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2021/11

機械学習モデルで人獣共通感染症リスクの高いウイルスを予測

AI Model Predicts Which Animal Viruses Are Likely to Jump to Humans

機械学習モデルにより、ウイルスのゲノム配列のみに基づいて、動物からヒトへの感染(人獣共通感染症)リスクのある新たなウイルスが検出可能であることを示した研究結果が報告された。英グラスゴー大学生物多様性研究所のSimon Babayan氏らによるこの研究の詳細は、「PLOS Biology」に9月28日公開された。

動物が保有すると推定される約167万種類のウイルスのうち、ヒトにも感染し得るのはほんのわずかである。現状では、動物で新たに発見されたウイルスがヒトにも感染するかどうかを迅速に判断する効果的な方法は開発途上の段階にある。そのため、新たに発見されたウイルスのうち、どのウイルスを優先的に調べるべきか、あるいはどのウイルスのアウトブレイクに対して備えておくべきかを判断することは難しい。

こうした中、Babayan氏らは、人獣共通感染症の原因となることが判明しているウイルスを含む、36科861種類のRNAまたはDNAウイルスのゲノム配列データを収集した。このデータセットを、それぞれのウイルスのヒトへの感染の有無に関する情報でラベル付けした上で、トレーニングデータセットとしてモデルに機械学習させた。その結果、ゲノム配列には、ウイルスの分類学的な関連性とは独立した共通の特徴があり、それがヒトへの感染を成立させている可能性のあることが明らかになった。

次に、ゲノム配列から割り出した特徴により、ヒトに感染する可能性のあるウイルスを予測できるかどうかを、645種類の動物由来のウイルスから成る別のデータセットを用いて検証した。その結果、このモデルは272種類を人獣共通感染症の「高リスク」ウイルス、41種類を「非常に高リスク」ウイルスと判定した。さらに新型コロナウイルスについても検討したところ、モデルは、重症急性呼吸器症候群(SARS)コロナウイルスに関する情報をインプットされていなくても、新型コロナウイルスを「比較的高リスク」のコロナウイルス株と判定した。

Babayan氏は、「本研究により、動物からヒトに感染する可能性のあるウイルスを、そのゲノム配列から驚くほど的確に予測できることが明らかになった。人獣共通感染症を招く可能性が極めて高いウイルスを割り出し、ゲノムベースでウイルスをランク付けすることにより、ターゲットとすべきウイルスの生態学的およびウイルス学的特性評価をより効率的に行うことができる」と述べている。

その一方で、研究グループは、「このモデルは、ヒトに感染する可能性のある動物由来のウイルスを特定するためのモデルとしては、第一段階のものに過ぎない」と話す。なぜなら、このモデルにより、ウイルスのヒトへの感染性を予測できたとしても、それはより広範なリスクの一部に過ぎないからだ。

それでもBabayan氏は、「今回の研究結果は、AI技術を用いたウイルスのゲノム解析により収集された情報の重要な追加情報となるものだ。新しいウイルスが発見された場合、ゲノム配列は、そのウイルスに関して手に入る、最初にして多くの場合、唯一の情報である。そのような情報は多ければ多いほど、ウイルスの起源と人獣共通感染症のリスクをより早く特定できる可能性がある」と述べている。その上で同氏は、「より多くのウイルスの特徴が明らかになるにつれて、この機械学習モデルは、綿密な監視と事前のワクチン開発が必要なウイルスの特定に力を発揮するようになるだろう」と付け加えている。(HealthDay News 2021年9月30日)

AI Model Predicts Which Animal Viruses Are Likely to Jump to Humans

THURSDAY, Sept. 30, 2021 (HealthDay News) -- Artificial intelligence (AI) might be able to spot the next virus to jump from animals to humans, Scottish researchers report.

Identifying diseases before they become a threat to humans is challenging, because only a few of the nearly 2 million animal viruses can infect humans. By developing machine learning models, researchers can analyze genetic patterns of viruses that might infect people.

"Our findings show that the zoonotic potential of viruses can be inferred to a surprisingly large extent from their genome sequence," the researchers at the University of Glasgow reported. "By highlighting viruses with the greatest potential to become zoonotic, genome-based ranking allows further ecological and virological characterization to be targeted more effectively."

The researchers said the models are only a first step in identifying animal viruses with the potential to infect humans, however. Viruses flagged by the models will need laboratory test confirmation before researchers pursue funding for further study.

Although these models may predict if viruses might infect humans, that's only one part of the broader risk. Zoonotic risk is also influenced by how destructive a virus is in humans, as well as its ability to transmit between people, and ecological conditions at the time of human exposure.

The findings were published online Sept. 28 in the journal PLoS Biology.

Co-author Simon Babayan of the Institute of Biodiversity at the University of Glasgow said these findings add important information to that gleaned from genetic sequencing of viruses using AI techniques.

"A genomic sequence is typically the first, and often only, information we have on newly discovered viruses, and the more information we can extract from it, the sooner we might identify the virus' origins and the zoonotic risk it may pose," he said in a journal news release.

"As more viruses are characterized, the more effective our machine learning models will become at identifying the rare viruses that ought to be closely monitored and prioritized for preemptive vaccine development," Babayan added.

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