研究者らは、下水中の新型コロナウイルスのアルファ株を検出する新しい手法を開発した。
この手法により、下水中の他のSARS-CoV-2変異株を迅速かつ低コストで監視できるようになることが期待されている。
下水監視は、新型コロナウイルスのパンデミックを安全かつ効率的に追跡する手段として浮上してきた。
研究者らは、薬剤耐性（AMR）学際研究グループ（AMR）に所属し、シンガポール・MIT研究技術連盟（SMART）（MITのシンガポールにおける研究機関）と、Biobot Analytics、南洋理工大学（NTU）、MITの共同研究者らとともに、SARS-CoV-2のB.1.1.7（アルファ）変異株を検出・定量できる、革新的でオープンソースの分子検出法の開発に成功した。この画期的な成果により、下水中の他のSARS-CoV-2変異株についても、迅速かつ低コストでの監視が可能になる。
世界が新型コロナウイルス感染症（COVID-19）との闘いと封じ込めを続けるなか、より高い伝播性と重症度を示すSARS-CoV-2変異株が最近確認されたことから、変異株を簡便に追跡する手法の開発が不可欠となっている。現在確認されている変異株には、英国で最初に特定されたB.1.17（アルファ）株と、インドで最初に検出されたB.1.617.2（デルタ）株が含まれる。
下水監視は、非侵襲的な方法でSARS-CoV-2のパンデミックを安全かつ効率的に追跡するための重要な公衆衛生ツールとして浮上している。これは保健当局が地域レベルで実行可能な情報を得るための補完的な情報を提供するものである。最近では、シンガポールの積極的な下水監視プログラムを通じて、同国の集合住宅でSARS-CoV-2のウイルス断片が検出された。この情報と検査によるサーベイランスにより、シンガポール保健省は迅速に対応し、隔離を行い、予防措置の一環として綿棒検査を実施することができた。
しかし、既存技術の課題により、下水監視を通じて変異株を検出することはまだ一般的ではない。下水監視のための次世代シーケンシングは、時間と費用がかかる。また、希薄で混合された下水サンプル中の低い変異株存在量を検出するのに必要な感度も、シーケンシングカバレッジが不均一または低いため、検査では不足している。
研究者らが開発した手法は、これらの課題に対応するよう独自に設計されており、下水監視の用途を、SARS-CoV-2の検査にとどまらず、懸念される SARS-CoV-2 変異株の拡散の追跡へと広げるものである。
論文の筆頭著者であるSMART AMRの研究科学者Wei Lin Leeは次のように付け加えている。「これは、SARS-CoV-2の変異株と闘っている国々にとって特に重要です。下水監視は、地域社会における変異株の真の割合と拡散を明らかにするのに役立ちます。私たちの手法は、下水サンプルに通常見られる高度に希薄なSARS-CoV-2濃度の変異株を検出できるほど感度が高く、複数のSARS-CoV-2系統を含むサンプルに対しても信頼性の高い結果をもたらします。」
NTUのJanelle Thompson准教授と、MII教授でSMART AMRの主任研究者であるEric Almが率いるチームによる研究は、「Quantitative SARS-CoV-2 Alpha variant B.1.1.7 Tracking in Wastewater by Allele-Specific RT-qPCR」としてEnvironmental Science & Technology Lettersに掲載された。この研究では、アレル特異的RT-qPCRに基づき、B.1.1.7（アルファ）変異株を検出・定量する、革新的でオープンソースの分子検出法を説明している。開発されたアッセイは、米国の19地域のコミュニティから採取した下水サンプルで試験・検証され、交差反応性が低く、混合SARS-CoV-2ウイルスの背景中で1パーセントまでの変異株割合においても、B.1.1.7（アルファ）変異株の低レベルを信頼性高く検出・定量できる。
B.1.1.7（アルファ）変異株を高い確度で予測できるスパイクタンパク質変異を標的とするこの手法は、市販のRT-qPCRプロトコルを用いて実施できる。下水監視に独自のプライマーとプローブを用いる市販製品とは異なり、本論文では、他の組織や研究機関がSARS-CoV-2およびその変異株の下水監視において自由に利用できるオープンソースの手法とその開発過程を詳述している。
シンガポールの研究チームによるこの画期的な成果は、現在、MIT発のスタートアップであり、マサチューセッツ州ケンブリッジに本社を置く下水疫学の世界的リーダーであるBiobot Analyticsによって活用されている。同社は米国全土の州および地方自治体にサービスを提供している。この手法を用いて、Biobot Analyticsは、B.1.1.7（アルファ）変異株の下水サンプルを受け入れて分析でき、手法の開発に伴い、分析対象となる変異株を追加する計画である。例えば、SMART AMRチームは現在、B.1.617.2（デルタ）変異株を検出・定量できる特定のアッセイを開発中である。この変異株は、世界保健機関（WHO）によって懸念される変異株として最近特定された。
「チームの革新的な手法を用いることで、米国の地域住民におけるB.1.1.7（アルファ）変異株を監視することができました。これにより、各地域社会における新型コロナウイルス感染症の動向に関する情報を指導者に提供し、十分に検討された勧告や管理措置の変更を行えるようになっています」と、Biobot AnalyticsのCEOかつ共同創業者であるMariana Matus（博士号取得 2018年）は述べている。
「この手法は、B.1.1.7を超える懸念される新たな変異株を検出するために迅速に適用できます」と、MITのAlm教授は付け加えている。「Biobot Analyticsとの提携により、私たちの研究はシンガポールの枠を超えて現実世界への影響をもたらし、新型コロナウイルス感染症およびその変異株の検出に貢献しています。感染クラスターを追跡し、適切な公衆衛生措置を検討する政策立案者にとって、早期警戒システムおよび指針として役立っています。」
本研究はSMARTによって実施され、シンガポール国家研究財団（NRF）の「Campus for Research Excellence And Technological Enterprise（CREATE）」プログラムの支援を受けている。
SMARTは2007年に、MITとシンガポール国家研究財団（NRF）の提携により設立された。SMARTは、NRFが開発したCREATE内で最初の機関である。SMARTは、MITとシンガポールの間の研究交流のための知的・イノベーションの拠点として機能し、シンガポールとMITの双方にとって関心のある分野で最先端の研究プロジェクトに取り組んでいる。現在、SMARTは、イノベーションセンターと5つの学際研究グループ（IRG）で構成されている。その5つとは、AMR、製造のための個別化医療の重要分析、農業の精密化のための革新的で持続可能な技術、未来の都市モビリティ、低消費電力電子システムである。
AMR学際研究グループは、拡大する薬剤耐性の脅威に取り組む、トランスレーショナル研究と起業家精神のプログラムである。シンガポールとMITにまたがる人材と融合技術を活用し、AMRは、薬剤耐性微生物感染症を特定し、対応し、治療するための、複数の革新的かつ破壊的なアプローチの開発を目指している。強力な科学的・臨床的連携を通じて、シンガポールと世界のための変革的かつ包括的な解決策を提供することを目標としている。
