インフルエンザの変異解析技術
今回はインフルエンザの変異を極めて正確に読み取る技術というのが開発された論文を紹介したいと思います。
サイエンスポットは最新の科学技術にスポットライトを当てるポッドキャストです。ホストはサイエントークのレンです。
ということで今回の話題はインフルエンザですね。最近ウイルスの話題を扱うこともちょっと多かったんですけど、前ノロウイルスのやつ扱いましたかね。今回インフルエンザです。
今インフルエンザのシーズンかなと思います。予防接種受けた方とか、インフルエンザかかっちゃう方とかもたくさんいるかなと思うんですけども、
毎年予防接種受けたりすると思うんですよね。結構年によって流行る流行らないはあれど、毎年やっぱかかっちゃう。
去年かかったのにまたかかっちゃうとかも全然あり得るのがインフルエンザで。
それって何でなのかなっていうことなんですよね。人って一回ウイルスに感染するとそのウイルスに対して免疫がついて、
その免疫機能によってもし次入ってきたとしてもすぐに体から排除されるっていう仕組みを持っているわけなんですけど、
その仕組みを上回るぐらいインフルエンザって変異がすごくしやすいとか、
大きい変化がある。免疫が追いつかないぐらいの変化を起こすっていうのがインフルエンザ結構特徴ですね。
毎年この種類っていうのが決まってると思われてガチなんですけど、
実は一人の患者の人の中のウイルスでさえも全員同じウイルスかっていうとそうでもなくて、
いろんな変異が入ったウイルスがもう体の中で発生してるんじゃないかっていう話もあるんですよね。
それをインフルエンザが増えていくっていう過程でコピーのミスが発生して、
ちょっとずつ違う遺伝子を持つっていうことがこれ、
准種って呼ばれるものの集団になります。
准種は、純結晶とかの純に種ですね。
こういった集団を形成していると。
もし准種の中に将来とか薬が効かなくなるようなすごい変わった変異とかが少しでも隠れていると、
それがまたいつか増えて次の感染の爆発みたいなものを起こしていくっていう感じですよね。
だからいかにこのちょっと違うウイルスの集団を見つけるっていうのは重要かっていうことなんですよ。
それがもし分かれば対策打てるかもしれないですし、
なるべく次に流行るウイルス予測したりとかできた方が当然それを防ぐっていうこともワクチンでできたりとかするんですよね。
これをやるには大きい壁もあって、
今までその遺伝子を解析する装置自体これも課題があったんですよね。
っていうのもその遺伝子を解析するときってウイルスをちょっと取ってきて、
それだけだとちょびっと取っただけだとものすごい数が少ないんで、
検出する装置側が難しいっていうのがあるんですよね。
例えば分子1個だけでそれでわかるかって言ったらそうじゃなくて、
そこから1回ある程度数を増やしてから分析するってことをやるんですよ。
なのでその増やすっていう過程をこの解析の中で行っているんで、
どうしてもそのエラーが生じたりそこで変異が生じたりとか、
あとは読み取るエラーを起こしちゃうとかそういうことがあるんで、
例えば0.1%くらいの低い確率で存在する変異っていうのがいたとしても、
それがもともといた本当の変異なのか、
それともこの解析の過程で生じて機械が間違えているエラーなのかっていう区別がつかないんですよね。
なので非常にここが課題だったんですけども、
これを解決したっていうのが今回紹介する話です。
新しい解析法の詳細
これが東京大学大学院工学系の研究家玉尾さん野次教授、
田畑隼教授の研究グループがやっています。
これはインフルエンザウイルスの中に潜むわずかな変異を
1分子レベルで高精度に読み取る新しい解析法っていうことですね。
これじゃあどうやってやっているのかというと、
これすっごく簡単になるべく専門外の人でも分かるぐらいの説明しかしないですけども、
まずカギになる技術がユニーク分子識別子というものになります。
UMIとか言われてるんですけど、
簡単に言うと分子のバーコードみたいなものですね。
この分子のバーコードっていうものはどういうふうに使うのかというと、
まず解析したいウイルスの今回はインフルエンザなんでRNAが遺伝子です。
この遺伝子の一つ一つにまず異なるバーコードをタグ付けするっていうのをやるんですよね。
そのタグを付けてその後にPCRっていう技術なんですけども、
そのRNAを増幅して解析装置で読み取るっていう流れ。
まず最初にこのバーコードを付けるっていうことがあるんで、
もしバーコードなしでPCRっていう技術で、PCRは分かるか。
PCR検査とかのPCRですね。
あれRNAとか遺伝子を増やすっていうそういう反応なんですけども、
それがバーコードなしでやっちゃうと本当に元々あったのかどうかが分かんなくなる。
でも元々のやつにバーコードを付けると、
全てのコピーに同じ変異が現れるはずなんですよ。
ちょっと分かりにくいかな。
例えばABCっていうバーコードがあったとして、
本当に変異が元から入っていた場合って、
そのABCのバーコードを付いた全てのコピーで同じ変異があるっていう状態になると思うんですよね。
もしそれがABCのバーコードを付けてバラバラの変異だったら、
それは解析とか増やすPCRとかそういう過程で起きたコピーだっていうふうに言えると。
だから同じバーコードを持っているグループをまとめて比較すると、
ランダムでここは変異してるよねっていうエラーを排除して、
本当にその同じバーコードを持つグループが元々持ってた変異はこれだよねっていうのを見分けられるっていうことですね。
これ実際読み取りのエラー率っていうのがゼロにはならないんですけど、
10万分の1ぐらいまで劇的に低下したと言われていて、
変異とウイルスの生存戦略
これを使ってたった1個のインフルエンザの粒子から増えていく集団っていうのを調べてみると、
同じ親から生まれたウイルスなのに、
その集団の中にはもうすでにめちゃくちゃ変異をいろいろ持っているウイルスっていうのが存在していて、
中にはまだ薬使ってないのに薬に耐性ある変異みたいなものも見つかってます。
だから今までは薬を使って耐えられないウイルスは死ぬと、
そこで耐えたウイルスがまた新しく増えていくよねみたいな、
そういう考え方が結構わかりやすいし、実際そうなのかなっていう感じだったんですけど、
今回の論文で言ってるのは、もともともう薬使ってようが使ってまいが、
そういうやつはいて、それが最終的に増えていく。
だからもう変異っていうのは元からすごいできやすくてできてるんですよっていうのが今回わかったことですね。
だから何だろうな、常に二群みたいなウイルス、予備群みたいなやつを変異体としてウイルスは用意してて、
環境が変わった瞬間にちゃんと生き残れるようにっていう形になってると、
生き残るというかウイルスは生きてるとは言えないんでややこしいんですけど、
っていうことかなと思っていて、
だからいかにこのウイルスをしっかり倒すっていうのが難しいのかっていうのもここから言えると、
実態が捉えにくいというか、
インフルエンザウイルスの変異分析
この全ての今ある変異に対応するピンポイントの何か効く薬とか、
そういうのを用意するのがいかに難しいかっていうことですよね。
それはなかなか現実的ではないと思うんで、
そこに対して共通でちゃんと効くものっていうものを見つけないといけないとか、
そういったことが解像度が上がってくるとわかってきたなという感じですかね。
今回の研究っていうのはこれ意義だけですけども、
細かい中身は是非プレスリリースとか見てほしいんですけども、
この分子バーコードみたいな技術で、
ウイルスの集団を正確に変異がどれぐらい入ってるかというのを調べると。
これができると将来どういう変異株が流行するのかなっていうのは、
どこに変異が入るかという細かい情報を使って将来の予測ができるっていう、
要はAIに食わせるデータが大事になるわけですよね。
こういう変異が今は入りやすいし、ここ多分入りやすいっていうのを、
今までのやつとかを細かく分析して予測して、
じゃあ次こういうの来るかもっていうのができるようになるには、
まず今あるデータをしっかり出さないといけないっていうので、
もしかすると今後、今この方法を使って集められたデータから、
元に新しい体制のウイルスが出てくるっていう、
ウイルスよりちょっと先回りするみたいな研究っていろいろありますけど、
こういうところから出てくるのかもなっていうのはちょっとこれ見て思いましたね。
今までは後手後手だったかもしれないけど、
ちょっと予測のフェーズに入るんじゃないかなっていうのがあり得るところです。
実際はまだまだ時間かかるんでしょうけど、
こういった技術の積み重ねなのかなと思って見ていました。
ということでちょっと今回紹介したのはすごい細かい話なんですけど、
ウイルスを非常に正確に分析して変異っていうものを、
10万分の1ぐらいのエラー率にして、
精度良く遺伝子を見つける、変異を見つけるっていう研究でした。
ウイルス研究の重要性
以上です。
ちょっとウイルスに関してはですね、
最近サイエントークの方でもウイルスの科学史っていうものを話しました。
人間VSウイルスという回になってるんですけども、
こちらぜひ聞いてもらえると、
なんとなくウイルスってこういうもんなんだとか、
あと例えば天然痘っていうウイルスがワクチンができたりとか、
そういうきっかけになったりしてるんですけど、
こういう経緯でできて、
今後どうしていけばいいのかっていうことを考えるきっかけになればいいかなと思って、
そういうウイルスの話とかしているんですけど、
多分あんまり聞きたくない話題ではあると思うんですよね、個人的にも。
僕もウイルス学面白いなっていうのは思ってるんですけど、
でも正直、僕たちの周りでウイルスがいるとか、
パンデミックみたいなものって目を背けたくなるじゃないですか。
ここ最近のコロナのパンデミックとかでもう嫌になってると思うんで、
だけどこういう研究も進んでるんだなっていうところは、
僕としてもちゃんとウォッチしていきたいなと思ってますし、
次また僕らが生きてる間に起きたりする可能性も全然あると言われているので、
そういった時にどれ信じていいんだろうっていう時の目とか耳とかを養っていくことは
大事なことなんじゃないかなって個人的には思ってて、
どうしても学ぶインセンティブみたいなのは湧かないところはあると思うんですけど、
教養って言うとちょっと堅苦しいというか、
押しつけがましい感じがするんで、
単純にまずはこういうウイルスの研究こういう感じなんだ、
なんか面白いなぐらいの感じで思ってくれたらいいのかなっていう風に個人的には思ってます。
なのでぜひいろいろと自分でも調べてみるといいんじゃないかなと思っております。
ということで今回は以上です。
サイエンスポットは日本語と英語で配信をしています。
ポッドキャストを聞いて皆さんもメモや感想をハッシュタグサイエンスポットで投稿してもらえると嬉しいです。
最近最後の雑談が宣伝ばっかりになっちゃってるところもあるんで、
ちょっとSNSのハッシュタグでいただいたコメントを読んだりしてもいいかなっていう風にも思ってたりするんで、
ぜひこれ聞いている方、Xでハッシュタグサイエンスポットでつぶやいていただくなりするとちょっと紹介したいかなという風に思ってます。
せっかくフットワーク軽めでやっている番組ですのでやりたいと思います。
それでは今回は以上です。ありがとうございました。
