AI 技術で新型コロナウイルスの進化メカニズムを分析

• 新型コロナウイルスの進化に伴うウイルス排出パターン(注1)の変化をAI 技術で分析
• ヒトの行動とウイルスの進化は複雑に関連している可能性を示唆
• 潜伏期間や無症候期間などの症状の変化はウイルスを進化させる選択圧(注2）と関連

　国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院理学研究科のパク ヒョンギ 特任助教、岩見 真吾 教授らの研究グループは、北海道大学大学院先端生命科学研究院の山口 諒 助教との共同研究でAI 技術を活用することで、新型コロナウイルスの進化が潜伏期間や無症候率などの臨床的な症状やヒトの行動と複雑に関連していた可能性を明らかにしました。武漢株、アルファ株、デルタ株、オミクロン株に感染した合計274人の臨床データを順番に解析していくと、変異株の出現に伴い、生体内におけるウイルス排出量のピークは増加し、早まる傾向（急性感染型(注3））に進化する様子が見られました。さらに、AI 技術を組み込んだシミュレータを開発し、詳細に分析した結果、この進化の傾向は、変異株の出現に応じてヒトが感染症から身を守るための行動（自宅待機、３密回避、感染者隔離など）を克服するウイルスの生存戦略として成立したものである可能性が示唆されました。また、変異株の出現とともに短くなった潜伏期間や高くなった無症候率も、変異株を進化させる選択圧と密接に関連していることが判明しました。
　これまでの研究では、抗菌剤や抗ウイルス薬が病原体進化を駆動してきたことが知られていましたが、本研究からは、ヒトの行動自体もウイルスの進化を理解する上で重要な原因であることが明らかになりました。新たな変異株の出現が懸念される中、本研究の成果およびAI 技術を組み込んだシミュレータは、将来のウイルス進化を予測し、ポストコロナ時代の感染症対策を確立する上で重要な一歩となることが期待されます。
　本研究成果は、2023 年11 月21 日付国際学術雑誌「Nature Communications」に掲載されました。

(注1）ウイルス排出パターン：上気道や唾液など臨床検体から計測されるウイルス量がどのように振る舞うかを指す。ウイルスのピーク量、ピーク時期、排出期間の長さなどが、パターンの形成に総合的に影響する。
(注2）選択圧：進化を引き起こす原動力のこと。ここでは自然淘汰の強さと同義。
(注3）急性感染型：宿主に感染してから、増殖スピードが早く、すぐに症状が現れるタイプのウイルス。対義語は持続感染型。

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雑誌名： Nature Communications
論文タイトル：Isolation may select for earlier and higher peak viral load but shorter duration in SARS-CoV-2 evolution
著者：
砂川 純也　北海道大学大学院生命科学院生命科学専攻 博士後期課程
Kwang Su Kim　Department of Scientific computing, Pukyong National University Assistant Professor
Hyeongki Park　名古屋大学大学院理学研究科理学専攻 特任助教
小森園 亮　京都大学医生物学研究所 特任助教
Sooyoun Choi　Department of Mathematics, Pusan National University Ph.D. student
Lucia Ramirez Torres　名古屋大学理学部生命理学科 学部生
Joohyeon Woo　名古屋大学大学院理学研究科理学専攻 修士課程
Yong Dam Jeong　名古屋大学大学院理学研究科理学専攻 特任助教
William S Hart　Mathematical Institute, University of Oxford Post-doctoral fellow
Robin N Thompson　Mathematical Institute, University of Oxford Associate Professor
合原 一幸　東京大学国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN） 副機構長、東京大学特別教授
岩見 真吾　名古屋大学大学院理学研究科 教授 兼：京都大学高等研究院 ヒト生物学高等研究拠点（WPI-ASHBi）連携研究者、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 客員教授 理化学研究所数理創造プログラム 客員研究員、東京大学国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）連携研究者
山口 諒 北海道大学大学院先端生命科学研究院 助教 兼： Department of Zoology & Biodiversit  Research Centre,University of British Columbia（日本学術振興会 海外特別研究員）
DOI: 10.1038/s41467-023-43043-2

マス・フォア・インダストリ研究所　岩見 真吾　客員教授