COVID-19パンデミックの中、専門家は公衆衛生におけるゲノム革命のための10項目の計画を提示
新型コロナウイルス感染症のパンデミック初期から、遺伝子解析の専門家たちは、COVID-19を引き起こすウイルスであるSARS-CoV-2を監視する世界的な取り組みの最前線に立ってきました。ワシントン州で採取された様々なウイルスサンプルの分子指紋を比較することで、彼らは米国における市中感染の最初の兆候を追跡することができました。
本日ネイチャー・メディシン誌に掲載された論文の中で、ゲノム疫学の先駆者たちは、COVID-19と戦うためだけでなく、将来のパンデミックを阻止するためにも、十分にサポートされた科学的エコシステムを構築するための10項目の計画を提示した。
「COVID-19によって、この取り組みのペースは飛躍的に加速しました」と、シアトルのフレッド・ハッチンソンがん研究センターの計算生物学者で、この計画の共著者でもあるトレバー・ベッドフォード氏は述べた。「今、コミュニティは長期戦に向けてどのように取り組むべきかを模索しています。」
ゲノム疫学はCOVID-19から始まったわけではない。ウイルスがどのように広がり進化しているのかを追跡する取り組みでは、ポリオからジカウイルスに至るまで、他の病気に対処するために作られたツールやネットワークを活用している。
ベッドフォード氏とその同僚は、シアトルインフルエンザ研究やネクストストレインなどの既存のプロジェクトのために配列されたゲノムのおかげで、米国およびその他の国におけるパンデミックの経過を追跡することができた。
今日の行動喚起の根源は、1年以上前に遡ります。ビル＆メリンダ・ゲイツ財団のシアトル本部で開催された、バイオインフォマティクスの専門家と公衆衛生当局者による会議です。この会議は、中国でCOVID-19が出現する2か月も前に、ゲノム疫学のための公衆衛生同盟（PHA4GE、発音は「ファージ」）の設立につながりました。
過去6ヶ月間で、世界中の450以上の研究室が45,000件のSARS-CoV-2ゲノムをGISAIDデータバンクに提供しました。これらのゲノムの類似点と相違点を追跡することで、ゲノム間の進化的関係を明らかにし、ウイルスの詳細な流れのマップを作成することができます。
これまでの過程で多くのことが分かってきました。例えば、初期の分析では、専門家が市中感染を確認した2月下旬までに、ワシントン州ではコロナウイルスが1人から最大1,500人にまで広がったと示唆されていました。しかし、その後の追加ゲノムデータに基づく分析では、複数の感染経路があったというシナリオが示唆されました。
ベッドフォード氏は、パンデミックの起源に関する科学者の見解の変化によって、データを容易にかつ迅速に共有できることの重要性が浮き彫りになったと述べた。
「基本的に、すべてがサイロ化されていれば、こうしたことは何も機能しません」と彼は言った。「ワシントン州のデータだけを解析して共有しなければ、それが世界の他の地域とどのようにつながっているのか全く分からなくなってしまいます。…疫学的なストーリーを解明できるかどうかは、様々な点を繋ぎ合わせることができるかどうかに大きく左右されるのです。」
もう一つの課題は、疫学研究目的でゲノムデータを解析するために開発されたソフトウェアに関連しています。「メンテナンスや文書化が不十分で、使いにくいのです」と、フレッド・ハッチ研究所とワシントン大学の疫学者で本研究の主任著者であるアリソン・ブラック氏は述べています。
ブラック氏は世界中の疫学者に何十回もインタビューし、彼らが直面している課題を把握した。そして、そこで聞いた話は、本日発表された論文に記載されている10の提言を形作るのに貢献した。
- 一貫性のあるデータ モデルを開発および採用することで、データの衛生状態と相互運用性をサポートします。
- アプリケーション プログラミング インターフェイスを強化します。
- ゲノムデータの管理と管理に関するガイドラインを策定します。
- バイオインフォマティクス パイプラインを完全にオープンソース化し、広くアクセスできるようにします。
- データの視覚化と探索のためのモジュール式パイプラインを開発します。
- バイオインフォマティクス分析の再現性を向上します。
- クラウド コンピューティングを活用して、バイオインフォマティクス分析のスケーラビリティとアクセシビリティを向上させます。
- 技術スタッフを増員して、新しいインフラストラクチャとソフトウェア開発の需要をサポートします。
- ゲノム疫学と伝統的な疫学の統合を改善します。
- オープンデータ共有をサポートするためのベストプラクティスを開発します。
ブラック氏は、標準化された分析ソフトウェアの開発とクラウドコンピューティングの活用に必要なリソースの確保が大きな課題であると認めた。「学術界における従来の資金提供メカニズムでは、こうした取り組みへのインセンティブが十分に得られません。そのため、こうした取り組みを奨励し、エコシステムを構築するための新たな資金提供メカニズムが必要になります」と彼女は述べた。「現時点では、それが具体的にどのようなものになるかは分かりません。」
一つの可能性としては、テクノロジー業界を巻き込むことが考えられる。例えば、3月にホワイトハウスの科学技術政策局は、パンデミックに関連したビッグデータの研究プロジェクトを支援するためにアマゾン、マイクロソフト、グーグルなどのテクノロジー大手を集めたCOVID-19高性能コンピューティングコンソーシアムを結成した。
もう一人の研究共著者である疾病対策センターのダンカン・マッカネル氏は、研究者を訓練する必要性を強調した。
「バイオインフォマティクス分野の人材を公衆衛生に取り込むことは、非常に大きな課題です」と彼は述べた。「その過程で、学術界だけでなく、民間セクター、バイオテクノロジー業界、製薬業界といった様々な分野との競争も必要になります。」
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マッカーネル氏は、競争があるにもかかわらず、CDCのフェローシッププログラムは概ね独自の力を発揮できていると述べた。
「通常、卒業生の約70%は、連邦または州レベルで何らかの公衆衛生関連のキャリアを歩みます」と彼は述べた。「私たちは必ずしも給与で競争できるわけではありませんが、魅力的でやりがいのある研究テーマで競争することができます。そして、自分が本当に影響を与えているという実感を得られるのです。」
ベッドフォード氏は、今後、ゲノム疫学者が従来の疫学者と協力することで、ここ数日で浮上したいくつかの重要な疑問に答えることができるだろうと述べた。例えば、アリゾナ州で再び感染が拡大しているのは、主に州の経済活動再開によるものか、それとも感染した訪問者がウイルスを持ち込んだためなのか？
「ゲノミクスは、何が真に流行の拡大を引き起こしているのかを詳細に理解するのに役立つ可能性があります」とベッドフォード氏は述べた。そして、そこから得られる洞察は、流行の再燃を抑制するための最善の政策を示唆する可能性がある。
研究者たちは、10項目の計画にはまだ埋めるべき空白がたくさんあることを認めている。「この論文は議論の出発点だと考えています」とブラック氏は述べた。「理想のエコシステムを一夜にして実現できるとは思っていません。私たちはさらに多くのことを発見し、それを繰り返していくつもりです。」
しかしベッドフォード氏は、今こそ行動計画を立てるべき時だと述べた。
「私たちは今、まさに危機的な状況にあります」と彼は述べた。「COVID-19によって事態は急激に加速しました。誰もが非常に急いで行動しているため、こうした連携と協調体制の構築が本当に必要なのです。」
ブラック、マッキャンネル、ベッドフォードに加え、フレッド・ハッチの研究者であるトーマス・シブリーも、ネイチャー・メディシン誌に掲載された「公衆衛生における病原体ゲノムオープン解析を支援するための10の提言」と題された論文の共著者である。
