2018 Fiscal Year Research-status Report
AI-supported studies of RNA viruses
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18K07151
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| Research Institution | Nagahama Institute of Bio-Science and Technology |
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Principal Investigator |
和田 健之介 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (90231026)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池村 淑道 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 客員教授 (50025475)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | RNAウイルス / 機械学習 / 人工知能 / インフルエンザウイルス / デング熱ウイルス / ジカ熱ウイルス / 自己組織化マップ / miRNA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
感染症RNAウイルスの典型例であるインフルエンザウイルスについては、その社会的な重要性により、過去に流行した株まで含めて、多数株の膨大な配列データが公的DBに収録されはじめた。AIを用いたウイルスゲノムのオリゴヌクレオチド解析により、方向性と再現性のある時系列変化を検出できていたが、詳細な時系列解析により、単一の大流行内で見られる進化速度と、異なった大流行間に着目した進化速度との明確な差異の存在を、複数の大流行の例について明らかできき、その差異を生む要因のモデルも提唱できた。
デング熱やジカ熱ウイルスのAI解析により、方向性と再現性のある時系列変化を検出できたが、これらのウイルスでは地域性の重要性も示された。
ウイルスの増殖には多様な宿主因子（タンパク質やRNA等）が必要とされる。ヒト以外の宿主動物類で生育していたウイルスに対して、ヒト細胞が理想的な生育環境を提供するとは考え難く、ヒト集団へ侵入後にウイルス側が変化することで適応度を上げているはずであり、この適応の過程が、方向性と再現性のある時系列変化の要因と考えられる。この宿主因子の例として、宿主側non-coding RNAのmiRNAを想定したAI解析を行ったところ、具体的なmiRNAを少数ながら推定出来た。
ウイルスゲノムの変化生む、miRNA以外の因子を知る探索研究として、宿主側non-coding領域のAI解析を行ったところ、Mb-levelのTFBSやCpG islandsの存在を見出した。現時点ではウイルスゲノムの変化との関係が不明ではあるが、重要な知見であるので論文発表を行う予定である。
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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
ウイルスゲノムの変化生む、miRNA以外の宿主因子を知る探索研究として、宿主側non-coding領域のAI解析を行ったところ、Mb-levelのTFBSやCpG islandsの存在を見出した。現時点ではウイルスゲノムの変化との関係が不明ではあるが、当初には予想していなかった重要な知見であるので、論文を完成させて発表を行う予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
感染症RNAウイルスは、ヒト以外の生物から突然にヒト集団へ侵入し、大流行を引き起こす例が多く、社会的な影響も大きい。もしも、その種の新規流行が開始した際には、その例も解析に加える予定である。
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| Causes of Carryover |
論文発表に関して、2018年度内に初回の投稿は行ったが、受理までには追加解析が必要になったので、論文発表に係わる経費は、次年度使用が必要になった。
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