研究がCOVID-19のウイルス量と感染力についての新しい知見を明らかにしました。
研究は、COVID-19の感染力を決定する際のウイルス量の複雑さを強調している。
― 1 分で読む
COVID-19パンデミックの間、科学者たちはウイルスを検出する方法や、誰かが他の人に感染させる可能性があるかどうかを調べてたんだ。主な懸念の一つは、ウイルスの量とその人が感染しているかどうかの関係だった。研究者たちはよくウイルスの遺伝物質であるウイルスRNAの量を見て、それが感染を引き起こす可能性のあるサンプルと比較してた。
簡単に言うと、誰かのサンプルにたくさんのウイルスRNAが見つかると、その人がウイルスに感染している可能性が高いってこと。でも、いくつかの研究では、ウイルスRNAが少ないと、他の人を実際に病気にするだけのウイルス量がない可能性が高いってわかった。これによって、高いウイルス量だけを示す特定のテストが、低いウイルス量でも検出できるテストよりも、感染を広める可能性のある人を特定するのに役立つかもしれないって議論が始まったんだ。
もう一つの重要な発見は、誰かが症状を示してから1週間後には、ウイルスRNAが体内に残ってることがあるけど、その人がウイルスを感染させる能力はないかもしれないってこと。これを根拠に、陽性反応が出た人がウイルスRNAがまだあっても、普通の生活に戻ることを許可することができたんだ。
生きたウイルスを人間のサンプルから検出するのはかなり難しいんだ。この問題から、多くの研究は生きたウイルスに関するデータを提供する際、状況を完全には反映していない情報を使っていた。ほとんどの研究は様々な時期に取られたサンプルを見てたけど、主に感染の後期に集めたデータに焦点を当ててたんだ。なぜなら、そのデータを集めるのが簡単だったから。
でも、感染を早期にキャッチすることがめっちゃ重要なんだ。科学者たちが感染者を特定できればできるほど、ウイルスの広がりを減らすチャンスが高くなる。とはいえ、感染したらすぐにサンプルを取る研究はほとんどなくて、あったとしても、ウイルスの量と感染性を両方含むものは少なかった。
このギャップを埋めるために、リスクのある人々のグループでウイルスの量と感染能力の両方を追跡する特定の研究が行われた。一人の参加者は健康で、まだワクチンを接種していなくて、特定のタイプのウイルスに感染してて、1日に何度もサンプルを提供した。これにより、研究者たちはその人の体内でのウイルスの動きを時間をかけて明確に把握できた。
この参加者はウイルスに対する既知の曝露があった。喉の痛みのような症状があったにもかかわらず、初期のテストは陰性だった。後に家族がウイルスの陽性反応を示し、その結果参加者が研究に含まれることになった。
研究が進むにつれて、唾液と鼻腔スワブサンプルのウイルス量がどれくらいかを測定した。唾液には初期の段階で高いウイルスRNAが見つかったけど、鼻腔スワブのウイルス量はその後数日間で著しく増加した。この情報は、特定のサンプルタイプだけに頼ると、誰かがウイルスを持っているか、感染を広めるかについて誤った結論に至る可能性があることを強調してる。
観察結果では、同じ個人の唾液が低いウイルス量を示していても、外部のウイルスのテスト結果は陽性になる可能性があることが示された。つまり、感染性を明確に把握するためには、異なるタイプのサンプルを見ていくことが重要なんだ。
研究者たちは、ウイルスの測定方法や体内での挙動が密接に関連していることに気づいた。たとえば、鼻腔スワブサンプルから検出された異なる遺伝子ターゲットのウイルスRNAの量は、よく一致してた。これは、どの一種類のウイルスRNAを測定しても、全体の状況について良い洞察を得られるかもしれないことを示唆してる。
一つ重要な詳細として、感染の異なる段階におけるウイルスRNAと生きたウイルスの割合の変化がある。このデータは、時間とともにこの比率が大きく変わる可能性があることを示してる。つまり、感染初期にウイルスRNAが少ないと思われる人でも、伝統的なテスト方法から理解されるよりも感染性が高いかもしれないってわけ。
ウイルスに曝露された人間の参加者を含む別の研究も同様の結果を示し、感染の早期のウイルス量が後期に比べて感染性の良い指標であることを強化した。
この研究は、ウイルスRNAの量だけから誰が感染性があるかを推測するのは正確ではないかもしれないってことに注目を集めている。もし公衆衛生政策がこの種のデータだけに頼っていると、期待されるようには効果的でないかもしれない。
発見にはいくつかの制限がある。一つは、この研究が当時ワクチン未接種の一人に焦点を当ててたこと。異なる個人がウイルスに対して異なる反応を示す可能性があり、ワクチン接種や異なるウイルス株がウイルス量と感染性の関係に影響を与えることがある。
もう一つの欠点は、唾液サンプルが生きたウイルスのテストができない方法で保存されてたため、研究者たちは唾液と鼻サンプルのウイルス量を比較できなかったこと。最後に、サンプルを集めたりテストしたりする方法が、生きたウイルス検出にどれだけ影響するかもポイントで、一部の生きたウイルスが見逃されている可能性がある。
この研究で収集されたデータは珍しく集めるのが難しいけど、将来的には複数の個体や異なるサンプルタイプからの類似データが得られることを期待している。そんなデータセットは、COVID-19や同様のウイルスの広がりを減らすための公衆衛生戦略を改善するのに役立つかもしれない。
参加者の選び方と研究プロセス
この特定の研究には厳しいガイドラインの下、参加者が募集された。全ての成人参加者は、研究に参加することに書面で同意する必要があった。
研究に受け入れられると、参加者は検査材料を受け取ったらすぐに唾液と鼻腔スワブのサンプルを自己収集し始めた。朝起きた後と夜寝る前にサンプルを取るよう指示された。収集プロセスでは、サンプルが清潔で信頼できるものであることを確保するために無菌の道具が使われた。
参加者はまた、サンプルを集める前に、少なくとも30分間は食べたり、喫煙したり、歯を磨いたりしないように求められた。これは、他の物質の干渉なしにウイルス量を正確に反映するためだった。
サンプルはその後、分析のためにラボに送られ、ウイルスRNAを抽出してウイルスの量を特定するために処理された。
ウイルス量の測定とその内容
ウイルス量の測定にはいくつかのステップがある。サンプルを収集した後、研究者はウイルスの存在を調べるために核酸を抽出した。このプロセスには、各サンプルにどれだけウイルスがいるかを確定するためのキャリブレーションが含まれていた。
この方法により、科学者たちはウイルスがどれだけいるかを定量化でき、感染の進行状況を理解し、他の人への感染リスクを評価するのに重要なんだ。
ウイルスの感染力を測定するために、研究者たちはTCID50アッセイと呼ばれる特定のテストを使った。このテストは、実験室条件で細胞の一定の割合を感染させるためにどれだけのウイルスが必要かを判断するのに役立つ。これを行うことで、研究者たちは各サンプル内のウイルスの活性を評価し、潜在的な感染について結論を引き出すことができた。
結論
まとめると、ウイルス量と感染性の関係を理解することは、パンデミックの間にすごく重要なんだ。ただ単に一つのタイプのサンプルからのウイルスRNAのレベルだけに頼るのは、誰かがウイルスを広める能力についての全体像を提供しないって明らかだ。個々の人々を時間をかけてじっくり研究し、複数のサンプルタイプを考慮することで、研究者たちはCOVID-19がどのように広がるかをよりよく理解でき、ウイルスと戦うためのより効果的な公衆衛生政策を発展させることができる。
タイトル: The ratio between SARS-CoV-2 RNA viral load and culturable viral titer differs depending on stage of infection
概要: Analysis of incident, longitudinal RNA viral loads in saliva and nasal swabs and culturable viral titers in nasal swabs collected twice-daily by a tricenarian male infected with SARS-CoV-2 revealed the ratio between viral load and viral titer can be five orders of magnitude higher during early infection than late infection.
著者: Rustem F Ismagilov, M. K. Porter, A. Viloria Winnett, L. Hao, N. Shelby, J. A. Reyes, N. W. Schlenker, A. E. Romano, C. Tognazzini, M. Feaster, Y.-Y. Goh, M. Gale
最終更新: 2023-07-12 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.06.23292300
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.06.23292300.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/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。