ウイルス進化_池村

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1 インフルエンザA 型ウイルス株のゲノムは8 本のセグメントから構成されているが 8 本の全セグメントの配列が解読されている株のみに着目

2 全インフルエンザ A ウイルス 5350 株を対象とした に基づいた BLSOM 解析 : Avian, 1948 株 : Human, 2955 株 : 新型 : Equine, 68 株 : Swine, 249 株 : Other(Seal, Tiger etc), 130 株 単一の宿主生物に由来する配列のみが分離していた格子点は宿主カテゴリー別の色を着色し 複数の宿主由来配列が混在している場合には黒で示している どの配列も分類されていない格子点は白色 ウイルスゲノムの特徴が異なっていた

3 新型インフルエンザ株のオリゴヌクレオチド組成の一部は 季節性のヒト由来株からずれていて トリ 豚 馬由来に近い 4 高頻度 : 低頻度連続塩基のBLSOM AGCG CCAC 新 新 新型 H1N1 CGGC UUUU H5N1 新 新 新 一年後に検証可能?

4 H1N1/09 で変化が予想される連続塩基及びコドン H1N1/09 では好まれているが ヒト株では好まれない Codon GCA, CAG, CUC, AAG, UUC, UCG Di AG, CG, GA Tri AGA, CAG, CCA, GCG, GUG AAGA, ACGG, AGAG, AGCG, AGGA, AUAA, AUCC, CACG, CCAC, Tetra CCAG, CGGC, GACG, GACU, GGCA, GUCG, GUCU, UCCA, UCUU, UGAA, UUCG H1N1/09 では好まれていないが ヒト株で好まれる 増えると予想 Codon CAA, UUG, AAA, UUU, ACU, GUU Di AA, UU Tri AAA, AUU, GGG, UCA, UGU, UUA, UUG, UUU AAAA, AAAC, AACU, AGCU, AUAG, AUUA, CAAA, GGGG, GGUU, Tetra GUCA, GUUG, UAUG, UGUA, UGUU, UUAA, UUAU, UUGU, UUUG, UUUU 2010 年に予測を論文発表 (DNA Res. 2011) した結果が 2012 年に実証された (BMC Infectious Diseases )

5 流行の最初に分離された H1N1/09 株 (April 2009) の 8 遺伝子の配列と 1~2 年後に分離された 107 株の配列とを整列 ( アライン ) させ 塩基が変化している全ての箇所について 最初の論文で増加すると予想したオリゴヌクレオチドとコドンの総数を緑で表示し 減少すると予想した方の総数を茶色で表示した Log 10 (Inc or Dec) Seg1 Seg2 Seg3 Seg4 Seg5 Seg6 Seg7 Seg8

6 流行開始の半年後には H1N1/09の2,143 株のゲノム配列が解読された Di 2009/4 2009/8 2009/12 Tri 2009/4 2009/8 2009/12 Tetra 2009/4 2009/8 2009/12 BLSOM による機械学習でインフルエンザウイルスゲノムの月単位でも観測可能なオリゴヌクレオチド組成の変化が明らかになっていた

7 BLSOM は多次元空間の情報を出来るだけ失わない様に 2 次元表示するために 非線形写像をしている 線形的な性質を保持した Sequence alignment free な解析の例 B 型株 ( ヒトでのみ流行 ) との 4 連続塩基組成のユークリッド距離ヒト季節性 A 型 H1N1 (+) と H3N2 ( ) の各株と B 型株のベクトルの平均値との間のユークリッド距離を 各 A 株の分離年代ごとにプロットした

8 インフルエンザウイルスの各株のゲノム配列について 2 連や 3 連等の連続塩基を単語 (word) として その単語の使用頻度を AI 解析 株が回収された宿主別に クラスターを形成 新型は定方向に変化 トリ A 型 ヒト A 型 ブタ A 型 新型 ヒト B 型 何故? AI の発見を医学分野に生かせない?

9 AI の発 を社会的に重要な課題へ応 する RNA ウイルスは極端に分子進化速度が速い ウイルスゲノムの変化で検出困難な株が出現? 進化速度が高い RNA ウイルス用の診断用 RT-PCR プライマーや核酸医薬オリゴヌクレオチドデザインへの基盤情報を得る

10 人獣共通感染症の例 Guinea で感染が開始し, Sierra Leone や Liberia へ感染が拡大したが それらの地域での感染拡大は 独立に進行したと思われる 感染者の特定は real-time RT-PCR が中心となっている

11 エボラ出血熱では Real-time RT-PCR が主流的な診断法となっている RNA ウイルスのゲノム配列は極端に変化しやすい : 極端に進化速度が速い Ebola Virus NP Real-time RT-PCR Primer and Probe Set (CDC; Catalog #KT0152). NP2 (forward primer [NP2-F], reverse primer [NP2-R] and probe [NP2-P]) ウイルスゲノム配列の変化で検出困難な株が出現?

12 Google で NCBI Virus Variation と検索

13 Ebolavirus 採取の日付が既知 : 時系列変化が解析可能

14 今回のエボラウイルスの流行に関して1000 株以上のゲノム配列が解読された Guinea, Liberia, Sierra Leone a 各ゲノム配列中の塩基組成の時系列的な変化 採取日別にプロットした A% C% G% U% b 月別に集計して その平均値を月単位でプロット A% C% G% U% (day) % (month) A% や U% は時系列的に減少し C% は増加する傾向を示すが 地域のよらない傾向が見られる Guinea から Liberia や Sierra Leone へ流行が拡大した後は国境を越えてのウイルスの交換は少ない

15 a エボラウイルスゲノム内の 2 連塩基組成の時系列変化 UU% AU% AC% CC% % b ( 観測値 ) / ( 期待値 ) を解析することで 連続塩基としての特徴が判明する UU GC GU UG (month) コウモリの細胞での増殖とヒト細胞での増殖のし易さの差? 抗ウイルス機構の差? 2. 他の人獣共通感染症ウイルスでも起こるのか?

16 1. コウモリの細胞での増殖とヒト細胞での増殖のし易さの差? 抗ウイルス機構の差? Pentanucleotide (5 連塩基 ) のゲノム当たりの出現回数 (a) エボラウイルスの5 連塩基の月ごとの平均値の時系列変化 Guinea, Sierra Leone, Liberia CCCAA UGUGA UAUUU UUUUU 他の人獣共通感染症ウイルスでも起こるのか? (b) MERSコロナウイルスの5 連塩基月ごとの平均値の時系列変化 37 ACCUC 43.5 CCACU 50 GUUCU (month) UUUUU (month)

17 MERS coronavirus

18 MERSの2012 年以降のヒトでの流行での 月ごとの集計の時系列変化 A% C% G% U% UU% UC% GC% CC%

19 将来的にも似た傾向の変化が再現される? インフルエンザウイルスで検証しよう 約 35 万件の核酸配列 ( と約 49 万件のたんぱく質 ) の配列が収録 従来型の分子進化学の手法では全体像の把握は困難 一方で ワードカウント解析は大量情報からの知識発見に適している

20 ヒトH1N1とH3N2は年ごと ph1n1は月ごとの平均値 Avはトリを意味し 年間に10 株以上が 5 年以上あるA 型の亜型の全体を解析 ヒトA 型株は流行を繰り返す過程でトリ株の塩基組成から遠ざかる傾向を示す A% C% G% U%

21 ヒト A 型の 3 種類も亜型はいずれも B 型株へ近づく傾向を持っていた 36.5 A% 19.5 C% 35.5 B 型 G% 24.5 U% B 型株と近い値になると A 型株の変化の 向性は不明瞭になる傾向が られる

22 連続塩基では? ヒトA 型株はトリ株の2 連塩基組成から遠ざかり B 株の組成に近づく傾向 AA% AG% CG% GC%

23 Figure-4 (T. Ikemura) a A% C% G% U% b A% % (year)

24 A% 何故 月単位の傾きが 年単位の傾きよりも傾斜が急なのか? 現時点では 月単位での解析が出来る程にH3N2のデータが無いが 仮想的にプロットすると ph1n1の様に傾斜が急と思われる 数年後に再度流行する際は 前回の流行で最も進んだ株 ウサギ的な株 は不利であり ( 沢山の人がjust fitの抗体を保持 ) それ程は流行しなかった株 カメ的な株 の方が再流行の際の種になると考えられる Wada et al., Scientific Reports 6, Article number: (2016)

25 インフルエンザウイルスの 20 連塩基の年単位変化. ヒト H1N1, H3N2, ph1n1( 月単位 ) (a) AGGAACAGCAGAGTGCTGTG (b) ATCCTAGCTCCAGTGCTGGT (c) ATGGGCCTCATATACAACAG (year)

26 診断 PCR のプライマーや 核酸医薬としても期待 されている 連のオリゴヌクレオチドについての解析も重要である Oligonucleotide 医薬

27 核酸医薬の英語名 = therapeutic oligonucleotide mrna の配列を認識して相補的に結合 本来の機能を抑制する ブレーキ役 = アンチセンス RNA or sirna (or mirna) 20~30 連続塩基の核酸断片 sirna の場合 RISC と呼ばれるたんぱく質複合体と結合してより効果的! RNA RISC 20-mer(4 20 ) は約 1 兆 1 千億の変数

28 抗ウイルス核酸医薬用にデザインされ培養細胞系では活性が確認された例 インフルエンザウイルスも重要なターゲット

29 待ち構え型の核酸医薬のデザイン 実験家がデザインした sirna 配列の出現率のヒト H1N1 と H3N2 と ph1n1 での時系列変化 a-c a b c 元 d e f 変異 混合して使用すると良いと考えられる候補 (1 塩基変異 ) の特定. d-f 20-mer(4 20 ) は約 1 兆 1 千億の変数 超高次元でスパースなビッグデータからの能率的な知識発見 RNAi について実験的研究がされていない広範なウイルスを対象にした AI に支援された解析が重要になる

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