CRESTビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化プロジェクト

大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策
大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策

プロジェクト紹介

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今後、流行するインフルエンザウイルスの予測

情報科学を人獣共通感染症対策の発生・流行予測と予防に活用するバイオインフォマティクス技術の研究を行っています。主にインフルエンザに関して、過去に流行したインフルエンザウイルスの遺伝子情報を大規模に解析し、将来の変異を予測する技術を開発しています。

インフルエンザウイルスのヘマグルチニン(HA)は、人の免疫圧による選択淘汰を受け、抗原性が変化し続けます。インフルエンザの予防にはワクチン接種が有効ですが、HA上にアミノ酸置換を持つ様々な株が毎年分離されるため、翌年のワクチン株の選定が困難です。われわれの研究では、大量のHAの遺伝子情報を利用し、抗原変異に伴うアミノ酸置換の規則性(パターン)を探索し、過去の変異に見られた規則性に基づいて将来起こりうるアミノ酸置換の予測手法を開発しました。多次元空間上でウイルス変異を視覚化した結果、異なる年代のHA間の相対的な距離に規則性があることが判明しました。過去12年に溯って翌年の変異を予測する試験を行った結果、本手法は、翌年の抗原変異株が持つアミノ酸置換を高い精度で予測できることを明らかにしました。

動画:3次元にH3型インフルエンザのゲノム情報を投影したもの。

参考文献
Ito K, Igarashi M, Miyazaki Y, Murakami T, Iida S, Kida H, Takada A. Gnarled-trunk evolutionary model of influenza A virus hemagglutinin. PLoS One. 2011;6(10):e25953.

  • JST
  • CREST
  • 統計数理研究所
  • 京都大学ウイルス研究所ウイルス病態研究領域
  • 北海道大学人獣共通感染症リサーチセンター
  • 北海道大学大学院医学系研究科・医学部
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