名古屋大学,北海道大学,九州大学,理化学研究所,京都大学,東京大学,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

令和５年１１月２１日

名古屋大学
北海道大学
九州大学
理化学研究所
京都大学
東京大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

ＡＩ技術で新型コロナウイルスの進化メカニズムを分析

～ウイルスの進化予測を踏まえた感染症対策の第一歩～

ポイント

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）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ーを開発し、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ーは、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（日本時間）付国際学術雑誌「Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」に掲載されます。

本研究は、２０２１年度から始まった科学技術振興機構（ＪＳＴ） ムーンショット型研究開発事業（目標２）および２０２２年度開始のＪＳＴ ＡＣＴ－Ｘ「ＡＩ活用で挑む学問の革新と創成」の支援のもとで行われたものです。

＜プレスリリース資料＞

＜論文タイトル＞

“Isolation may select for earlier and higher peak viral load but shorter duration in SARS-CoV-2 evolution”
ＤＯＩ：10.1038/s41467-023-43043-2

＜お問い合わせ先＞

（英文）“Computer simulation suggests mutant strains of COVID-19 emerged in response to human behavior”

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