数学的モデリングは、Covid-19 感染の動態を理解するのに役立ち、医薬品や治療法の開発に役立つ可能性があります。写真提供：LANL
LANL ニュースリリース
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックが発生してから何年も経ったにもかかわらず、ウイルスの初期の活動や体の免疫反応の役割など、人体内でのSARS-CoV-2感染の仕組みを正確に確認することは困難であることがわかっている。ロスアラモス国立研究所の研究者は、人間の負荷試験のデータを使用して、 ウイルス感染のダイナミクスをモデル化する数学的アプローチ、ウイルスの初期の活動、免疫反応、薬物治療の道に光を当てます。
「数学モデルは、感染と免疫反応を理解することが重要であるため、さまざまな生物学的プロセスを解きほぐすのに役立つため、新型コロナウイルス感染症の動態にとって非常に役立ちます」とロスアラモスの研究者ルイアン・ケ氏は述べた。 「これらの動態を理解することで、急性感染症に関する知識が向上し、ヒト集団におけるウイルス感染のより現実的なモデルを開発するのに役立ちます。長期的には、このような研究は、モデルを使用して薬と治療戦略の効果的な設計と影響を理解することにつながる可能性があります。」
米国科学アカデミー紀要に発表されたこのチームの研究は、上気道内のウイルスの量と体の免疫反応との関係に焦点を当てています。研究者らは、ウイルスの動態、つまり実際に細胞に感染するウイルスの量、自然免疫反応（感染に対する体の最初の一般的な反応）と適応免疫反応（体の特殊な標的免疫系）が感染にどのように反応するかを追跡している。
「ウイルス動態では、感染の発症から除去まで、体がウイルスに初めて遭遇した後に起こる出来事が考慮されています」と、研究所フェローで数学的モデリングの研究者であるアラン・ペレルソン氏は述べた。 「私たちが提案した動的モデルは、観察されたウイルス動態が標的細胞の制限、自然免疫、適応免疫によってどのように決定されるかを詳細に分析するために、複雑さが増していることを特徴としています。 私たちは、研究に参加した未治療の感染者全員のウイルス量と感染性ウイルス濃度の測定値にモデルを同時に適合させました。」
人間の挑戦に関する研究
研究チームのモデルは、ウイルスのRNAが約2時間ごとに倍増し、感染性ウイルスが約3時間ごとに倍増するという、感染の初期段階での急速なウイルス複製を明らかにした。このモデリングでは、感染後約 7 ～ 10 日後にウイルスを攻撃する抗体が体内で構築されるときの適応免疫応答の開始も調査されており、一部の研究参加者ではウイルスの減少に影響を与えています。
一部の参加者ではウイルスが再発した。数学的モデリングは、このようなリバウンドは体の自然免疫、特にインターフェロン反応の低下と一致していることを示唆しています。ウイルスのリバウンドは症状の再発やウイルスの感染力につながる可能性があるため、効果的な治療法を設計するにはその動態を理解することが重要です。
紙: 「ヒト攻撃研究に基づく SARS-CoV-2 感染の動態」。米国科学アカデミーの議事録。土井： 10.1073/pnas.2406303121
資金調達: この研究は、国立衛生研究所、国立科学財団、ロス アラモスの研究所主導型研究開発プログラムによって支援されました。
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