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# 健康科学# 感染症(HIV/AIDSを除く)

ウイルス検出の進展:vPro-MSの紹介

新しいvPro-MS法が質量分析を使ってウイルス検出を強化。

Joerg Doellinger, M. Grossegesse, F. Horn, A. Kurth, P. Lasch, A. Nitsche

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vPro-MS:vPro-MS:ウイルス検出の新しいアプローチて早い検出を実現。革命的な方法がウイルスのタンパク質を狙っ
目次

ウイルスは、私たちの環境のどこにでも存在する小さな感染因子だよ。バイ菌や真菌、植物、動物など、すべての生物に感染することができる。でも、人間に感染して病気を引き起こすウイルスはほんの一部なんだ。COVID-19パンデミックは、SARS-CoV-2ウイルスによって引き起こされたもので、ウイルス感染の研究への関心を高めた。感染は初期症状が消えた後でも個人や社会に長期的な影響を与えることがあるから、いろんなウイルス感染を人間でしっかりと検出する方法が必要なんだ。

ウイルス検出法

今、ウイルスを検出する主な方法は2つあって、ターゲット法と非ターゲット法。ターゲット法は特定の遺伝子マーカーやタンパク質、特有の特徴に注目するんだ。これは、特定のウイルスが症状を引き起こしている疑いがあるときや、特定の感染を除外する必要があるときに便利だ。最も一般的なターゲット法はリアルタイム定量PCR(qPCR)で、感度や特異性が高く、さらに多くのテストにスケールアップしやすいんだよ。

一方、非ターゲット法はどのウイルスが存在しているかわからなくても使える。与えられたサンプルの中でウイルスを見つけようとする方法の一つがメタゲノム次世代シーケンシング(mNGS)。この方法では、サンプルのすべての遺伝物質を見てウイルスの配列を探すんだ。mNGSは人気が出てきてるけど、コストや感度、分析の複雑さといった制限もある。

これらの制限を克服するために、mNGSとウイルス遺伝子材料を豊富にする方法を組み合わせた新しいアプローチが開発されているんだ。PCRやハイブリダイゼーションプローブを使ったこれらの方法は、より包括的な結果を提供できる。mNGSのように完全に非ターゲットではないけど、従来のターゲット法より同時に多くのウイルスを分析できるよ。

プロテオミクスとウイルス検出

微生物学の分野では、マトリックス支援レーザー脱離/イオン化飛行時間質量分析(MALDI-TOF MS)という技術が、細菌を迅速に分類するために人気だけど、ウイルスを迅速に検出するための同様の方法は今のところないんだ。タンパク質分析は、ターゲット法がうまくいかないサンプルでウイルスを見つけるための代替手段として使えるかもしれないけど、従来のタンパク質分析技術は感度が低く、ウイルス検出に広く使うには不十分なんだ。

COVID-19パンデミックの出現は、個々のウイルスを検出するために液体クロマトグラフィーや質量分析(LC-MS)を利用するターゲットウイルス検出法の進展を促した。いくつかの改善があったけど、これらの方法はまだqPCRの感度やスピードには及ばないんだ。

この研究では、「vPro-MS」(質量分析によるウイルスタンパク質同定)という新しい方法を提案していて、これは非ターゲットの方法で人間のウイルスを検出するために質量分析を利用するものなんだ。この方法は、最近のプロテオミクスの進展を活用することを目指してる。危険なものとしてはサル痘ウイルスやエボラウイルスを含む幅広い人間のウイルスをカバーする新しいペプチッドスペクトルライブラリを使って、サンプル中のウイルスタンパク質を正確に同定することを目指しているよ。

vPro-MSの動作

vPro-MSの方法は、大規模なデータベースから人間の病原ウイルスの既知のタンパク質配列を処理することで動作するんだ。これによって、ウイルスから約120,000のユニークなペプチドを含むペプチッドスペクトルライブラリが作成される。このライブラリはウイルス診断を助けるために特別に設計されていて、研究者が質量分析データからウイルスのペプチドを識別できるようにするんだ。

この方法には、ウイルスの同定がどれだけ信頼できるかを評価するための「vProIDスコア」と呼ばれるスコアリングシステムが含まれているよ。vProIDスコアは、特定のウイルスのために識別されたペプチドの数に基づいて、ウイルスの同定に対する自信のレベルを決定するのに役立つんだ。この提案されたワークフローは、ウイルス診断におけるプロテオミクスの基本的なアプローチとして機能することを意図していて、大規模なサンプル群を分析してウイルス感染への理解を深める可能性があるんだ。

プロテオミクスのためのサンプル準備

このプロセスでは、ウイルスを含むサンプルを適切な安全対策を講じた研究室で扱う。方法の特異性をテストするために、いろんなウイルスサンプルを準備するよ。処理の後、サンプルは小さなペプチド断片に消化され、それらの構成を質量分析を使って分析できるようになる。

サンプルは通常、液体として届く。タンパク質を小さなペプチドに分解するたんぱく質消化のステップは約1時間かかるから、サンプル準備の中で一番長い部分なんだ。その後、得られたペプチドが分析され、元のサンプルに存在する特定のウイルスタンパク質の特定が可能になる。

液体クロマトグラフィーと質量分析

次のステップでは、ペプチドが質量分析計に接続された液体クロマトグラフィーシステムを使って分析される。この設定により、ペプチドを分離し、システムを通過する際の質量に基づいて特定できるんだ。

分析プロセスは高スループットを達成できるから、1日にたくさんのサンプルを検査できる。ペプチドを分析した後、質量分析から得られたデータはさらに処理され、見つかったペプチドに基づいてサンプルにどのウイルスが存在するかを特定するんだ。

人間のウイルスペプチドライブラリの構築

vPro-MSメソッドをサポートするために、全ての既知の人間病原ウイルスを表すペプチッドスペクトルライブラリが作られる。このライブラリは主要なデータベースからのタンパク質配列を基に構築されていて、ウイルスの構造を形成するタンパク質だけを残すようにフィルタリングされてるんだ。これにより、ライブラリにはウイルス検出に最も関連する部分が含まれる。

このライブラリの開発は重要で、質量分析データ中のウイルスを特定するための基準として機能するんだ。ペプチドにその起源や構造に関する重要な情報を付けることで、研究者たちはウイルス検出の精度を向上させることができるよ。

ウイルス同定の信頼性評価

vPro-MSのワークフローがサンプル中の潜在的なウイルスを特定する際、研究者がこの同定にどれだけ自信を持てるかを評価することが重要なんだ。vProIDスコアは、各ウイルスに対応するユニークなペプチドの数を分析することで、ここで重要な役割を果たす。こうすることで、研究者は信頼性の低い同定をフィルタリングし、正確な結果に注目できるようになるんだ。

スコアリングされた情報は、最も信頼できるウイルスの同定だけが報告されることを確保するのに役立つ。特定の閾値を適用することで、この方法は高い特異性を維持できるから、正しくウイルスの存在を識別し、他のものを誤って同定しないんだ。

vPro-MSメソッドの特異性と感度の評価

vPro-MSメソッドがどれだけうまく機能するかをテストするために、研究者はさまざまなソースからのサンプルを分析するんだ。目的は、この方法の特異性(ウイルスの正確な同定)と感度(少量のウイルスでも検出する能力)を評価すること。結果は、vPro-MSメソッドが非常に高い特異性率を達成できることを示していて、実際のウイルス感染と偽陽性を効果的に区別できるんだ。

感度に関しては、SARS-CoV-2ウイルスを含むことが知られている一連の鼻スワブサンプルを検査して評価される。vPro-MSの結果を従来のqPCRテストの結果と比較することで、vPro-MSがウイルスをどれだけ効果적으로検出できるかを確立できる。目標は、少量でもウイルスを見つけることだよ。

ウイルス検出にプロテオミクスを使うメリット

ウイルス検出にプロテオミクスを使うのは、従来の遺伝的手法よりいくつかのメリットがあるよ。タンパク質は一般的にウイルスの遺伝物質よりも安定しているから、遺伝解析に適さないサンプルでもウイルスを検出できるかもしれない。また、タンパク質の分析は宿主の免疫反応についての洞察を提供することができ、遺伝テストだけではできないことなんだ。

vPro-MSメソッドの柔軟性やスピードは、大規模なウイルス検出の有望な代替手段になりそう。特に緊急な状況では、サンプルを迅速に分析でき、結果が数時間で得られるから、医療提供者はアウトブレイクや個別のケースに迅速に対応できるよ。

ウイルス検出の今後の方向性

vPro-MSメソッドは大きな可能性を示しているけど、まだ改善の余地があるよ。感度はさらに強化する必要がある重要な要素なんだ。プロテオミクスの技術が進化することで、新しい機器や方法が登場すれば、感度がかなり向上することが期待されるよ。

また、ペプチッドスペクトルライブラリを拡大するために追加のウイルスペプチドを合成する努力も行えるし、サンプル準備中にウイルスタンパク質を濃縮する戦略を実装すれば、感度の向上にもつながるかもしれない。

全体として、プロテオミクスを使った非ターゲットウイルス検出の研究は革新的なアプローチを提供しているんだ。成長と改善の可能性があるvPro-MSは、ウイルス感染をモニタリングし、人間の健康に与える影響を理解するための貴重なツールになるかもしれないよ。

結論

結論として、vPro-MSメソッドはウイルス検出の分野での重要な進展を表しているんだ。現代のプロテオミクステクニックを統合することで、この方法はさまざまなサンプルタイプで人間の病原体を高い特異性で特定することを目指している。研究が進むにつれて、このメソッドの感度、効率、範囲はさらに向上することが期待されてる。このことは、臨床や公衆衛生の場でウイルス感染をモニタリング、診断、対応する能力を向上させるだろうね。

オリジナルソース

タイトル: vPro-MS enables identification of human-pathogenic viruses from patient samples by untargeted proteomics

概要: Viral infections are commonly diagnosed by the detection of viral genome fragments or proteins using targeted methods such as PCR and immunoassays. In contrast, metagenomics enables the untargeted identification of viral genomes, expanding its applicability across a broader spectrum. In this study, we introduce proteomics as a complementary approach for the untargeted identification of human-pathogenic viruses from patient samples. The viral proteomics workflow (vPro-MS) is based on an in-silico derived peptide library covering the human virome in UniProtKB (331 viruses, 20,386 genomes, 121,977 peptides), which was especially designed for diagnostic purposes. A scoring algorithm (vProID score) was developed to assess the confidence of virus identification from proteomics data (https://github.com/RKI-ZBS/vPro-MS). In combination with high-throughput diaPASEF-based data acquisition, this workflow enables the analysis of up to 60 samples per day. The specificity was determined to be > 99,9 % in an analysis of 221 plasma, swab and cell culture samples covering 18 different viruses (e.g. SARS, MERS, EBOV, MPXV). The sensitivity of this approach for the detection of SARS-CoV-2 in nasopharyngeal swabs corresponds to a PCR cycle threshold of 27 with comparable quantitative accuracy to metagenomics. vPro-MS enables the integration of untargeted virus identification in large-scale proteomic studies of biofluids such as human plasma to detect previously undiscovered virus infections in patient specimens.

著者: Joerg Doellinger, M. Grossegesse, F. Horn, A. Kurth, P. Lasch, A. Nitsche

最終更新: 2024-09-27 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.21.24312107

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.21.24312107.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 medrxiv に感謝します。

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