A型インフルエンザの性質を再定義できるか(AI×医療)【論文】

   

(Featured AI and healthcare) Predicting profiles of influenza A viruses with machine learning! (Publication)

[論文] A. M. Degoot, E. S. Adabor, F. Chirove, W. Ndifon, “Predicting Antigenicity of Influenza A Viruses Using biophysical ideas”. Scientific Reports 9, 10218 (2019).

[DOI: 10.1038/s41598-019-46740-5]

3つの要点

✔️本研究では、A型インフルエンザウイルスの抗原性を予測するモデルを提唱している。

✔️生物物理学的に基づくシンプルなこのモデルは、ワクチンの設計やウイルスのメカニズムの解明にも役立つ。

✔️このモデルは、A型インフルエンザウイルスのあらゆるタイプの抗原性に対する予測アプローチの確立への一歩となりうる。

概説

A型インフルエンザウイルス抗原変異は、膜貫通型タンパク質HA1におけるゲノム突然変異によって誘発され、以前の感染またはワクチン接種において生成された抗体による中和からのウイルス回避を誘導する。
インフルエンザウイルス間の抗原の関連性の予測は、インフルエンザワクチンの設計(または既存のものの更新)に有用であり、ウイルス抗原変異を支える進化メカニズムへの重要な洞察を与え、そしてウイルス疫学を解明するのに役立つ。

本研究では、ゲノムのアミノ酸配列と実験用の抗原データの両方を使用し、生物物理学的な考えに基づいてA型インフルエンザウイルス間の抗原の関連性を予測することができる、単純かつ物理的に解釈可能なモデルを提唱している。
A型インフルエンザウイルスの4つのサブタイプ(H1N1、H3N2、H5N1、H9N2)の基準データセットを使用してモデルの適用性を実証し、その性能の特徴について報告する。
さらに、モデルのパラメータを分析したところ、他の先行研究と一致するいくつかの観察結果が確認され、この結果についても本論文では適切な説明を提示する。

A型インフルエンザウイルスの4つのサブタイプについてのROC曲線
サブタイプごとのモデルの予測精度測定の結果。
検証データセットに対するモデルの予測性能。
検証データセットを新しいデータセットとして利用した場合(青線)と、検証データセット自体を使用して5-交差検証を実行した場合(赤線)。
A型インフルエンザウイルスの全サブタイプに対する抗原性を予測できるよう一般化したモデルの予測性能。

著者

Abdoelnaser M. Degoot (Research Department, African Institute for Mathematical Sciences, Next Einstein Initiative, Kigali, Rwanda / University of KwaZulu-Natal, School of Mathematics, Statistics and Computer Science, Pietermaritzburg, 3209, South Africa / DST-NRF Centre of Excellence in Mathematical and Statistical Sciences (CoE-MaSS), Gauteng, Wits, 2050, South Africa)

Emmanuel S. Adabor (Research Centre, African Institute for Mathematical Sciences, Cape Town, 7945, South Africa)

Faraimunashe Chirove (University of KwaZulu-Natal, School of Mathematics, Statistics and Computer Science, Pietermaritzburg, 3209, South Africa)

Wilfred Ndifon (Research Department, African Institute for Mathematical Sciences, Next Einstein Initiative, Kigali, Rwanda)

出版情報

Received: 16 August 2018 / Accepted: 01 July 2019 / Published: 15 July 2019

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