公募研究
新学術領域研究(研究領域提案型)
実データの背後に潜む法則性や基本原理を知るためには、実データを生み出すシステムの非線形ダイナミクスを知る必要がある。膨大な組み合わせの進化経路を全て実験解析から探索し、「進化ルール」を見つけ出すことは不可能であるが、計算機実験と進化理論による大規模な擬似配列データ解析を援用することで達成される。加えて、ドライ解析から得られた知見はウェット解析を用いて検証する。公募研究で開発する独創的な数理科学基盤は、対象ウイルスに制約がなく汎用的である点もネオウイルス学の研究領域に貢献できる特徴である。ネオウイルス学的解析の新規アプローチを開発する。
「ネオウイルス学」前期に実施した研究により、インフルエンザウイルスの進化は抗原決定基（特にA及びB）に蓄積される変異が主な駆動力になっている可能性を見出したので、抗原決定基及び非抗原決定基をコードする配列を別々に準備し、描いた２つの進化系統樹を比較した。その結果、非抗原決定基配列の系統樹であってもいわゆる“インフルエンザの系統樹”のトポロジーを維持することを発見した。興味深いのは、宿主免疫の標的になっていないにも関わらず、非抗原決定基にインフルエンザウイルスの進化の歴史が同様に刻まれている点であった。さらに、準備した抗原決定および非抗原決定基それぞれの配列に対して、正の自然選択を受けたサイトの検出を行い、相互情報量とDirect-coupling methodを組み合わせることで、共進化している可能性があるサイトを多角的に探索した。また、「ネオウイルス学」前期に申請者らが開発に着手した進化シミュレータを改良することでA/T/G/Cの4文字からなる疑似配列を高速に生成できる定量的シミュレータ（配列進化シミュレータ）の実装に取り組んだ。抽出された配列の進化速度や「進化ルール」を再現できるようにシミュレータのパラメータや適応度関数を決定した。この時、生成した擬似配列データは、ウイルス進化動態を記述する真の時系列データとして利用することができ、BEASTなどの既存のソフトウェアで集団遺伝学的解析および分子系統解析によって配列の進化速度や淘汰圧の定量化が行えた。さらに、シミュレータの設定を変化させることで「進化ルール」の頑強性を網羅的に分析し、アライメント法による実配列データとの比較や強化学習を応用した配列進化パターンの効果的な予測等も行った。
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 国際共同研究 (10件) 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 4件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 4件) 備考 (1件)
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