異種間の伝播

異種間伝播（CST）は、異種間伝播、宿主ジャンプ、スピルオーバーとも呼ばれ、ウイルスなどの感染性病原体が異なる種に属する宿主間で伝播することです。病原体は、新しい宿主種の個体に導入されると、新しい宿主に病気を引き起こしたり、同じ種の他の個体に感染する能力を獲得したりして、新しい宿主集団に広がる可能性があります。^{[1]この現象は}ウイルス学で最も一般的に研究されていますが、異種間伝播は細菌病原体や他の種類の微生物でも発生する可能性があります。^[2]

病原体が新しい宿主に移る過程には、病原体と宿主の接触、最初の個体宿主への感染の成功（増幅と流行につながる可能性がある）、元の宿主または新しい宿主内での病原体の適応（新しい宿主の集団内での個体間での効率的な拡散を可能にする可能性がある）などがある。^[3]この概念は、ヒトの新興感染症、特にウイルスによって引き起こされる感染症を理解し、制御する上で重要である。ヒトのウイルス性疾患のほとんどは人獣共通感染症に由来し、歴史的にさまざまな動物種からヒト集団に伝染してきた。例としては、SARS、エボラ、豚インフルエンザ、狂犬病、鳥インフルエンザなどがある。^[4]

種間感染を促進する正確なメカニズムは病原体によって異なり、一般的な病気でさえも十分に理解されていないことが多い。変異率の高いウイルスは新しい宿主に急速に適応し、それによって宿主特異的な免疫防御を克服し、感染を継続できると考えられている。宿主シフトイベントは、以前は人獣共通感染性であった株が新しい宿主種の間でのみ循環し始めるときに発生する。^[5]

病原体の伝播は、頻繁に密接な接触がある種の間で起こる可能性が最も高い。また、媒介種によって促進されれば、接触頻度の低い種の間でも間接的に起こる可能性がある。例えば、保有種がウイルスを媒介種に伝播させ、その媒介種がウイルスをヒトに伝播させる可能性がある。^{[6] [7]}宿主種間の系統学的近縁性の程度も、病原体がそれらの間で伝播する可能性に影響する。これは、宿主の免疫学的防御の類似性によるものと考えられる。例えば、ヒトの人獣共通感染のほとんどは、他の哺乳類種から来る。一方、植物ウイルスなど、より遠縁の種の病原体は、ヒトに感染することができない可能性がある。伝播率に影響を与える他の要因には、地理的な近接性や種内行動などがある。^[3]気候変動や土地利用の拡大による生息地の喪失により、 ^[8]ウイルスの流出リスクが大幅に増加すると予測されている。^[9]

種間感染は、人間と他の種における疾患発生の最も重要な原因です。^[要出典] 微生物由来の野生動物の人 獣共通感染症は、人間の新興疾患の最も一般的なグループでもあり、野生動物と家畜の間のCSTは、家畜の生産性を低下させ、輸出制限を課すことで、農業にかなりの経済的影響を及ぼします。^{[2]このため、CSTは}公衆衛生、農業、野生動物管理にとって大きな懸念事項となっています。^[要出典]

オランの腺ペストに関する研究の著者らは、この病気は「主にげっ歯類に感染する細菌性人獣共通感染症である。ペスト菌によって引き起こされ、ノミによって動物から動物に伝染する。人間は通常、感染したげっ歯類ノミに噛まれることで感染する」と強調している。公衆衛生当局が実施した衛生管理措置は化学的性質のものであり、「ペルメトリンによる屋内および屋内周辺散布が実施された。患者の住居から半径10km以内にあるげっ歯類の足跡と巣穴の周りにデルタメトリンが散布された。ネズミを無秩序に殺すことは禁止された」^[10]

最近ヒトに出現したウイルス病原体の大部分は、様々な動物種に由来すると考えられている。これは、鳥インフルエンザ、エボラ、サル痘、ハンタウイルスなどの最近のいくつかの流行によって示されている。^[11]一部の疾患は、ヒトから根絶された後、動物宿主を介してヒト集団に再導入される可能性があることを示唆する証拠がある。^[12]モルビリウイルスは種の壁を容易に越えることができるため、この現象が発生するリスクがある。 ^[12] CSTは農産物産業にも重大な影響を及ぼす可能性がある。遺伝子型VI-鳥類パラミクソウイルス血清型1（GVI-PMV1）は、キジ目（つまりニワトリ）からハト目への種間伝播イベントを通じて発生したウイルスであり、養鶏業界で蔓延している。^[13]

狂犬病ウイルスの変異体のCSTは、野生動物管理における大きな懸念事項である。これらの変異体が非保有動物に導入されると、人間への感染リスクが高まり、狂犬病制御に向けた現在の進歩が脅かされる。^[14]

多くの病原体は宿主特異性を持つと考えられており、これが宿主種内で異なる系統が維持されていることの理由である。 ^[5]病原体は新しい宿主種に渡るためには宿主特異性を克服する必要がある。一部の研究では、宿主特異性は誇張されている可能性があり、病原体はこれまで考えられていたよりもCSTを示す可能性が高いと主張している。^[5]元の宿主は病原体に感染した場合の死亡率は通常低く、新しい宿主では死亡率がはるかに高くなる傾向がある^[15]

非ヒト霊長類（NHP）と人間は密接な関係にあるため、NHPと人間の間での病気の伝染は比較的一般的であり、大きな公衆衛生上の懸念となる可能性があります。HIVやヒトアデノウイルスなどの病気はNHPの相互作用と関連しています。^{[16] [17]}

人間とサル類との接触が頻繁な場所では、病気の伝染を防ぐための予防措置が講じられることが多い。サル泡沫ウイルス（SFV）は、種間伝染率が高く、感染したサル類に噛まれた人間に影響を与えることが知られている風土病性 レトロウイルスである。 ^[18]インドネシアなどでは、サル寺院の訪問者がテンプルマカク（Macaca fascicularis）からSFVに感染する可能性があるため、健康上の懸念を引き起こしている。^[19] TMAdV（ティティモンキーアデノウイルス）は、他のアデノウイルスと57％未満のペアワイズヌクレオチド同一性を共有し、サルにおける致死率が高く（83％）、ヒト宿主を介して広がる可能性がある、非常に多様である。^[15]

CST とその影響の研究には、予測とモニタリングが重要です。しかし、種間伝播イベントの起源と運命を決定する要因は、ほとんどのヒト病原体について不明なままです。^[4]このため、CST の分析にはさまざまな統計モデルが使用されています。これらの中には、リスク分析モデル、 ^[20]シングル レート日付チップ (SRDT) モデル、^[17]系統拡散モデルなどがあります。 [ ^{4] CST イベントに関与する病原体の}ゲノムの研究は、病原体の起源と運命を決定するのに非常に役立ちます。^{[4]これは、病原体の}遺伝的多様性と突然変異率が、病原体が複数の宿主に伝播できるかどうかを決定する重要な要因であるためです。このため、伝播種のゲノムを部分的または完全に配列決定することが重要になります。^[15]ゲノム構造の変化により、宿主範囲が狭い病原体が、より広い宿主範囲を利用できるようになる可能性があります。^{[5]異なる種間の} 遺伝的距離、地理的範囲、その他の相互作用障壁も種間の伝播に影響を与える。^[4]

CSTのリスク評価分析の1つのアプローチは、病気の伝染の「プロセス」を部分に分割するリスク分析モデルを開発することです。種間の病気の伝染につながる可能性のあるプロセスと相互作用は、仮想的な感染連鎖として明示的に記述されます。実験室およびフィールド実験のデータを使用して、各コンポーネントの確率、予想される自然変動、および誤差の範囲を推定します。^[19]

CST研究の種類によって、そのニーズを満たすために異なる解析経路が必要になります。コウモリから他の哺乳類に感染する可能性のあるウイルスを特定する研究では、次のワークフローが使用されました：ゲノムサンプルの配列決定→生の読み取りの「クリーニング」→宿主の読み取りと真核生物の汚染物質の除去→残りの読み取りのde novoアセンブリ→ウイルスコンティグの注釈付け→特定のウイルスの分子検出→系統解析→データの解釈。^[21]

CST を検出し、有病率データに基づいてその率を推定することは困難です。^[2]これらの困難さのため、 CST イベントとそれに関連する病原体を分析するために計算方法が使用されています。分子技術の爆発的な発展により、病原体遺伝学の系統発生分析を使用して疫学的パラメータを推測する新しい可能性が開かれました。 ^[2]これにより、これらのイベントの起源とその対処方法についての洞察が得られます。CST 予防の方法は現在、生物学的データと計算データの両方を使用しています。その一例は、細胞 アッセイと系統発生比較の両方を使用して、TRIM5 遺伝子の産物である TRIM5α が自然界での種間伝播とレトロウイルスの出現を抑制する役割を裏付けています。^[22]

ゲノムデータの比較は、種間感染の研究にとって非常に重要です。系統解析は、CST に関連する病原体とそれらが感染する宿主種の両方の遺伝的変異を比較するために使用されます。これらを総合すると、病原体が新しい宿主に渡った理由 (病原体の突然変異、宿主感受性の変化など) と、これを将来的にどのように防ぐことができるかを推測できます。病原体が最初に新しい種に侵入するために使用するメカニズムが十分に特徴付けられ、理解されていれば、一定レベルのリスク管理と予防が得られます。接触の場合、病原体とそれに関連する疾患に対する理解が不十分だと、予防策を講じるのが難しくなります^[20]

代替宿主も、病原体の進化と拡散において重要な役割を果たす可能性がある。^[23]病原体が種を越えると、宿主の壁を突破できる新しい特徴を獲得することが多い。^[20]病原体の変異体が異なれば、宿主種に非常に異なる影響を及ぼす可能性がある。^[23]したがって、異なる宿主種で発生する同じ病原体を比較することは、CST分析にとって有益である。系統発生分析は、異なる種の個体群を通じて病原体の歴史を追跡するために使用できる。病原体が新しく、大きく異なる場合でも、系統発生の比較は非常に有益である。^[15]病原体の伝播によって引き起こされる疫病の歴史を調査するための有用な戦略は、疫病のタイムスケールを推定する分子時計分析と、病原体の人口動態の歴史を推測する合体理論を組み合わせたものである。 ^[17] 系統発生を構築する際には、コンピューターデータベースとツールがよく使用される。BLASTなどのプログラムは病原体の配列に注釈を付けるために使用される一方、GenBankなどのデータベースは病原体のゲノム構造に基づいた機能に関する情報を提供します。ツリーはMPRやベイズ推論などの計算方法を使用して構築され、モデルは研究のニーズに応じて作成されます。^[24]たとえば、SRDT（Single rate dated tip）モデルを使用すると、系統樹の下でのタイムスケールを推定できます。^[17] CST予測のモデルは、モデルを構築する際に考慮する必要があるパラメーターによって異なります。^{[引用が必要]}

倹約とは、証拠に合う最も単純な科学的説明を選択する原則である。系統樹を構築するという点では、最もよい仮説とは、進化的変化が最も少ない仮説である。系統樹上で祖先の特徴状態を倹約で再構築することは、生態学的および進化学的仮説をテストする方法である。^[25]この方法は、CST 研究で、病原体とその宿主との関係で存在する特徴変化の数を推定するために使用できる。^[2]これにより、MPR は CST 病原体をその起源まで追跡するのに有用となる。MPR は、宿主種集団の特徴を比較するためにも使用できる。集団内の特徴や行動により、集団は CST の影響を受けやすくなる可能性がある。たとえば、地域的に移動する種は、集団ネットワークを通じてウイルスを拡散させる上で重要である。^[26]

簡素な再構築は成功したが、研究によると、複雑なモデルでは敏感でバイアスがかかりやすいことが示唆されている。^[25]これは、多くの変数を考慮しなければならないCSTモデルでは問題を引き起こす可能性がある。最尤法などの代替手法は、簡素な再構築の代替として開発されてきた。^[25]

遺伝的変異を測定する2つの方法、可変数タンデムリピート（VNTR）と一塩基多型（SNP）は、細菌伝播の研究に非常に有益であった。^[2] VNTRは低コストで突然変異率が高いため、最近のアウトブレイクにおける遺伝的差異の検出に特に有用であり、SNPはVNTRよりも遺伝子座あたりの突然変異率が低いものの、分離株間のより安定した信頼性の高い遺伝的関係を提供する。両方の方法とも遺伝子解析のための系統樹の構築に使用されているが、系統樹の収縮に関する研究にはSNPの方が適している。^[2] ただし、これらの方法ではCSTの反転を正確にシミュレートすることが困難な場合がある。VNTRマーカーを使用して作成された系統樹に基づくCSTの推定値は、広範囲のパラメータにわたってCSTイベントを検出する方向に偏っている可能性がある。CST率の推定値が低く、少数のSNPが使用される場合、SNPはCSTの推定値の偏りや変動が少なくなる傾向がある。一般に、これらの方法を使用したCST率の推定は、突然変異やマーカーが多く、導入された株間の遺伝的差異が大きいシステムで最も信頼性が高い。^[2] CSTは非常に複雑であり、モデルは現象を正確に表現するために多くのパラメータを考慮する必要がある。現実を過度に単純化したモデルは、偏ったデータをもたらす可能性がある。導入以来蓄積された突然変異の数、確率性、導入された株の遺伝的差異、サンプリングの労力などの複数のパラメータにより、特にサンプリングが限られている場合、突然変異率が低い場合、または病原体が最近導入された場合、全ゲノム配列を使用してもCSTの偏りのない推定が困難になる可能性がある。^[2]

遺伝子マーカーを使用して CST 率を推定するプロセスでは、バイアスを減らすためにいくつかの重要な要素を考慮する必要があります。1 つは、分析で構築された系統樹が、その系統樹を生成する根本的な疫学的プロセスを捉える必要があることです。^[2]モデルは、ゲノム構造の一般的な違いだけでなく、病原体の遺伝的変異性が種の病気にどのように影響するかを考慮する必要があります。2 つ目は、分析の強度は、病原体がシステムに導入されてから蓄積された突然変異の量に依存することです。^[2]これは、多くのモデルが突然変異の数を CST 頻度の指標として使用しているためです。したがって、導入からの時間またはマーカーの置換率 (実験室実験またはゲノム比較分析から) のいずれかを推定することに重点が置かれています。これは、MPR 法を使用する場合だけでなく、突然変異率の推定を必要とする尤度アプローチでも重要です。 ^[2] 3つ目に、CSTは潜在的な宿主における疾患の蔓延にも影響を与えるため、疫学的時系列データと遺伝学的データの両方を組み合わせることは、CST研究への優れたアプローチとなる可能性がある^[2]

ベイズフレームワークは最大尤度に基づく分析の一形態であり、異種間伝播研究に非常に効果的です。ベイズ推定による形質進化法は、 RNAウイルスのCST研究用に現在開発されている形質拡散モデルなどのモデルを使用して、系統樹の不確実性やより複雑なシナリオを考慮することができます。^[2]ベイズ統計アプローチは、CSTの起源を追跡するための他の分析よりも優れています。計算技術により、直接観察できない未知の系統樹や、通常はあまり理解されていない未知の移動プロセスを統合できます。^[27]

ベイズの枠組みは、異なる種類の情報をまとめるのにも適しています。較正された系統樹と系図に重点を置いているBEASTソフトウェアは、完全な確率モデルに組み合わせることができる置換モデル、人口動態モデル、緩和時計モデルなどの多数の補完的な進化モデルを提供することでこれを実証しています。空間再構成を追加することで、これらのモデルは遺伝子データから生物地理学的歴史再構成の確率を作成します。 ^[27]これは、種間伝播の起源を決定するのに役立つ可能性があります。ベイズ統計手法は有効性が高いため、進化研究に役立っています。^[28]離散拡散モデルによるベイズの祖先宿主再構成は、CSTに関連する病原体の起源と影響を推測するために使用できます。ベイズを使用したヒトアデノウイルスに関する1つの研究では、ウイルス種がゴリラとチンパンジーに起源を持つことが裏付けられ、予防活動に役立っています。 ^[16] 2つの種の同所的な集団間の直接接触はおそらくまれですが、CSTイベントはそれらの間で発生する可能性があります。この研究では、HAdV-Bによるヒトへの感染が2回独立して発生し、ヒトに蔓延しているHAdV-Bは人獣共通感染症由来であり、人類の生涯の大半にわたって地球全体の健康に影響を及ぼしてきた可能性が高いことも判明した。^[16]

系統拡散モデルは系統地理学的解析に頻繁に使用されており、宿主ジャンプの推論への関心が高まっています。^[4]ベイズ推論アプローチでは、いくつかの潜在的な拡散予測因子をモデルで平均化し、系統発生の歴史を周辺化しながら各予測因子のサポートと寄与を推定できます。^[4]ウイルスの CST を研究する場合、ベイズ統計フレームワークの柔軟性により、異なる宿主種間のウイルス伝播を再構築しながら、CST のスピルオーバーと宿主シフトの両方の複数の生態学的および進化的影響の寄与を同時にテストして定量化できます。^[4]コウモリの狂犬病に関するある研究では、地理的範囲の重複は CST の適度な予測因子ですが、宿主シフトの予測因子ではないことが示されました。^[4]これは、モデル内のベイズ推論を CST 解析にどのように使用できるかを強調しています。^[要出典]

• 感染症の数学的モデリング
• 逆人獣共通感染症
• スピルオーバー感染
• ベクター
• 人獣共通感染症
• ネコ科動物の感染症

• Theo Kypraios. 「ベイズ統計のやさしいチュートリアル」（PDF） 。2020年7 月 10 日閲覧。
• ベイジアンモデリングの本と例をダウンロードできます。
• Wikiversity のベイズ統計
• スミスTC（2022-04-27）。「私たちが動物に病気を感染させたら何が起こるのか？」Quanta Magazine。