バクテリア叢による寄生虫病制御に向けた相互作用解析

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K15267
• Research Institution: University of Miyazaki
• Principal Investigator: 菊地 泰生 宮崎大学, 医学部, 准教授 (20353659)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 丸山 治彦 宮崎大学, 医学部, 教授 (90229625)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 寄生虫 / バクテリア / インタラクション

Outline of Annual Research Achievements

腸管寄生虫は腸内バクテリア叢と深い関係を持ってその感染環を成立させていると考えられるが、寄生虫とバクテリアの相互作用はこれまでほとんど明らかになっていない。本研究では寄生虫感染におけるバクテリアの役割を理解するため、ラボ実験およびフィールド調査によって寄生虫―バクテリアの相互関係を明らかにする。実験材料には2種のラット腸管寄生線虫（Strongyloides rattiとStrongyloides venezuelensis）を用い、感染時における微生物叢の変化と、微生物叢の変化に対応した線虫の発達への影響を明らかにする。フィールド調査は次世代型寄生虫検出法を開発して大規模に行うことで、両者の相互作用の深い理解を目指す。得られた成果は「バクテリアによる寄生虫制御手法の開発」に活用する。本研究では、以下のことを研究期間内に実施する。
・ホスト体内での相互作用を、腸管寄生線虫（Strongyloides rattiとStrongyloides venezuelensis）接種によるラット腸内のバクテリア叢の変動解析により明らかにする。
・ホスト体外における相互作用を、排出線虫卵（Strongyloides ratti）の発達とバクテリアとの関係から明らかにする。
・野生ラットにおける寄生虫叢とバクテリア叢を調査し、２者の相関関係を明らかにする。
・以上の結果から、「寄生虫感染におけるバクテリアの役割」を総合的に考察し、寄生虫の各発達ステージでキーとなるバクテリアを絞り込み、実験的に検証を行う。
これまでに腸管寄生線虫Strongyloides venezuelensis接種によるラット腸内のバクテリア叢の変動の解析を行い。微生物叢が感染レベルに応じて変化することを明らかにした。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

マウスと腸管寄生線虫Strongyloides venezuelensisを腸管寄生虫感染モデルとして用い、接種前、接種後の糞便を系時的に回収し、DNA抽出後16SrDNAに基づくメタゲノム解析を行った。Strongyloides veneuelensisの感染時にいくつかの細菌群の集団比率が特異的に増大することを見出した。この増大は寄生虫の感染レベルの低下にしたがって減少し、14日後には感染前の状態に回復することを確認した。
フィールドにおける寄生虫多様性調査のための新規寄生虫検出法の開発に取り組み、新たな寄生虫検出用プライマーを６組選抜した。検出領域の検討はin silicoシュミレーションにより、18Sおよび28SrDNAから、寄生虫検出・同定に適した部位を増幅するプライマーを一次選抜し、実験的な解析により堅牢性、分解能によって二次選抜を行った。選抜されたプライマー組は従来用いられていたプライマー組と比較してPCR増幅が容易、バクテリア配列の増幅が少なく、寄生虫の分類を高解像度で行えることを確認した。

Strategy for Future Research Activity

①寄生虫感染による腸内バクテリア叢変動解析（前年度からの続き）
昨年度に引き続き、寄生虫感染時の腸内バクテリア叢の変動および体外での卵発生へのバクテリア関与について解析を行い、ホスト体内および体外における寄生虫―バクテリア相互作用を明らかにする。
②次世代型寄生虫検出法の確立
選抜したプライマーセットをフィールドサンプルを用いてより実践的な検証を行う。さらに寄生虫重点化データベースの構築を28Sおよび18SリボソームRNA遺伝子を使用し、公共シーケンスデータベースと文献を活用して構築する。データが不十分もしくは不明確な分類群については、新たにシーケンスデータを取得する。

Causes of Carryover

野外サンプル準備の遅れから、高額な次世代シーケンシング解析を次年度としたことにより次年度使用額が生じた。次年度使用額を用いて次世代シーケンシング解析を実施する。