メタゲノミクス解説：遺伝子シーケンシングがいかに隠れた感染症を検出するか

メタゲノミックシーケンシングが実際に何をするか

標準的な感染症検査は一度に1つの質問をします：これはインフルエンザウイルスか、これは大腸菌か、この培養で既知の細菌が増殖しているか。メタゲノム次世代シーケンシング(mNGS)はその逆の方法で機能します。血液、脳脊髄液、または組織サンプルに存在するDNAおよびRNAのすべてのフラグメントを抽出し、それらすべてをシーケンシングしてから、結果を参照データベースと比較して、そこに存在する微生物を特定します。NCBI's PubMed Centralプラットフォームで発表されたこの技術のレビューによると。

このテストは病原体について事前の仮説を必要としないため、単一の実行で細菌、ウイルス、真菌、寄生虫を検出でき、臨床医が考えていなかった病原体も含まれます。レビューに記載されています。

COVID-19の発見からキャンセルされた移植まで

この技術の最も明確な公開デモンストレーションは2019年後半に行われました。武漢での説明不可能な肺炎症例を調査していた中国のウイルス学者は従来のテストでは原因を特定できませんでした。メタゲノミックシーケンシングに切り替えたところ、遺伝物質がコロナウイルス科と一致することが判明し、BBC Futureで報告されたこの発見は、COVID-19として知られるようになったものに関する診断およびワクチン開発作業を加速させました。

BBC Futureで取り上げられた個別の患者症例は状況を示しています。カリフォルニア大学サンフランシスコ校では、髄膜炎と肝不全を患っていた女性が肝移植を予定していましたが、メタゲノミック検査がE型肝炎ウイルスを特定しました。「私たちは彼女に抗ウイルス薬を投与し、彼女は回復し、移植を受ける必要がなくなりました」とレポートで引用されたUCSFの教授Charles Chiuは述べました。ロンドンの病院での別のパイロットでは、同じアプローチが肺癌だと思われていた患者の結核を特定し、不要な手術を回避しました。同じレポートによると。

より高速化、しかし未だ一般的ではない

ターンアラウンドタイムは大きな障害となっていました。シンガポール国立大学のNiranjan Nagarajanはメタゲノミックシーケンシングがかつて「数日から1週間」かかったとBBC Futureに述べました。現在シーケンシングマシンは1～2時間でDNA結果を生成でき、人工知能ツールがパターンマッチング段階を加速しています。

PubMed Centralレビューはより詳細な数字を提供しています：従来の診断ワークフローは通常24～72時間かかりますが、ナノポアベースのシーケンシング（ロングリード技術）は症例の86%で当日の結果をもたらし、中央値のターンアラウンドタイムは6.7時間です。サンプルあたりのシーケンシングコストはプラットフォームに応じて約100ドルから300ドルの範囲ですが、レビューではこの数字には労働費、コンピューティング、ストレージコストを除外しており、これらはテスト実行の実際のコストに追加されます。

標準的なテストより優れている場所と、まだ課題がある場所

同じレビューでは複数の臨床研究からの結果をまとめ、複数の感染症の種類にわたってmNGSと従来の診断学を比較しています。

これらの改善には、レビューが未解決として指摘した技術的注意点が伴います。血液またはCSFサンプルでは、シーケンシングリードの90%以上は患者自身の細胞からのものであり、微生物シグナルをマスクします。微生物数が非常に少ないサンプルでは、実験室試薬からの汚染が報告されたリードの最大45%を占める可能性があります。レビューはまた、結果を陽性と呼ぶための合意された読取数閾値がなく、その閾値への単一の変更が境界線のサンプルを陽性から陰性に反転させる可能性があることに注意しています。

規制ステータスは不確実性を複雑にしています。米国では、ほとんどのmNGSテストは食品医薬品局(FDA)に承認されたテストではなく、CLIAの下で認定された実験室開発テストとして実行されます。この手順には専用の保険請求コードがなく、関連する保険請求の23%以上が否認されていると、レビューに記載されています。

シーケンシングを使用して病院内のアウトブレイクを検出する

関連するアプリケーションは、単一の患者を診断するのではなく、感染が病院内で広がる方法を追跡することです。ネブラスカ医療センター大学では、臨床微生物学者Shawn Freedがロングリード全ゲノムシーケンシングと機械学習を組み合わせて、患者から採取した細菌サンプルを比較し、潜在的なアウトブレイクを早期に検出しています。UNMCニュースルームレポートによると。

Freedのチームは40のグラム陰性細菌分離株と15のバンコマイシン耐性腸球菌サンプルをネブラスカメディシンで2日以上入院している患者からシーケンシングし、系統発生分析を実行して菌株がどの程度関連しているかを確認しました。UNMCレポートはチームが部分的にロングリードシーケンシングを選択した理由を指摘しています。より安価であり、抗生物質耐性遺伝子を運ぶことが多い移動遺伝要素であるプラスミドの検出に優れているためです。短読み技術より。医療関連感染症のアウトブレイクは米国で推定年間450億ドルの費用がかかり、レポートに記載されているように、入院期間の延長と追加の抗生物質治療を通じてです。

病院のベッドを超えた早期警告

シンガポールのNagarajanの研究室は既に同じシーケンシング原理を下水および空気サンプルに適用して、認識されたアウトブレイクが発生する前に新興ウイルスを探しています。BBC Futureの報告によると、この使用事例は研究者が将来の流行に対する可能な早期警告システムとして説明しています。

診断と監視の両方の用途にわたって、インタビューされた研究者はメタゲノミックシーケンシングを、さらなる標準化、規制当局の認可、コスト削減の実現待機中の既存の微生物学の全面的な代替ではなく補完的なツールとして説明しています。