| 研究課題/領域番号 |
20K20616
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中村 昇太 大阪大学, 微生物病研究所, 准教授 (90432434)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円)
2022年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2020年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
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| キーワード | 感染症 / 病原体検出 / 次世代シークエンス / 医療システム / クラウドコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、ナノポアシークエンス技術を用いて、感染症発症の現場で網羅的な病原体同定結果が得られるメタゲノミックタイピング手法の研究開発を行う。これまでもナノポアシークエンス技術を用いたその場解析が強調されてきたが、それらの多くがその場でシークエンスだけを行っており、実際はデータを取得後、研究室に持ち帰り大型計算機で解析しているが、これではその場解析手法とは言えない。本研究課題では最新のネットワークコンピューティングモデルと遺伝情報解析手法を組み合わせて、真にその場で病原体のタイピング結果が得られるシステム開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
2022年度は昨年度までに構築したクラウド解析基盤上のアップデートを実施した。構築したクラウド解析基盤の構成は、MinIONデバイスに直接接続されるエッジレイヤー、データの解析処理を実際に担当するフォグレイヤー、外部からの解析結果閲覧やデータ保持等を担当するクラウドレイヤーからなる3つのレイヤーから成っており、これまでと大きな変更はないものの、これまで単一のノードで構成していたクラウドレイヤーを3つのノードに分割し、応答速度と安定性、セキュリティの向上を行った。解析結果閲覧ウェブサービスについても完全に新規に開発を行い、処理速度の向上を行った。また、これまで物理マシン上で稼働していたこれらのサービスを仮想マシンへ移行し、システムの冗長性を向上させた。またこれまでNTMに限られていたデータベースに加え、2種類のデータベースを構築した。一つは一般的な細菌全般に適用可能なpubMLSTを元としたMLSTデータベースであり、もう一つは市中感染でたびたび問題となるメチシリン耐性黄色ブドウ球菌（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus; MRSA）を対象とした同定データベースである。またMRSAについては市中感染の経路追跡を可能とするために、POT法、SCCmecタイピングによるタイピング手法およびコアゲノム、移動性遺伝因子にもとづく系統関係の推定手法の開発を行った。これらのデータベースを利用しつつ、培養検体12検体に対するリアルタイム解析を実施した。全ゲノム情報から作成した系統関係と比較を行ったところ、全ゲノムによる系統関係は検体が取得された空間的・時間距離をもっとも反映してており、コアゲノムによる方法と強く一致していた。タイピング結果および移動性遺伝因子に基づく系統関係については、患者間の接触を併せて評価する必要があるため、今後患者情報と併せて検体数を増やし解析を進めてゆく予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年度はこれまでに構築してきた基盤システムの更新と、実際の臨床由来の検体を用いた解析の実施を行った。使用する解析の種類によって得られる系統関係が異なることから、臨床情報を加えたうえでどの手法がより時間的・空間的距離を反映しているのかを評価する。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度までに構築した解析システム基盤上の機能拡張を進め、現在構築している非結核性抗酸菌に加え、他菌種のゲノム配列からデータベースを構築することで、網羅的な細菌同定を実現する。また臨床検体等からの菌種同定を試み、解析システム基盤の評価を行ってゆく。
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