データ共有とオープンソースソフトウェアが新型コロナウイルス感染症対策に貢献

2月27日、シアトル地域の10代の若者が新型コロナウイルス感染症（COVID-19）と診断されました。その直後、シアトルインフルエンザ研究の研究者たちは、この若者が感染したウイルス株に関するゲノムデータを「オープンサイエンス」サイトで他の研究者と共有しました。このデータを基に、2つ目のオープンサイエンスプロジェクトの研究者たちは、この若者のウイルス株が、1月20日にシアトル地域で無関係の患者から発見されたCOVID-19株の直系の子孫であると結論付けました。この発見は、ウイルスがシアトル地域で数週間にわたって蔓延していたという結論に至る上で重要な手がかりとなりました。

研究者たちが点と点を結びつけた方法は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）をはじめとする疾患の進化を追跡する上で、オープンサイエンス・プロジェクトが果たす役割を浮き彫りにしています。科学者たちはウェブ上でデータを共有し、共同作業を行うことで、遺伝子サンプルを迅速に分析し、社会の反応形成に貢献しています。しかし、データの解釈を急ぐことは新たなリスクも生み出します。

COVID-19のようなウイルスは、自身の複製を作ることで拡散します。複製するたびにエラーが発生し、最新のコピーは以前のものとはわずかに異なるものになります。スイス、バーゼル大学の定量的遺伝学の博士研究員であるエマ・ホドクロフト氏は、突然変異と呼ばれるこれらのエラーを、ウイルスのDNAにおけるタイプミスに例えています。

これらの変異のほとんどは些細なものであり、ウイルスが体に与える影響には影響を与えません。しかし、科学者は変異を利用してウイルスの拡散を追跡することができます。異なる場所にいる2人が、特定の変異を持つウイルスに感染している場合、たとえ2人が実際に会ったことがなくても、2つの症例は関連している可能性が高いと考えられます。

シアトル地域の10代の少年の場合、彼のCOVID-19の型に関する遺伝子データが、ゲノムデータ共有プラットフォーム「Gisaid」にアップロードされました。その後、Nextstrainの研究者らが、以前の患者との関連性を解明しました。

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Nextstrainは、主にGisaidから得られたデータを用いて、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）、エボラ出血熱、そしてエンテロウイルスD68のようなあまり知られていないアウトブレイクを含むウイルスや細菌の進化を追跡するオープンソースアプリケーションです。ホドクロフト氏とプロジェクトに携わる他の研究者たちは、Gisaidで共有されたデータを分析し、変異の有無を判定し、その結果を視覚化しています。こうして、チームはワシントンD.C.で発生した2件の新型コロナウイルス感染症症例の関連性を特定することができました。

Nextstrainの取り組みは、科学者や医療専門家による広範なデータ共有によって可能になっています。疾病予防管理センター（CDC）先端分子検出局の最高科学責任者であるダンカン・マッキャンネル氏によると、公衆衛生当局、大学、臨床検査室は、新型コロナウイルス感染症の検体から得られたゲノムデータを前例のない速さで公開しており、多くの場合、検体がシーケンシング研究所に到着してから48時間以内に公開されています。

「ネクストストレインは、ウイルスが地域間でどのように広がっているか、また地域的な感染拡大がどのように関連しているかを素早く把握するために使用できます」とスクリプス研究所の計算生物学者、クリスチャン・G・アンダーセン氏は言う。

Nextstrainチームが使用する基盤コードはオープンソースであるため、他の研究者はNextstrainサイトの独自バージョンを構築したり、Nextstrainのコードを新しいプロジェクトの基盤として利用したりすることができます。さらに重要なのは、他の科学者がチームの研究成果の科学的妥当性を評価することも可能になる点だと、貢献者のジェームズ・ハドフィールド氏は述べています。

Nextstrainが行うような遺伝子解析は、それ自体は目新しいものではありません。研究者は伝統的に、主に学術誌を通じて研究成果を発表してきました。しかし、Gisaidで利用可能なゲノムデータの爆発的な増加と、そのアップロード速度は、公衆衛生と学術界の溝を埋め、初心者ユーザーにもデータを活用できるようにする新たな機会を生み出しています。

従来の査読段階を省略することにはデメリットもある。3月3日、シアトルのフレッド・ハッチンソンがん研究センターの研究員であり、Nextstrainの共同設立者であるトレバー・ベッドフォード氏は、イタリアのロンバルディア州で流行している株が、ドイツのミュンヘンで発見され、公衆衛生当局が封じ込め済みと発表していた株と関連があるとTwitterに投稿した。

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サイエンス誌が指摘したように、他の科学者たちはベッドフォード氏の分析に異議を唱えている。例えば、ミュンヘン株の遺伝子配列を解析したベルリンのシャリテ大学病院のウイルス学者、クリスチャン・ドロステン氏は先月、ドイツ株とイタリア株の類似性に気づき、「ミュンヘンとイタリアの関連性を主張するには不十分だ」とTwitterに投稿した。ドロステン氏は、この株がミュンヘンとイタリアの両方に同じ外部から持ち込まれた可能性があると指摘した。

ベッドフォード氏は声明の中で、ミュンヘンの事例についてツイートする際にはもっと注意すべきだったと述べた。また、事件発生直後にTwitterで謝罪した。「オープンサイエンスと急速に広がるアウトブレイクの交差点をうまく切り抜けるのは、非常に難しい」とベッドフォード氏は述べた。

「専門家ではない人がNextstrain.orgの情報を誤解することは確かにありますが、私たちはより正確な情報公開に向けて努力していると確信しています」と彼は声明の中で述べた。「世界の公衆衛生にとって、今まさに目指すべき最善のことは透明性だと確信しています。」

スクリプス研究所の生物学者アンダーセン氏によると、Nextstrainのようなツールに過度に依存することの問題は、科学者が保有するCOVID-19のサンプルが比較的少ないことだ。それらのサンプルだけでは全体像が分からない可能性がある。

マッカーネル氏は、NextstrainがCDCのCOVID-19対応にまだ大きな影響を与えていないと述べている。Nextstrainは重要なツールだが、遺伝子データは他のデータと併せて考慮する必要があると同氏は指摘する。「患者のリスク要因、渡航歴、症例報告など、収集には時間がかかりますが、アウトブレイクの軌跡を理解する上で非常に重要です。」

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