成聚集体并破坏氯敏感性。目前还没有阐明病毒对消毒剂敏感性变化机制的报道，可以说这是世界上的首次认识。关于预测灭活模型的构建，我们以水质信息作为解释变量构建了胃肠炎病毒的预测灭活模型。应用机器学习算法之一的稀疏估计方法，可以防止许多模型中对数据的过度拟合，并获得较高的预测精度。由于处理厂工作人员能够利用该模型轻松预测病毒灭活效率，并确定每个处理厂合适的消毒强度，因此这项研究可以说具有极高的社会回报。