Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# 生物学 # 微生物学

天然痘撲滅:今日への教訓

天然痘の根絶と新興ウイルスへの影響を考察する。

Katie K. Tseng, Heather Koehler, Daniel J. Becker, Rory Gibb, Colin J. Carlson, Maria del Pilar Fernandez, Stephanie N. Seifert

― 1 分で読む


天然痘の遺産とウイルスの脅 天然痘の遺産とウイルスの脅 を探る。 天然痘の歴史と新たなウイルスからのリスク
目次

天然痘はバリオラウイルスによって引き起こされ、人類の歴史において重要な位置を占めてるよ。伝染病で、急速に広がることで有名で、重い病気や高い死亡率を引き起こしてた。最終的に根絶されるまで、天然痘は多くの人を病気にし、広範囲に恐怖をもたらしたんだ。でも、このウイルスとの戦いは、最初の効果的なワクチンの開発という重要な医療の成果を生むことにもつながったんだ。

天然痘の興隆と衰退

天然痘は何世紀も前から現れて、世界中の人々を襲ってた。アウトブレイクはひどく、多くの人に傷を残し、無数の命を奪った。この状況は科学者や医者に行動を促し、ワクチン接種方法の発見につながった。最初の成功したワクチンは、関係はあるけどマイルドなウイルスを使って作られ、天然痘に対するある程度の保護を提供したんだ。

1980年、世界保健機関が天然痘の公式な絶滅を宣言した時、私たちは重要な節目に達した。この成功は、ウイルスに対して世界中で人々をワクチン接種するための協力した努力によるものだよ。この成果は、ヒト以外の動物にウイルスを生かしておくことができる動物の貯蔵庫が存在しなかったことでも更に素晴らしかった。もしウイルスを保持できる動物がいたら、脅威は続いていたかもしれないね。

天然痘が根絶された後、ワクチン接種の取り組みは減少していった。その結果、人々の関連ウイルスに対する免疫が低下しちゃった。免疫が低下しても、科学者たちは天然痘ウイルスと同じファミリーに属するウイルスがまだ存在し、動物の間で流通していることを知ってる。このことは、これらのウイルスのいくつかが再び人間に感染する可能性を示していて、新たな健康問題を引き起こすかもしれない。

オルソポックスウイルスの理解

オルソポックスウイルスはバリオラウイルスが属するファミリーで、いろんな哺乳類に感染する能力があるから面白いんだ。多くのウイルスが動物に感染できることは分かってるけど、動物の宿主の完全なリストはまだほとんどわからない。これが神秘的な理由の一つは、これらのウイルスには宿主の免疫系を避けるための多くの補助遺伝子があって、これらの遺伝子がウイルスがいろんなタイプの動物とどう相互作用するかに影響を与えるかもしれないからなんだ。

これらのウイルスは進化しながら、いくつかの遺伝子が失われたり、獲得されたりすることがあって、宿主への適応に影響を与えるかもしれない。例えば、改良版の天然痘ワクチン、改良ワクチニアウイルス・アンカラは、かなりの量の遺伝子素材を失っていて、そのため、より病原性の高い親戚たちほど広範囲に宿主と相互作用しないんだ。

他の特定のオルソポックスウイルス、例えばmpoxウイルス(以前のサル痘ウイルス)や牛痘ウイルスは、より広い宿主の範囲を持ってる。最近のmpoxウイルスの広がりは、動物と人間の間で行き来する可能性について警鐘を鳴らしてる。ホワイトテールシカやSARS-CoV-2に関する最近の出来事は、ウイルスがどれだけ早く適応し、広がるかを強調してるよ。

新たなウイルスと宿主の相互作用

科学者たちは、どの動物がこれらの新たなウイルスの宿主になる可能性があるかを予測しようとしてるんだ。でも、多くのモデルは宿主の生態的特性に依存していて、ウイルスの重要な分子特性を無視してることがある。時には、特定の動物の特性に基づいてウイルスに感染する可能性があると思われることもあるけど、実際にテストされると感染しないことに驚かされることもあるんだ。

例えば、家畜の豚はその特性に基づいてウイルスの潜在的な宿主だと考えられてた。でも実際にテストしたら、全く感染しなかった。似たように、一部のコウモリはニパウイルスの宿主として予測されてたけど、やっぱり試験では感染をサポートしなかった。ウイルスとその潜在的な宿主との関係は複雑で、単に生態的特性だけでは理解するには不十分なんだ。

ウイルスは時とともに進化することが知られていて、時には宿主の範囲が変わることもある。典型的な例は、SARS-CoV-2のオミクロン変異体で、前のものよりも広範囲の動物に感染することができたんだ。ウイルスのゲノムを研究することで、潜在的な宿主の適合性について手がかりを集め、予測モデルの改善につながるよ。

宿主-ウイルスの関連性を予測する新たなアプローチ

これらの問題に取り組むために、科学者たちは進化したアルゴリズムを使用して新たな方法を開発したんだ。彼らは、エコロジーや進化研究で便利なブーステッド回帰木(BRT)というモデルを使った。このモデルは、宿主の特性とウイルスの特徴を組み合わせて、特定のオルソポックスウイルスに関連する哺乳類を予測するためのものなんだ。

研究では、二つのモデルを作った。最初のモデルは既知の宿主-ウイルス相互作用を見て、二つ目は生態的特性とウイルスのゲノムデータを組み合わせた。これにより、特定のオルソポックスウイルスに感染する可能性のある動物の属を予測することができたんだ。

両方のアプローチを使って、研究者たちは異なる検出方法がどのように予測に影響を与えるかを評価した。さまざまな検出技術からデータを統合して、潜在的な宿主に関するより包括的な見方を得たよ。

モデルの性能

宿主の特性にのみ焦点を当てたモデルは、かなりの予測精度を示した。でも、宿主とウイルスの情報を組み合わせたモデルは、さらに成功を収めたんだ。予測性能を見たとき、ウイルスの遺伝的特徴を含めることで、より正確な宿主-ウイルスの組み合わせを特定できることが分かった。

特に注目すべき結果は、どのタイプの宿主がオルソポックスウイルスに対してより感受性が高いかのパターンの発見だった。驚くことではないけど、特定の動物のファミリー、例えば猫はこれらのウイルスを宿す可能性が高い一方、ウサギやげっ歯類はそれほど可能性が低いことが分かった。この情報は、これらのウイルスが人間の人口にどう広がるかを理解するための潜在的なルートを明らかにしてるんだ。

クラスの不均衡と最適化技術

研究者たちが直面する課題の一つは、クラスの不均衡で、データセット内の宿主の数が結果を偏らせることがあるんだ。この問題に気をつけることで、誤った結論を引き出すのを避ける必要があるよ。これに対処するために、研究者たちは潜在的な宿主を正確に分類するための異なるしきい値方法を探った。

しきい値を調整して、より高い感度を求めることで、真の宿主を見逃すリスクを最小限に抑えつつ、いくつかの偽陽性を受け入れることで、より多くの潜在的宿主を捕らえることができたんだ。この調整は、オルソポックスウイルスを宿す可能性のある動物を理解するのに役立ったよ。例えば、しきい値を80%に設定すると、予測される宿主の属が大幅に増加した。しきい値を90%に増やすと、同様の傾向が見られた。この柔軟性は、科学者たちが状況に応じて予測を調整できるようにしているんだ。

地理的分布の役割

研究者たちが発見を深めていくうちに、オルソポックスウイルスを宿すと予測される動物の地理的な場所も地図にしたんだ。このマッピングは、高い密度の潜在的宿主が存在する地域を明らかにしたけど、これは天然痘のワクチン接種率が低い地域にしばしば位置してることが多かった。このような発見は、特にワクチン接種からの保護が限られている地域で、これらのウイルスが再出現するリスクを示してるんだ。

東ヒマラヤ、中央アフリカ、特定の島々は、これらのウイルスを宿す潜在性があるとされて注目されてる。これらのホットスポットを認識することは、潜在的なアウトブレイクを監視し、対象を絞った監視活動を行う上で重要なんだよ。

補助遺伝子の理解

研究の興味深い側面には、ウイルスが宿主と相互作用する方法において重要な役割を果たす補助遺伝子が含まれてるんだ。研究者たちは、宿主の適合性を決定する上で最も影響力のある遺伝子を特定したんだ。

主成分分析を通じて、これらの補助遺伝子をグループ化して、特定のウイルスがさまざまな宿主に成功裏に感染する方法を説明できるパターンを見つけたよ。免疫回避や宿主細胞との相互作用に関連する遺伝子は、異なるウイルスとその哺乳類宿主との関係を形成する上で特に重要だったんだ。

課題と制限

研究者たちは大きな進展を示したものの、いくつかの課題も認識してた。一つの主な制限は、利用可能なデータに依存していることで、宿主-ウイルス相互作用の理解にギャップを生む可能性があることだよ。また、一部の遺伝子の機能がまだ十分に特定されていないことも、明確な結論に対する障壁を形成してるんだ。

この研究は、ウイルスとその宿主についての情報を集めるために協力が重要であることも強調してる。異なる種や地域のデータを統合することで、研究者たちは新たなウイルスからの潜在的な脅威の全体像を描くことができるんだ。

ゾノティックウイルス研究の未来

世界がますますつながる中で、ウイルスが動物から人間にジャンプする可能性は常に存在してる。アウトブレイクの頻度が増すことで、公衆衛生や野生生物の監視のアプローチを見直す必要がある。これを踏まえると、潜在的な宿主種についての予測は、今まで以上に重要になってるんだ。

ゲノムデータを含むモデルを継続的に改善することで、研究者たちはウイルスがどのように広がるかをよりよく理解できるようになる。この知識は、当局がより良い監視戦略を策定するのに役立つから、新たな病原体、特にオルソポックスウイルスファミリーのリスクを軽減できるんだ。

要するに、天然痘との戦いは勝利を収めたけど、新たなウイルスとの戦争は続いている。新たな研究がこれらの病原体が動物界とどのように相互作用するかを理解する道を開いてるから、警戒を怠らず、情報を得続けることが大切だよ。そして、もしかしたら、次のウイルスの悪党が「サプライズ!」って言うチャンスすら与えずに予測できる日が来るかもしれないね。

オリジナルソース

タイトル: Viral genomic features predict orthopoxvirus reservoir hosts

概要: Orthopoxviruses (OPVs), including the causative agents of smallpox and mpox have led to devastating outbreaks in human populations worldwide. However, the discontinuation of smallpox vaccination, which also provides cross-protection against related OPVs, has diminished global immunity to OPVs more broadly. We apply machine learning models incorporating both host ecological and viral genomic features to predict likely reservoirs of OPVs. We demonstrate that incorporating viral genomic features in addition to host ecological traits enhanced the accuracy of potential OPV host predictions, highlighting the importance of host-virus molecular interactions in predicting potential host species. We identify hotspots for geographic regions rich with potential OPV hosts in parts of southeast Asia, equatorial Africa, and the Amazon, revealing high overlap between regions predicted to have a high number of potential OPV host species and those with the lowest smallpox vaccination coverage, indicating a heightened risk for the emergence or establishment of zoonotic OPVs. Our findings can be used to target wildlife surveillance, particularly related to concerns about mpox establishment beyond its historical range.

著者: Katie K. Tseng, Heather Koehler, Daniel J. Becker, Rory Gibb, Colin J. Carlson, Maria del Pilar Fernandez, Stephanie N. Seifert

最終更新: 2024-12-12 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.564211

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.564211.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

類似の記事