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  • 巨大な細胞がどのように小さな粒子に変わるか: 血小板になりたかった巨核球の物語

    あなたが今日この記事を読んだり、他の作業を行ったりしている間、あなたの体は血液中を循環、現在血小板として知られている小さな要素を 10 11 個生成していますが、これは約 200 年前にイギリス人のアディソンによって説明されました( 1842)、彼はそれらを「血液中に存在する小さな顆粒」と定義しました。その後、19世紀末にイタリアの医師で研究者のジュリオ・ビッツォゼロが、血小板が損傷した血管壁に結合する能力を観察し、血小板または血液プレートという名前を付けました。

    ほぼ同時に、1890年に、研究者のハウエルは、骨髄に存在するまれで大きな細胞を特徴づけ、それを巨核球と呼びました(メガは大きいという意味で、核球はカリオンまたは核に由来します)。しかし、ジェームズ・ホーマー・ライトの研究により、血小板の起源が巨核球の細胞質にあることが証明されたのは 1906 年のことでした。この瞬間から、巨核球と血小板は結合しました。その後、ケレメンの研究により、血液中の血小板レベルの調節に関与する物質の存在が実証されました。この物質はトロンボポエチンまたは TPO です。

    巨核球: 細胞の巨人

    私たちの骨の中には、骨髄と呼ばれる海綿状の組織があります。この骨髄は、軟骨、骨、または脂肪細胞を生み出す幹細胞を含む黄色の場合もあれば、血液中を循環するすべての細胞要素を形成する血液幹細胞によって形成される赤色の骨髄である場合もあります。

    赤色骨髄で見られる細胞の 1 つは巨核球です。これは非常に特殊な特徴を備えた細胞であり、今日でも私たちはこの巨核球について多くのことを学び続けています。すでに述べたように、その大きなサイズに加えて、巨核球は倍数体の核 (2 コピー以上の染色体を持つ) を持つことを特徴としています。このタイプの核を得るために、巨核球は細胞内分裂として知られるプロセスを経ます。これは、細胞の細胞質を分離せずに遺伝物質を複製することで構成されます(有糸分裂または遺伝物質の分裂後のほとんどの細胞は、細胞質の分裂または核分裂を経ます)。子宮内膜症は、より大きな核と遺伝的内容を備えた巨大な細胞をなんとか発生させます。骨髄内の造血幹細胞 (HSC) から巨核球が通過するさまざまな段階は、形態やサイズによって区別できるさまざまな成熟段階を経て、巨核球生成として知られています。人間の場合、このプロセスには 5 ~ 7 日かかります (画像 1)

    骨髄における巨核球生成と血小板生成のプロセスの一般的なスキーム
    骨髄における巨核球生成と血小板生成のプロセスの一般的なスキーム。 I Cortegano と Biorender.com によって作成されました。

    巨核球の生物学における関連する事実は、これらの細胞が赤血球とともに、造血分化または原始造血の第一波における胚発生中に生成されるということです。この事実は、ほとんどの動物種において、生命の初めからこれらの細胞とその産物である血小板(血小板とも呼ばれる)の重要性を強調しています。国立微生物学センター(ISCIII)の免疫生物学研究室で行われた研究は、胎児肝臓(骨髄がこの重要な論文を獲得する前に、妊娠中期にこのプロセスを維持する器官)での造血中の巨核球の重要性を実証しました。胚性巨核球は肝臓細胞と接触してその維持と成熟を促進し、VEGF-A 受容体を介して相互作用します ( Hepatology、 2012)。さらに、これらの胎児巨核球には、汎造血として知られるタンパク質であるCD45受容体の発現が存在しないなど、成人個体の巨核球とは異なる特徴がいくつかあります( Haematologica、2019 )。 (画像2)

    巨大な細胞がどのように小さな粒子に変わるか: 血小板になりたかった巨核球の物語
    前血小板を放出する胚性巨核球の体外培養の画像。出典: 免疫生物学研究所、CNM、ISCIII。

    血小板:小さくて不可欠なもの

    この時点で、成熟した巨核球は血小板を放出する準備ができていますが、どのようにして放出するのでしょうか?この質問に答えるには、この時点から、血小板は核を持たないため細胞とはみなされない、ということが重要です。したがって、実際には血小板は血液の形成要素として話さなければならず、血小板は細胞膜の断片です。内部に細胞質を持つ巨核球。ただし、後で説明するように、これによってその機能の重要性が減じられるわけではありません。まず、それらがどのように形成されるかを学びましょう。

    血小板の形成には 2 つのメカニズムが提案されています。

    1. 原血小板の形成と血小板の放出

    この最初のメカニズムでは、成熟巨核球が血管の近くに到着すると、血管壁を横切る等距離の肥厚を持つ前血小板と呼ばれる伸長物を放出することができます。血流自体がこれらの拡張を分解する役割を果たし、循環する血小板を生成します。

    2. 爆発的な破片化

    血小板の生成のために提案されたこの 2 番目のメカニズムは、巨核球の内部への陥入の形成で構成され、最終的に細胞は完全に中空のままになり、血小板である小さな断片に破裂します (画像 3)。このプロセス中の巨核球の膜の内部システムは境界システムと呼ばれ、プロセスの進行に応じてさまざまな段階があることも知られています。

    巨大な細胞がどのように小さな粒子に変わるか: 血小板になりたかった巨核球の物語
    トーマス・アディソン(1793-1860)。出典: ウィキペディア

    巨核球が血小板を生成するためにどのようなプロセスをたどるかに関係なく、この巨大細胞は何百万もの血小板を放出することができます。過剰(血小板増加症)または欠乏(血小板減少症)によって血液中の血小板数に変化が生じると、深刻な健康上の問題に直面することがあります。これは、巨核球系統の成熟における一次的な問題、または以前の病理による二次的な問題によるものである可能性があります。

    血小板の主な役割は、出血の発生を防ぐ止血栓の形成です。人間の場合、血液中の血小板の最小閾値は 150,000/マイクロリットルであり、この数値を下回ると生命を脅かすリスクがあります。 「フォン・ヴィレブランド病」など、血小板の数と質の両方に関係する疾患があり、この遺伝性疾患に罹患した人は、フォン・ヴィレブランドによる既知のタンパク質のレベルが低いために出血を制御できません。血小板の作用に必須の因子(VWF)、または特発性血小板減少症紫斑病。血小板を除去する抗体が生成されるために発生するため、これは自己免疫プロセスです。

    巨核球の断片化
    組織内に存在する巨核球の断片化過程を示す画像。巨核球に対する特異的抗体で緑色に標識されており、爆発前の膜境界システムとその後の血小板の放出を視覚化できます。免疫生物学研究所、CNM、ISCIII。

    血小板生成のメカニズムは血小板生成と呼ばれ、主に骨髄で発生します。しかし、エマ・ルフランセのグループが発表した非常に興味深い研究( Nature、2017 )では、成人の場合、血小板産生は肺でも起こり得ることが実証されました。肺は、多数の外部因子にさらされるバリア器官であり、病原体、特に呼吸器系の病原体に対する免疫応答が不可欠です。肺の血小板生成能力により、これらの要素が免疫応答の調節因子として注目されています。感染症が発生すると、血小板はその膜に存在する受容体を介して病原体と直接相互作用し、他の細胞による、または殺菌性物質の放出による単独での細菌の排除を促進します。また、一部の病原体は血小板で身を覆うことを利用して免疫系の反応を回避していることもわかっています。最後に、今日では、生理学的または病理学的条件下で血小板が細胞相互連絡のためにタンパク質、脂質などを含む小胞またはエキソソームを放出できることがわかっています。

    したがって、血小板は、そのサイズが小さいにもかかわらず、免疫系の調節において非常に重要であり、この疾患のアプローチにおける予測および治療の可能性をよりよく理解するために、血小板およびその起源の細胞である巨核球の研究を継続することが不可欠である。 。

    参考文献

    • 骨髄の巨細胞の発生、構造、機能に関する観察。ハウエル WH. J・モルホル。 1890年。 4:117–30。
    • 巨核生成と血小板生成。カウシャンスキー K. 歴史評論:。 2008年; 111(3):981–6。土井: 10.1182/blood-2007-05-088500。
    • 巨核球: 非常に独創的な細胞。ゴンサレス=ビジャルバ A、ビザロ=ネバレス P、ロハス=レムス M、ロペス=バルデス N、ウスタロス=カノ、M、バルボサ=バロン F 他Rev Fac Med UNAM 2019; 62:1–13。土肥:10.22201.fm.24484865e.2019.62.1.03
    •  Serrano N、Cortegano I、Ruiz C、Alía M、de Andrés B、Rejas MT、他、「巨核球は細胞間接触および血管内皮増殖因子 A によって E11.5 マウス胚の肝上皮肝細胞の発達を促進する」シグナリング」、肝臓学。 2012 年 11 月; 56(5):1934–45。土井:10.1002/hep.25853
    • Machlus KR、Italiano JE、「信じられない旅: 巨核球の発生から血小板の形成まで」。 Jセルバイオル。 2013、201(6):785–96。土井:10.1083/jcb.201304054
    • Lefrançais E、Ortiz-Muñoz G、Caudrillier A、Mallavia B、Liu F、Sayah DM、他、「肺は血小板生合成の部位であり、造血前駆細胞の貯蔵庫である」、 自然、2017; 544(7648):105–9。土井:10.1038/nature21706。
    • Cortegano I、Serrano N、Ruiz C、Rodríguez M、Prado C、Alía M、他、「CD45 発現はマウスにおける胚性巨核球の波を識別する」、 Haematologica 。 2019年; 104(9):1853–65。
    • Yeaman MR.、「血小板:抗菌防御の関係」、Yeaman MR. Nat Rev 微生物。 2014年; 12(6):426–37。土井:10.1038/nrmicro3269。
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  • 過去から現在まで: DNA が結核の追跡にどのように役立つか

    結核は依然として世界的に重要な病気であり、その感染を制御するにはその伝播を理解することが極めて重要です。ほぼ 20 年間、 MIRU-VNTRと呼ばれる方法が、この病気の原因物質である結核菌のDNAの反復配列を特定することによって感染パターンを分析するために使用されてきました。ただし、このアプローチは有用ではありますが、特に現在のシナリオでは、世界的な流動性の増加と疫学的複雑さのため、精度が不可欠であるため、制限があります。

    ゲノム配列決定の進歩により、結核の伝播を分析する新しい方法が開かれました。以前の方法とは異なり、ゲノム分析ではより詳細なレベルが得られるため、株間の識別が向上し、感染パターンをより正確に追跡できます。しかし、この時点で問題が発生します。ゲノム配列決定は通常、MIRU 分析で考慮されるDNA の反復領域を効果的に分析できないショートリード配列決定に基づいています。これにより、過去のデータと現在のデータの間にギャップが生じます。これは、MIRU-VNTR を通じて取得された以前の情報と、ゲノム技術によって取得された最新のデータを結び付けることが難しいためです。

    ロングリードシーケンスの約束

    このギャップに対処するために、ロングリードシーケンス実行可能な解決策として提案されています。ショートリードシークエンシングとは異なり、この技術では完全な反復領域をカバーできるため、最新のゲノムデータを歴史的記録と統合することができ、結核解析の継続性が得られます。

    このため、この方法のパフォーマンスと再現性を評価するために、南アフリカとスペインを含む異なる地域からの 3 セットのサンプルを使用して、長いリード配列からMIRU-VNTR パターンを抽出する可能性を調査することにしました。これを行うために、特殊なバイオインフォマティクスツールを使用して DNA のパターンを分析し、実験的に得られた結果とインシリコ推論を通じて得られた結果を比較しました。

    過去から現在まで: DNA が結核の追跡にどのように役立つか
    「結核菌」の図。出典: Midjourney / Eugenio Fdz.

    初期性能評価

    最初のステップは、南アフリカからのサンプルのセットに対するロングリードシーケンスのパフォーマンスをテストすることでした。分析された 936 の対立遺伝子割り当てのうち、矛盾は 1 つだけ見つかりました。これは、MIRU-VNTR パターンの推論における高レベルの精度を示しています。この有望な初期結果は、さまざまな疫学状況における方法の堅牢性を確保するために、遺伝的多様性のある他のサンプルを含める動機となりました。

    その後、推論能力をさらにテストするために、高反復パターンに対応する低頻度の対立遺伝子を持つサンプルが含まれ、これらの複雑なケースの分析に成功しました。これは、ロングリードシーケンシングにより、まれな遺伝子変異であっても MIRU-VNTR パターンを取得できることが示されたため、特に重要であり、これは効果的な疫学調査に不可欠です。

    過去から現在まで: DNA が結核の追跡にどのように役立つか
    分析された 936 の対立遺伝子割り当てのうち、矛盾は 1 つだけ見つかりました。出典: Midjourney / Eugenio Fdz.

    実際のシナリオでの再現性

    この方法の有効性の評価を完了するために、同一の MIRU-VNTR パターン、つまり伝播「クラスター」に属する症例のさまざまな代表から構成されるスペインからのサンプルのグループが選択されました。この分析は、ほとんどの場合、ロングリードシーケンスによって抽出されたパターンが、従来の実験方法によって得られたパターンと一致することを実証しました。

    DNA 内で分析された 1,488 の位置で、合計で9 つの不一致のみが特定され、そのほとんどは特定のクラスター内でした。これらの小さな違いは、ロングリードシーケンスが絶対確実ではないものの、結核伝播の解析において信頼できるツールとなるのに十分な精度を提供することを示唆しています。

    過去から現在まで: DNA が結核の追跡にどのように役立つか
    DNA 内で分析された 1,488 個の位置で、合計で 9 個の不一致のみが特定されました。出典: iStock / ビーヴァン・ゴールドスウェイン

    新しいケースへの適用の見込み

    この方法の有効性が遡及研究で証明されると、新しい症例に対するその前向きの適用可能性をテストすることが決定されました。この段階では、スペインで最近診断された連続 25 例の結核症例が分析されました。分析により、これらの症例のうち 12 件を以前に特定された感染クラスターに割り当てることができ、さらに3 つの新たなクラスターを特定することができ、病気の活発な感染の監視が容易になりました。

    得られた結果に基づいて、このタイプの分析により、アクティブな感染パターンを特定できるだけでなく、ネイティブおよび移民の症例を含む感染チェーンを正確に特徴付けるのに役立ち、輸入症例を特定することも可能になると結論付けることができます。現在の世界的な移民の状況では、これは不可欠です。クラスターの 1 つの場合、分析により、地域の公衆衛生に関連する事象である、マイコバクテリウム・カプラエによって引き起こされる活動性の人獣共通感染症の症例を検出することもできました。

    不一致管理とプロセスの最適化

    すでに述べたように、研究全体を通じて、実験結果とインシリコ推論を通じて得られた結果との間に11 個の矛盾が確認されました。ほとんどの場合、これらのエラーは、特定の遺伝子座でのカバレージが最適ではないこと、または同じ位置で複数の対立遺伝子が共存することによって発生しました。これらの問題を軽減するために、分析に使用されるソフトウェアが変更され、カバー率が低いケースまたは中間の頻度の対立遺伝子に対するアラートが追加されました。

    これらの変更により、潜在的なエラーをリアルタイムで検出できるようになり、分析の精度が向上し、間違った対立遺伝子割り当ての可能性が最小限に抑えられました。これらの改善により、この研究では、長いリード配列からの MIRU-VNTR パターンの推論において約0.07%という最小誤差率が得られ、これは分子疫学の観点から許容可能なマージンです。

    過去から現在まで: DNA が結核の追跡にどのように役立つか
    健康危機の制御室。出典: Midjourney / Eugenio Fdz.

    結核の疫学研究の未来への架け橋

    この研究は、結核解析における分子データとゲノムデータの統合における重要な進歩を表しています。長いリード配列からMIRU-VNTR パターンを推測できる可能性は、歴史的記録との連続性を維持することを可能にするだけでなく、グローバル化された疫学上の複雑な世界における病気のより良い制御に向けた進歩を促進するレベルの精度も提供します。

    さらに、このアプローチは、感染パターンの綿密な監視が必要な他の感染症にも拡張できる可能性があります。近い将来、ロングリードシーケンスは疫学監視の標準ツールになると予想されており、結核の伝播を追跡するだけでなく、新しい株や伝播クラスターの出現を迅速に検出することも可能になります。

    参考文献

    • ブエネスタド=セラーノ S、マルティネス=リローラ M、ディッペナール A、サンス=ペレス A、ガリド=カルデナス JA、エステバン=ガルシア AB、ガルシア=トレド AJ、ロドリゲス=グランデ C、ヘランツ=マルティン M、サリーブ SM、ムニョス P、ウォーレンRM、Pérez-Lago L、García de Viedma D. 2024. 結核における分子疫学とゲノム疫学の間のギャップを埋める:ゲノムデータから MIRU-VNTR パターンを推測します。ジャーナル臨床微生物学https://doi.org/10.1128/jcm.00741-24













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  • 人工知能は個別化医療にどのような影響を与えるのでしょうか?

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    人工知能は個別化医療にどのような影響を与えるのでしょうか?

    がんの診断を受けたとき、予期せぬ副作用を伴う一般的な治療に直面する代わりに、医師があなたの遺伝子プロファイル、腫瘍のプロファイル、生活条件に合わせて特別に設計された個別化された治療法を提案すると想像してみてください。これは SF のように聞こえるかもしれませんが、人工知能のおかげですでに現実になり始めています。

    個別化医療は病気の治療法に革命をもたらしており、人工知能 (AI) がこの変化を加速させています。病気の予測から各患者に合わせた治療の設計まで、AI はより正確でアクセスしやすい医療を可能にします。この記事では、このテクノロジーがどのように医療を再構築し、驚くべき方法で患者の生活の質を向上させているかを探ります。

    医療における人工知能: それはどのような扉を開きますか?

    個別化医療は、各個人はユニークであるため、遺伝的、環境的、ライフスタイルの特性に合わせた治療が必要であるという考えに基づいています。この分野での AI の応用は、この哲学の自然な拡張であり、大量のデータを分析する機械学習アルゴリズムの機能は、人間では見つけることが不可能なパターンや相関関係を特定するのに役立ちます。

    個別化医療における AI のハイライトの 1 つは、遺伝データを処理および処理できる機能です。標準的な検査や一般的な診断に頼るのではなく、各患者の遺伝子プロファイルを考慮したより詳細な分析にアクセスすることが可能です。このデータを電子医療記録、医療画像、ライフスタイル データなどの他の情報源と組み合わせることで、 AI システムは特定の治療に対する患者の反応を正確に予測できます。少なくともそれが私たちが達成したいことです。

    人工知能は個別化医療にどのような影響を与えるのでしょうか?
    個別化医療は、個人はそれぞれユニークであるという考えに基づいています。出典: Midjourney / Eugenio Fdz.

    より速く、より正確で、よりアクセスしやすい医薬品

    より具体的な例で説明すると、腫瘍学的治療の場合、 AI モデルは腫瘍の遺伝子を分析し、この情報を腫瘍細胞で生成されるタンパク質の情報と組み合わせることができます。この個別化されたアプローチは、患者の特性に合わせて特別に調整されたオプションが選択されるため、治療の成功率を向上させ、治療の副作用を軽減する可能性があります。

    人工知能による個別化医療におけるもう 1 つの進歩は、医療診断の改善です。 AI システムは大量のデータを数秒で分析できるため、診断プロセスが大幅に高速化されます。これは、AI アルゴリズムが X 線、CT スキャン、MRI などの画像を検査して、人間の放射線科医が気付かない可能性のある微妙なパターンを検出できる放射線医学などの分野で特に価値があります。

    たとえば、一部の AI アルゴリズムは、乳がん、黒色腫、心血管疾患などの病気の検出において、医師と同等またはそれを上回る精度をすでに実証しています。これらのシステムは腫瘍や異常を特定するだけでなく、病気の段階の決定にも役立ち、より個別化された治療計画を可能にします。

    AI はスピードと正確さに加えて、医療診断へのアクセスも民主化しています。人工知能に基づくツールは、資源が乏しい環境でも使用でき、農村部の人口や医療専門家が限られている発展途上国での病気の早期発見に役立ちます。 AI は診断プロセスの一部を自動化することでコストを削減し、より多くの人が医療サービスを利用できるようになります。

    人工知能は個別化医療にどのような影響を与えるのでしょうか?
    一部の AI アルゴリズムは、すでに驚くべき精度を実証しています。出典: Midjourney / Eugenio Fdz.

    AIと創薬

    人工知能のおかげで革命が起きているもう 1 つの分野は、新薬の開発です。これらのモデルにより、治療標的 (病気の治療に役立つ薬剤の標的となるタンパク質や細胞などの体の特定の部分) を発見するプロセスを加速することが可能になります。従来、これらの標的を特定し、疾患におけるその役割を理解することは、時間と費用がかかるプロセスでした。ただし、 AI は大量の遺伝データ、分子データ、臨床データを分析して、特定の疾患にとってこれらの部分のどれが最も重要かを予測できます。

    人工知能が生物医学をどのように変革しているかを示す重要な例は、タンパク質構造を予測する DeepMind ツールAlphaFoldですタンパク質がどのように折りたたまれるかを知ることで、その機能や他の分子との相互作用を理解することができ、これは医薬品をより効率的に設計するために重要です。具体的な例としては、マラリア原虫の繁殖に関連するタンパク質の構造の発見が挙げられます。このタンパク質は、雄性配偶子と雌性配偶子の融合を可能にする役割を担っています。この知識により、その繁殖を阻止し、その蔓延を阻止できるワクチン開発のターゲットとなる可能性のあるものを特定することが可能になります。

    AlphaFold は、新薬の発見を加速することに加えて、抗生物質耐性やプラスチック廃棄物管理などの分野でもすでに貢献しています。これらすべての成果により、 AlphaFold は今年のノーベル化学賞を受賞しました。

    人工知能は個別化医療にどのような影響を与えるのでしょうか?
    生殖母細胞表面抗原 48/45 タンパク質に関する AlphaFold の結果は、潜在的なマラリア ワクチンの開発に使用されています。出典: ディープマインド

    医療 AI における人間の役割とインフラストラクチャの課題

    アルゴリズムは正確な推奨事項を提供できますが、結果を解釈し、情報に基づいた意思決定を行うプロセスに臨床医が関与する必要は依然としてあります。患者の治療における感情的、心理的、文脈的な側面は機械では完全には理解できないため、医療における人間の相互作用は依然として基本的なものです。

    もう 1 つの重要な課題は、これらのテクノロジーを医療システムに統合するための適切なインフラストラクチャの必要性です。人工知能が個別化医療の重要な部分になるにつれ、病院や医療センターはインフラストラクチャを更新し、これらのツールを効果的に使用できるように医療専門家を訓練する必要があります。ただし、このプロセスはゆっくりと進むため、ビジョンと知識を備えた人材が変化を主導し推進する必要があります。未来の医療のために AI がもたらす利点を最大限に活用できるかどうかは、私たちの手にかかっています。

    Lara Lloret は、カンタブリア物理学研究所 (UC-CSIC)の CSIC 研究者です。

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  • 都市動物相の人獣共通感染症の予測: メタバーコーディングに基づく新しいツール

    都市の進歩と人間と都市動物との相互作用の増大は、重大な健康リスクをもたらします。人獣共通感染症(動物から人間に伝染する病気)は、特に人口密集地域において、この議論の中心となっています。この記事は、スペインのマドリッドの都市動物相における人獣共通感染症の病原体を特定するためにメタバーコーディング技術を使用する、 Science of the TotalEnvironmentに掲載された最近の研究結果を分析します。

    鳥類および哺乳類の糞便サンプルの遺伝子分析を通じて、研究されたすべての種で潜在的に人獣共通感染症微生物が同定されました。このアプローチにより、効果的なモニタリングが可能になるだけでなく、都市の動物相に関連するリスクを包括的に把握することもできます。

    都市動物相と人獣共通感染症

    人獣共通感染症は人間の感染症のかなりの割合を占めており、その多くは野生動物に由来しています。マドリッドのような都市では、特にハト、スズメ、コウモリなどの種が居住地域に頻繁に生息しており、人々と直接的または間接的に接触しています。この環境は、特に排泄物を介した病原体の伝染を促進します。

    人獣共通感染症の病原体には、人間に重篤な病気を引き起こす可能性のあるカンピロバクターリステリアなどの細菌が含まれます。研究によると、これらの細菌は一部の都市種で高い蔓延率で検出され、その監視の重要性が強調されています。鳥、特にスズメとハトが重要な保菌者であることが特定され、一方コウモリはより多様な病原体を運ぶことで際立っていました。

    都市動物相の人獣共通感染症の予測: メタバーコーディングに基づく新しいツール
    概要グラフ。出典: 総合環境の科学

    メタバーコーディング: 革新的なツール

    メタバーコーディングは、遺伝子配列決定技術を使用して、環境サンプル中に存在する生物を識別します。この場合、都市部および都市近郊の鳥類および哺乳類の糞便中の細菌 DNA が分析され、潜在的な人獣共通感染症の病原体を効率的に検出できるようになりました。

    この技術の利点の 1 つは、排泄物中に存在するような分解された DNA を処理して、存在する微生物に関する正確な情報を提供できることです。ただし、これには限界があります。DNA の存在は識別できますが、検出された微生物の生存能力や病原性を確認することはできません。その識別と病原性は、特定の微生物学的研究を通じて検証する必要があります。

    この研究では、299 個の糞便サンプルが処理され、そのうち 270 個が品質基準を満たしました。人獣共通感染症の可能性がある細菌属が 21 種類検出され、そのうち 10 種類は欧州連合で監視が義務付けられています。これは、疾患の初期監視のためのツールとしてのメタバーコーディングの価値を強調しています。

    都市動物相の人獣共通感染症の予測: メタバーコーディングに基づく新しいツール

    分析のハイライト

    この研究では、研究されたすべての種で関連する病原体が特定されました。スズメとコウモリは、人獣共通感染症細菌の多様性と蔓延にとって特に重要でした。たとえば、カンピロバクター症の原因となるカンピロバクター・ジェジュニは、都市環境で人間と直接接触する2種であるスズメとハトで発見されました。

    さらに、リステリア症を引き起こすリステリア・モノサイトゲネスが、カモメ、スズメ、オウムなどの鳥類で発見されました。コウモリはクラミジアコレラ菌を保有していることで目立っており、後者はサンプルから検出されており、特定の環境条件下での潜在的なリスクを示している可能性があります。

    もう一つの重要な観察は、都会のウサギと田舎のウサギの比較でした。都市部のウサギでは、カンピロバクターブドウ球菌の有病率が著しく高かったが、これはおそらく都市化地域の人為的廃棄物に頻繁に曝露されたためと考えられる。

    都市動物相の人獣共通感染症の予測: メタバーコーディングに基づく新しいツール

    リスクと予防策

    研究の結果は、都市環境にアクティブな監視システムを導入する必要性を強化します。ハトやスズメなどの個体数密度が高い種は、常に人間に接近しているため、リスクが高くなります。さらに、コウモリの糞は、あまり目に見えませんが、人獣共通感染症の病原体の重要な保有源です

    適切な廃棄物管理、動物の個体数とその病原体の監視、排泄物との接触のリスクについての国民の意識の向上などの予防策により、病気の伝播の可能性を大幅に減らすことができます。

    大きな可能性を秘めたツール

    この研究は、メタバーコーディングが都市動物における人獣共通感染症のリスクを評価するための貴重なツールであることを実証しています。コウモリや都市鳥などの主要な種の病原体の同定は、先進技術を公衆衛生監視プログラムに統合することの重要性を浮き彫りにしています。

    都市管理政策におけるこれらのツールの導入は、健康リスクに対する早期の行動のための重要な情報を提供し、人間と野生動物のより安全な共存を促進します。配列決定技術の進歩により、人口密集都市における疾病予防と公衆衛生保護の新たな可能性が開かれています。

    参考文献

    • カボデビラ、 「メタバーコーディングを通じて評価された都市野生動物の糞便の人獣共通感染症の可能性」、 Science of the Total Environmental、952、175866。 https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.175866

    フアン・トラバ・ディアスは、マドリード自治大学の生態学の教授です。

    Xabier Cabodevilla Bravo は、カタルーニャ森林科学技術センター (CTFC) の博士研究員です。

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