Establishment and clinical application of a method for estimating pathogen transmission routes based on whole genome sequences and patient epidemiological information
| Project/Area Number |
21K17280
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
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| Research Institution | National Defense Medical College |
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Principal Investigator |
藤倉 雄二 防衛医科大学校(医学教育部医学科進学課程及び専門課程、動物実験施設、共同利用研究施設、病院並びに防衛, 病院 内科, 准教授 (60598796)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 分子疫学解析 / 全ゲノムシーケンス / 次世代シーケンサー / ベイズ推定 / ベイズ理論 / 分子疫学 / アウトブレイク |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、患者から得られた様々な病原体の全ゲノム解析を行い、各々の塩基配列の変異を抽出したうえで、患者の時間情報（入院時期、検出日など）を統合し、ベイズ定理を利用した伝播経路を高精度に推定・図示する手法を発展・最適化させる。本手法は細菌のみならず新型コロナウイルスなどウイルスにも幅広く応用でき、新たな伝播経路の探索及び伝播のリスク因子を同定・解析することで、効率的な感染対策を講じるための知見を提供する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、院内感染の原因微生物としてアシネトバクターと新型コロナウイルスを対象に引き続き研究を進めた。2021年度にレビューしたアシネトバクターについては、論文化し査読ありの国際雑誌に受理され既に公開されている（Antimicrob Steward Healthc Epidemiol. 2022 Aug 8;2(1):e136）。この際に抽出した薬剤耐性アシネトバクターについては全ゲノム解析が終了し、さらに伝播経路予測図の作成をするために検体採取日や入院時期などの患者情報の収集を終了した。現状ではベイズ推定を用いた数理モデルを採り入れたプログラムパッケージ（BadTrIPとBEAST2）により検証を行う予定であるが、アウトブレイクに関連する疫学情報が処理可能な範囲を超えているため、予測図を作成するためのパラメーター設定に工夫が必要な状態である。本手法以外の方法も幅広く検証し、最適な手法を確立する必要がある。
また、本研究の重点項目として設定した新型コロナウイルス感染症のクラスターについては、複数のクラスターについて検体を収集し陽性者からの聞き取りを行った。そのうち一部については解析を実施し、関連学会にて報告を行った（Polymorphism-aware phylogenetic modelとベイズ推定を用いた新型コロナウイルス感染伝播経路予測、第71回日本感染症学会東日本地方会学術集会・第69回日本化学療法学会東日本支部総会 合同学会、2022年10月）。クラスターを構成した陽性者から聞き取った内容から推定される感染経路を概ね支持するような予測図が作成できているが、今後、このモデルの頑健性を検証しつつ、さらに複数の事例を組み入れ、関連雑誌に投稿予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
標的とした病原微生物については概ね解析が終了し、今後はPC上での経路予測図作成と検証作業が中心となるため、概ね順調である。一方で、取り扱う病原体の種類がまだ少なく、理論の頑健性を十分に検証することについて若干不安が残る点と、最新の解析手法を学ぶ機会が十分でなく、特に学外のバイオインフォマティシャンとの交流が十分に持てていない点は引き続き懸念事項として残っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度で現在標的として解析を済ませた病原体については伝播経路予測図を作成する。その際、導入すべき理論や最適なプログラムパッケージ、パラメーター設定など、検討事項が複数あり、これらを実際に得られた聞き取り情報や、病原体の伝播経路に関する理解をもとに検証する必要がある。本研究では遺伝的な変動を前提と、それにかかる複雑な計算過程をベイズ推定で処理するという過程をとっているが、この点についてさらに理解を深める必要がある。
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Report
(2 results)
Research Products
(2 results)
