新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を迅速かつ効率的に診断できることは、パンデミックを監視する上で不可欠です。なぜなら、唾液のサンプリングプロセスは非侵襲的であり、安価で医療従事者への感染リスクを最小限に抑えることができるからです（バギザデ・フィニ、2020）、唾液サンプリングには、下気道や上気道などの生物学的検体からの他のサンプリング方法に比べて、優れた可能性と利点があります（ウィリーら、2020; To 他、2020）。唾液ウイルスの排出には重大な個人差があることを考慮すると、Ke ら、2022 年; ヘイ他、2022）、ウイルス排出パターンのバイオマーカーを特定することは、新型コロナウイルス感染症と共存する時代における公衆衛生介入を改善するために極めて重要です。
ウイルス感染動態の大きな不均一性に加えて、ウイルス排出パターンが異なる 3 つのグループ (G1、G2、および G3) を特定しました (図2D）。免疫不全患者では、ウイルス RNA の検出期間が 3 か月以上と長期間に及ぶことが報告されており、ウイルス感染の制御における宿主免疫応答の重要な役割が強調されています (レオン他、2022; ニヨンクル 他、2021; 中島ら、2021; ウェイら、2021）。経口免疫応答は依然として十分に理解されていないが、Huang et al.最近、ヒトの小唾液腺と歯肉の単一細胞 RNA 配列決定を使用して、SARS-CoV-2 感染が唾液中で持続的かつ局所的な免疫応答を引き起こす可能性があることが確認されました (ファン他、2021）。この研究では、異なるグループの参加者間で唾液中のウイルス排出の下り勾配に有意な差があり、G1 の低下がより急速であることが観察されました。この低下は、免疫反応による感染細胞の死亡率に反映されているように、G1 参加者の方が G2 および G3 参加者よりも SARS-CoV-2 に対する免疫反応が強いことに起因すると考えられます (図2D）。他の場所で報告されているように、ベースラインレベルの粘膜 IgA (IgG ではない) が高い感染参加者の間でも、ウイルス複製のレベルが低いことが観察されています (ハバーバルら、2022）。最近、我々は、迅速な抗スパイク分泌型 IgA 抗体応答が、鼻咽頭粘膜におけるウイルス RNA の検出期間と量の減少に寄与する可能性があることを実証しました (宮本ほか、2023）。これらの発見は、ウイルス排出パターンの予測において、ウイルス特異的抗体誘導や T 細胞レベルなど、個人の免疫応答を直接反映するバイオマーカーの重要性を強調しています。したがって、粘膜 IgA の時系列パターンと唾液ウイルス量との相関関係を定量化することは、SARS-CoV-2 感染動態の層別化に関する重要な洞察を提供する可能性があります。
感染の初期段階でのウイルス排出パターンを予測する目的で、我々はまず、39 の基本的な臨床変数、8 つの日常症状、および 92 のマイクロ RNA レベルと層別グループとの関連を調査しました。ただし、どの要因も重要ではありませんでした (表1、 図3A、 図4B、補足ファイル 1A および補足ファイル 1F)。一方で、感染症例はすべて軽度であり、ほとんどの参加者の臨床指標が正常範囲内にあったことは注目に値します。このコホート内での臨床的不均一性の欠如により、感染動態の多様性を完全に把握する能力が制限されている可能性があります。さらに、この研究で分析された臨床パラメーターは、アプリオリにウイルス学的結果と強い相関関係を示す可能性は低いです。対照的に、我々は、mir-1846 が、Oryza sativa マイクロ RNA (osa-microRNA; osa-microRNA; ラクメトゥリナら、2020)、弱い負の相関を示す可能性があります。外因性マイクロ RNA は主に食物を介して人体に侵入し、ヒト遺伝子と相互作用して結合することでヒトの代謝に影響を与える可能性があります。 mir-1846 は 2 つのヒト遺伝子 (ラクメトゥリナら、2020）黒色腫、さまざまな癌、白血病の進行に関連していることが知られています。これは、mir-1846 レベルがヒトの免疫に関連している可能性があることを示唆しています。ヒトにおける mir-1846 の役割を調査した研究はほとんどありませんが、我々の発見は、このマイクロ RNA レベルがヒトの免疫に及ぼす影響についてさらなる研究の必要性を示唆しています。私たちの研究は、唾液中のウイルス排出の複雑なパターンを明らかにします。
私たちのアプローチには、次の研究で考慮する必要があるいくつかの制限があります。まず、異なるコホートからの異なる時間スケールのデータセットを統合したため、分析は症候性感染のある参加者に限定され、無症候性感染のある参加者（合計182人のうち22人の無症候性の人、つまり参加者の12％）は除外されました。私たちのデータには、オーミクロン変異体に感染した参加者は含まれていませんが、他の研究者は、オーミクロン変異体がより高い割合で無症候性感染を引き起こす可能性があると報告しています（ギャレット他、2022）。したがって、無症候性感染の影響を評価することは、特に最近（または将来出現する）VOC の層別を更新するために重要です。第二に、ウイルスのリバウンドの可能性は事前に特定されておらず、体系的に評価されていませんでした。参加者のサブセットは、リバウンドの可能性と一致するパターンを示し（例えば、図 2 の S01-16 および S01-43、図補足 1）、これはウイルス RNA 検出期間の推定値に影響を与える可能性があります。今後の研究では、ウイルスのリバウンドに関する運用基準を事前に定義し、それをモデル化フレームワークに明示的に組み込んで堅牢性を強化する必要があります。本研究で検討した両方のモデルはウイルスのリバウンドを説明できないため、この現象を捉えるにはより複雑なモデルが必要となるでしょう。第三に、マイクロ RNA は遺伝子発現の転写後制御に関与します。ただし、免疫細胞の動態についての直接的な洞察は得られません。上で議論したように、ウイルス RNA の検出期間と粘膜免疫との関連性が報告されていることから、将来的には免疫応答に直接関連するモダリティを分析することが不可欠であると考えられます。第 4 に、ほとんどの人がすでに感染しているかワクチン接種を受けているため、一部の結果は現在の新型コロナウイルス感染症の状況との関連性が限定的である可能性があります。それにもかかわらず、唾液中のウイルス排出パターンとさまざまな臨床データおよびマイクロRNAデータとの関係を調査し、その方法を開発することは依然として重要である。このような研究は、将来の新興感染性ウイルスへの早期対応について貴重な洞察を提供する可能性があります。
結論として、私たちの研究は、唾液中のSARS-CoV-2感染の動態は、主にウイルスRNAの検出期間に基づいて3つのグループに分類できることを明らかにしました。しかし、ウイルス動態の変動性を正確に予測することは依然として困難な課題であり、これには詳細な臨床データや分子データだけでなく、唾液中の複雑な排出パターンをより包括的に理解する必要があるためです。将来の新型コロナウイルス感染症の発生制御には、唾液ウイルス排出の高感度、単純かつ迅速なバイオマーカーの同定が不可欠となる。
#新型コロナウイルス感染症患者の唾液中のウイルス排出パターンの層別化