遺伝子配列に刻まれた宿主と病原体の攻防を読み解くビックデータ生態学の創成

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 16H04845
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 岩見 真吾 名古屋大学, 理学研究科, 教授 (90518119)
• 研究分担者: 立木 佑弥 東京都立大学, 理学研究科, 助教 (40741799)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 進化シミュレーション

研究実績の概要

本研究は、ハイブリッド力学系により記述された数理モデルおよびその理論(理論生態学)とビッグデータに値する情報として蓄積しつつある病原体の遺伝子配列情報(感染症疫学)を、データ同化の手法(計算機科学)により融合させる事で感染症の流行を予測する研究を実施したまず、基礎研究として、開発したハイブリッド力学系による数理モデルとコンピュータシミュレーションを用いて、現代まで蓄積されている季節性Ａ型インフルエンザの遺伝子配列データを解析した。これまで季節性インフルエンザの流行動態を考える場合、ウイルスの多流行株やそれに対する宿主の感染履歴・免疫記憶を網羅的に記述する個体ベースシミュレーション(IBM)と呼ばれる手法が多く用いられてきたが、申請者たちのアプローチはこの点を大きく異なる。また、従来のインフルエンザの遺伝子配列データを用いた研究は、本質的に統計モデルを駆使したバイオインフォマティクス研究であった。これらの研究では「データの再現性」に優れている一方で、「将来予測」という観点では懐疑的である事が指摘されている。本課題では、生態学で歴史的に用いられる個体群動態の理論とデータ同化の手法を相補的に融合させる事で、データの再現性と将来予測の双方にブレークスルーを起こす可能性が示唆された。他方、応用研究として、提案したアプローチは、季節性インフルエンザへの適応に限定されない。特に、COVID-19が出現したことを受け、開発したアプローチを発展させて、SARS-CoV-2の進化動態を予測する進化シミュレータの開発にも着手した。早期の流行予測により、医療体制の整備、個人保護具・抗ウイルス薬の最適分配、被害規模の推定等が可能になれば、感染症対策を大きく改善する事に貢献できる。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [国際共同研究] オックスフォード大学(英国)
  • 国名: 英国
  • 外国機関名: オックスフォード大学
• [国際共同研究] ロスアラモス国立研究所(米国)
  • 国名: 米国
  • 外国機関名: ロスアラモス国立研究所
• [国際共同研究] ニューサウスウェールズ大学(オーストリア)
  • 国名: オーストリア
  • 外国機関名: ニューサウスウェールズ大学
• [雑誌論文] Quantifying antiviral effects against simian/human immunodeficiency virus induced by host immune response (2021)
  • 著者名/発表者名: Oda Takafumi、Kim Kwang Su、Fujita Yasuhisa、Ito Yusuke、Miura Tomoyuki、Iwami Shingo
  • 雑誌名: Journal of Theoretical Biology 巻: 509 ページ: 110493-110493
  • DOI: 10.1016/j.jtbi.2020.110493
  • 査読あり
• [雑誌論文] Required concentration index quantifies effective drug combinations against hepatitis C virus infection (2021)
  • 著者名/発表者名: Kakizoe Yusuke、Koizumi Yoshiki、Ikoma Yukino、Ohashi Hirofumi、Wakita Takaji、Iwami Shingo、Watashi Koichi
  • 雑誌名: Theoretical Biology and Medical Modelling 巻: 18 ページ: 4
  • DOI: 10.1186/s12976-020-00135-6
  • 査読あり
• [雑誌論文] A quantitative model used to compare within-host SARS-CoV-2, MERS-CoV, and SARS-CoV dynamics provides insights into the pathogenesis and treatment of SARS-CoV-2 (2021)
  • 著者名/発表者名: Kim Kwang Su、Ejima Keisuke、Iwanami Shoya、Fujita Yasuhisa、Ohashi Hirofumi、Koizumi Yoshiki、Asai Yusuke、Nakaoka Shinji、Watashi Koichi、Aihara Kazuyuki、Thompson Robin N.、Ke Ruian、Perelson Alan S.、Iwami Shingo
  • 雑誌名: PLOS Biology 巻: 19 ページ: e3001128
  • DOI: 10.1371/journal.pbio.3001128
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Quantifying the antiviral effect of APOBEC3 on HIV-1 infection in humanized mouse model (2020)
  • 著者名/発表者名: Tatsuya Kurusu, Kwang Su Kim, Yoshiki Koizumi, Shinji Nakaoka, Keisuke Ejima, Naoko Misawa, Yoshio Koyanagi, Kei Sato, and Shingo Iwami
  • 雑誌名: Journal of Theoretical Biology 巻: 498 ページ: 110295
  • DOI: 10.1016/j.jtbi.2020.110295
  • 査読あり
• [雑誌論文] Should a viral genome stay in the host cell or leave? A quantitative dynamics study of how hepatitis C virus deals with this dilemma (2020)
  • 著者名/発表者名: S. Iwanami, K. Kitagawa, H. Ohashi, Y. Asai, K. Shionoya, W. Saso, K. Nishioka, H. Inaba, S. Nakaoka, T. Wakita, O. Diekmann, S. Iwami, and K. Watashi
  • 雑誌名: PLOS Biology 巻: 18 ページ: e3000562
  • DOI: 10.1371/journal.pbio.3000562
  • 査読あり
• [雑誌論文] Modeling the efficiency of filovirus entry into cells in vitro: Effects of SNP mutations in the receptor molecule (2020)
  • 著者名/発表者名: K.S. Kim, T. Kondoh, Y. Asai, A. Takada, S. Iwami
  • 雑誌名: PLOS Computational Biology 巻: 16 ページ: e1007612
  • DOI: 10.1371/journal.pcbi.1007612
  • 査読あり
• [雑誌論文] Modeling Borna disease virus in vitro spread reveals the mode of antiviral effect conferred by an endogenous bornavirus-like element (2020)
  • 著者名/発表者名: Kim Kwang Su、Yamamoto Yusuke、Nakaoka Shinji、Tomonaga Keizo、Iwami Shingo、Honda Tomoyuki
  • 雑誌名: Journal of Virology 巻: 94 ページ: e01204-20
  • DOI: 10.1128/JVI.01204-20
  • 査読あり