食品安全のためのDNAシーケンシングの進展

葉物野菜は深刻な健康問題を引き起こすことがあるんだ。アメリカでは、有害な細菌である志賀毒素産生大腸菌（STEC）に関連する感染症のほぼ半分がこれらの野菜から来てるんだって。最近の研究では、農業用の水が問題の原因になってる可能性が指摘されてる。現在、感染症が発生したとき、食品医薬品局（FDA）は原因を調べるのに2〜4週間かかるんだけど、この時間って新鮮な農産物がすぐに腐っちゃうから、危険な製品を早く特定する方法が必要なんだ。

感染症を追跡して理解するために、FDAはイリュミナ社製の全ゲノムシーケンシング（WGS）という技術を使ってる。イリュミナの方法は正確だけど、細菌のゲノムの難しい部分や繰り返しの部分を扱うのが苦手なんだ。だから、科学者が感染症に関与する細菌株のゲノムを組み立てると、しばしば完全な画像ではなく、多くの断片ができちゃう。これが重要なデータ、例えばその細菌が抗生物質に耐性があるかどうかを見逃す原因になるんだ。

代わりのアプローチとしては、オックスフォード・ナノポア・テクノロジーズ（ONT）のロングリードシーケンシング技術を使うことができる。この方法は長いDNAの部分を読み取ることができて、より早く正しい細菌を特定するのに役立つんだ。ただ、以前の技術は精度が低くて、特定の分析には信頼性がなかった。最近、ONTはQ20+という新しい方法を導入して、より高い精度と良い出力を誇ってる。この進展があることで、ONTは食品由来の疾患の感染症への対応においてより良い選択肢になるかもしれない。

ONTシーケンシングをもっと広く採用する前に、その品質がイリュミナの方法と同等であることを確認しなきゃ。ONTの新技術に焦点を当てたパイロット研究が行われて、ライブラリ準備キットとシーケンシングデバイスの最適な組み合わせを探ってる。FDAには、この種の検証中に特定のことをチェックしなければならないというガイドラインがあって、よく知られた細菌株を使ったり、異なるランや同じラン内で結果が信頼できることを確認する必要があるんだ。

#研究デザイン

このパイロット研究では、食品由来の疾患を引き起こすことが知られている5つの細菌株が選ばれた。これらの株には、サルモネラ・エンテリカ、ビブリオ・パラヘモリティカス、シゲラ・ソンネイ、大腸菌、クレブシエラ・ニューモニエが含まれてる。細菌はラボで育てられて、テストのために保存された。

#DNA抽出

これらの株を分析するために、DNAを2つの異なる方法で抽出した。最初の方法は、より早く抽出できる機械を使ったけど、簡単に壊れちゃうDNAができてしまった。2番目の方法は手動だけど、高品質のDNAを得られるものだった。抽出された2種類のDNAは、それぞれ異なるライブラリ準備キットを使ってシーケンシングのために準備された。

#全ゲノムシーケンシング

抽出されたDNAはONTのデバイスを使ってシーケンシングされた。プロセスでは、シーケンシング段階で2つの異なるプロトコルを通してサンプルを処理した。シーケンシングが完了した後、特定の品質基準を満たさないリードは取り除かれた。高品質のリードは、Flyeというソフトウェアを使って完全な細菌ゲノムに組み立てられた。

ONTの結果を比較するために、同じ細菌株もイリュミナのMiSeqという異なるデバイスでシーケンシングされた。イリュミナの方法は高品質の短いリードを提供し、それも比較のために組み立てられた。

#データ分析

シーケンシングの後は、得られたゲノムデータを分析する段階に入った。各組み立てられたゲノムが細菌種の正しい同定がされてるか確認された。これはKraken 2というツールを使って行われた。正確性が測定されて、正しい種を特定できてるか確認された。

#ジェノタイピング

さらに分析が行われて、細菌のタイプ、抗生物質耐性、そして持つ可能性のある病原性因子が特定された。特定のツールが、ゲノムシーケンシングのデータを基にこれらの特性を分析して識別するために使われた。

#系統解析

異なる細菌株の関係は、wgMLSTという方法を使って評価された。この方法は、細菌の間で多数の遺伝子を比較して、どれだけ近い関係にあるかを見るもので、系統樹を作成してこれらの関係を視覚化した。

#結果

研究の結果、両方のDNA抽出方法がうまく機能したことがわかったけど、各ランから得られたゲノムの質や完全性には違いがあった。組み立てられたゲノムのほとんどは完全で、期待される遺伝子の99%以上を回収していた。

#ONT技術の性能

ONTのQ20+技術は高品質な結果を生成した。種の同定については、精度が100%で、テストされた株がすべて正しく同定された。抗生物質耐性遺伝子や病原性因子の同定についても同じだった。ONTの組み立て結果は、分析時に参照ゲノムと密接にクラスターを形成していて、信頼性の高いパフォーマンスを示している。

#データ品質の観察

全体的な性能は強かったけど、いくつかの不一致も見られた。例えば、特定の組み立て長が異なるラン間で大きく変わることがあったり、一部の遺伝子が欠損していたり、組み立ての問題がいくつかのケースで見られた。これらの発見は、ONT技術は有望だけど、さまざまな株にわたって一貫した結果を得るためにはさらなる最適化が必要かもしれないことを示唆している。

#食品安全への影響

この研究は、食品由来病原体を迅速に特定する方法の必要性に応えているから重要なんだ。現在、感染症を特定して解決するのにかかる時間が大きな課題になってるから、迅速で正確な方法があれば、公衆衛生当局がより効果的に対応できて、汚染された食品に伴う健康リスクを最小限に抑えられるんだ。

さらに、ONT技術を使うことで、感染症調査においてゲームチェンジャーになるかもしれないんだ。今の従来の方法よりも効率的なアプローチを提供する可能性がある。危険な細菌を特定するのに必要な時間を削減することで、食品安全への対応がより迅速で効果的になるかも。

#結論

このパイロット研究は、ONTシーケンシング技術が食品由来病原体を特定するための従来の方法の実行可能な代替手段としての可能性を示してる。まだ一貫した結果を得るための課題はあるけど、ONTの高い精度と速度は食品安全対策を大幅に強化できるかもしれない。今後の研究がこれらの方法を最適化して、通常の監視や対応戦略に完全に統合するために必要だね。

ONTのようなシーケンシング技術の継続的な改善は、公衆衛生にとって重要なんだ。それによって、食品由来感染症の対応だけでなく、細菌疾患への理解も深まるはずだよ。