RNAデータから未知のウイルスを発見！Caltech開発の新ソフトウェアが拓くウイルス研究の新時代

 この画期的なアルゴリズムは、「kallisto」と呼ばれる既存のソフトウェアツールを基盤として構築されました。この研究は、計算生物学および計算・数理科学のブレン教授であるライオール・パクター博士（Lior Pachter, BS '94）の研究室で行われ、その成果を詳述した論文は2025年4月22日付の学術誌『Nature Biotechnology』に掲載されました。論文のタイトルは、「Detection of Viral Sequences at Single-Cell Resolution Identifies Novel Viruses Associated with Host Gene Expression Changes（単一細胞解像度でのウイルス配列の検出が宿主遺伝子発現変化に関連する新規ウイルスを同定）」です。

「例えば、ヒトの肺のサンプルからRNAをシーケンスすると、そこに含まれるすべてのRNA—主にはヒトのものですが、ヒトの細胞に感染しているあらゆるウイルスのRNAも—を捉えることになります」と、この研究の筆頭著者である元大学院生のローラ・ルエバート博士（Laura Luebbert, PhD '24）は説明します。「標準的な解析アプローチでは、このウイルス存在に関する情報は通常、廃棄されてしまいます。しかし、私たちのツールを使えば、たとえ予期せぬウイルスや新しいウイルスであっても、これらのデータを保持し、定量化することが可能になるのです。」 

現代のトランスクリプトーム解析ツールは、細胞内で発現している遺伝子を測定し、膨大な量の配列データを生み出してきました。特にシングルセルRNAシーケンシングのような技術は、個々の細胞内に存在するトランスクリプトーム物質を特定できるため、研究者はサンプル内の異なる種類の細胞がどのように機能しているかを深く理解することができます。原理的には、これらのデータはサンプル中に存在するウイルスを研究する機会も提供していましたが、この新しいツールによって、それが現実的に可能になったのです。

kallistoは、配列データの中からウイルスの遺伝物質を識別できる計算プログラムです。一般的な感染症を引き起こすウイルスの大部分はRNAウイルス（遺伝物質としてDNAではなくRNAを使用するウイルス）であり、これらはRNA依存性RNAポリメラーゼと呼ばれる重要なタンパク質合成機構を共有しています。kallistoはこのタンパク質の遺伝子配列を探し出すことで、最小限の計算コストで10万種以上のウイルスを特定できます。

 ルエバート博士と彼女のチームは、このツールがデータセットの中で広く利用され、新興疾患の監視や、私たちの周りに広がる広大なウイルスの世界を研究するために役立つと考えています。 

「この製品は、あらゆる生物学者が使いやすいように設計されたソフトウェアツールです」とパクター博士は言います。「私たちは、研究者であるロバート・C・エドガー氏（Robert C. Edgar）とアーテム・ババイアン氏（Artem Babaian）によって最初に開発されたPalmDBというデータベースを基盤とし、そこに私たち独自の新しいアルゴリズムのアイデアを加えました。配列データを持つ研究者なら誰でもkallistoを実行し、自分のサンプルにどんなウイルスがいるのか、そしてどの細胞に存在しているのかを発見できます。」 

この研究の共著者には、ルエバート博士とパクター博士に加え、カリフォルニア工科大学の大学院生であるデラニー・K・サリバン氏（Delaney K. Sullivan）、マリア・カリーリ氏（Maria Carilli）、そして元大学院生で現在はカリフォルニア工科大学のポスドク研究員であるクリスチャン・エルジャールン・ヒョルレイフソン博士（Kristján Eldjárn Hjörleifsson, PhD '23）、タラ・チャリ博士（Tara Chari, PhD '24）、アレクサンダー・ヴィロリア・ウィネット博士（Alexander Viloria Winnett, PhD '24）が名を連ねています。資金提供は、カリフォルニア工科大学、UCLA-Caltech医学者養成プログラム、米国科学財団、米国国立衛生研究所、ゲイツ財団から行われました。ライオール・パクター博士は、カリフォルニア工科大学ティアンチャオ・アンド・クリッシー・チェン神経科学研究所の客員研究員でもあります。

[News release] [Nature Biotechnology abstract]