mRNAテクノロジーの基盤を構築する流れにおいて,人工知能(AI),情報科学などを含めた,生物学のテクノロジーに関わる,専門用語の体系的な編成の改変がおこなわれることの緊急性や重要性が述べられている感があるのだが,多分,日本では,散漫な話題に隠蔽されていくのだろうから,ちまちま,翻訳続行しようかなと思っている.そろそろ,第6波到来も半信半疑になる時期だろうし,実際,わかりやすい説明もほとんどないしだが,こういう問題と絡めてみていく方が,よほど生産的な気もする.
The next phase of SARS-CoV-2 surveillance: real-time molecular epidemiology
次期フェーズ(段階)の SARS-CoV-2 監視 : リアルタイム分子疫学
Recieved: 26 May 2021; Accepted : 20 July 2021; Published online: 9 September 2021 (NATURE)
The current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is the first to apply whole-genome sequencing near to real time, with over 2 million severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) whole-genome sequences generated and shared through the GISAID platform. This genomic resource informed public health decision-making throughout the pandemic; it also allowed detection of mutations that might affect virulence, pathogenesis, host range or immune escape as well as the effectiveness of SARS-CoV-2 diagnostics and therapeutics. However, genotype-to- phenotype predictions cannot be performed at the rapid pace of genomic sequencing. To prepare for the next phase of the pandemic, a systematic approach is needed to link global genomic surveillance and timely assessment of the phenotypic characteristics of novel variants, which will support the development and updating of diagnostics, vaccines, therapeutics and nonpharmaceutical interventions. This Review summarizes the current knowledge on key viral mutations and variants and looks to the next phase of surveillance of the evolving pandemic.
[概要] 現下のコロナウイルス症 2019(COVID-19) パンデミックは,GISAIDプラットフォームを通じて生成および共有された 2百万以上の重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2) 全ゲノム配列を使って,ほとんどリアルタイムでの全ゲノムシーケンシングが適応された最初のものである. このゲノム資源は,パンデミックを通じて,公衆衛生上の意思決定に影響を与え,SARS-CoV-2の診断や治療だけでなく, 毒性,病原性,宿主の範囲あるいは免疫逃避に影響する変異の検出にも関わる. しかしながら,遺伝子型から表現型への予測は,ゲノムシーケンシングの速度を速めて行うことができない. 次期のパンデミックに備えるためには,世界規模でのゲノムの監視をリンクして,適宜に、新たな変異株の表現型の特徴を評価する系統的なアプローチが必要であり,それは,診断,ワクチン,治療および薬剤に関係しない分野の関わりを開発したりアップデートする助けとなるだろう. このレビューは,主要なウイルスの突然変異や変異株,および,進展するパンデミックの次期フェーズの監視に関わる留意点について,現在わかっていることを要約する.
The COVID-19 pandemic has put the use of pathogen genomic sequencing to support public health decision-making on center stage. Rapid sharing of the first viral genome sequences of SARS-CoV-2 (ref. 1) showed that this virus is a member of the species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus in the family Coronaviridae, subfamily Orthocoronavirinae, genus Betacoronavirus, subgenus Sarbecovirus, and is closely related to SARS-CoV and a diverse group of SARS-like coronaviruses identified in bats. The recent World Health Organization (WHO) mission to search for the origin of SARS-CoV-2 described the jump of the virus from bats, either directly or through an intermediate animal host, to humans as the most likely route by which the virus caused the pandemic. Interestingly, SARS-CoV-2 also clusters with sequences obtained from pangolin, although the time to the most recent common ancestor of SARS-CoV-2 and the related pangolin viruses dates to around 150 years ago. Timely sharing of the first viral genome sequences also enabled the establishment of diagnostic tools, including the development of specific SARS-CoV-2 whole-genome sequencing protocols and the rapid development of vaccines. With current massive genomic sequencing efforts, virological epidemiological surveillance is being performed near to real time. Mutations in the viral genome are also detected and shared near to real time, leaving the interpretation of their relevance for future work. Mutations and other genome changes are part of the normal replication and evolution process, and most mutations will not result in increased viral fitness. This Review summarizes the genomic surveillance efforts as well as the current nomenclature and detection of variants of concern (VOC) and variants of interest (VOI). In addition, the emergence of these variants is discussed, and future needs for faster genotype-to-phenotype prediction are described.
COVID-19パンデミックは,焦眉の公衆衛生上の意思決定を手助けするために,病原体のゲノムシーケンシングを利用している.SARS-CoV-2の最初のウイルスゲノム配列の迅速な共有によって,このウイルスが,コロナウイルス科,オルソコロナウイルス亜科,ベータコロナウイルス属,サルベコウイルス亜属に属する,重症急性呼吸器症候群関連コロナウイルスの一種であること,そして,SARS-CoVおよびコウモリで確認された様々なグループのSARS様コロナウイルスと密接な関係を持っていることが示された.最近,世界保健機構(WHO)が,コウモリを宿主とするウイルスから,直接かあるいは中間動物宿主を経て,ヒト感染への飛躍に至る,ウイルスがパンデミックを引き起こした最もありそうな経路を説明するために,SARS-CoV-2の起源に関する調査というミッションを行なった.興味深いことは,SARS-CoV-2および関連するセンザンコウウイルスの最も最近の共通祖先は,およそ150年前に遡るが,SARS-CoV-2もまたセンザンコウから得られた配列と特徴の似た特性群(cluster)を作っていることである.最初のウイルスのゲノム配列の適宜な共有は,SARS-CoV-2特定の全ゲノムシーケンシングプロトコールの開発およびワクチンの迅速な開発を含む,治療ツールを確立することも可能にした.現在の膨大なゲノムシーケンシングの取り組みによって,ウイルス学的疫学的監視は,ほぼリアルタイムになされている.ウイルスゲノムにおける変異もまた検出されており,将来的な研究につながるかどうかの解釈はさておくとして,ほぼリアルタイムに共有されている.突然変異やその他のゲノムの変化は,複製や進化プロセスの通常の部類であって,ほとんどの変異は,ウイルス適合性を増大させることにはならないだろう.このレヴューは,懸念される変異株(VOC)や注目される変異株(VOI)の,現在の系統的な体系化や検出だけでなく,ゲノム監視の取り組みを要約する.さらに,これらの変異株の新たな出現を議論して,迅速な遺伝子型から表現型の予測の将来的な必要性について説明する.
SARS-CoV-2 genomic surveillance
SARS-CoV-2 ゲノム監視
Virus genome sequencing has been increasingly used in recent years for outbreak research in the emerging disease field, as seen during the recent Ebola virus outbreak in Africa and the arbovirus outbreaks in South America; however, the scale of genomic surveillance undertaken during the current pandemic is unprecedented. During the first year of the pandemic, a large number of SARS-CoV-2 whole-genome sequences were generated from all around the world and shared, mostly through GISAID. As of 5 July 2021, 25,284 whole-genome sequences from Africa (0.32% of all reported SARS-CoV-2-positive cases from that continent), 146,562 from Asia (0.3\% coverage), 1,292,415 from Europe (2.35% coverage), 692,704 from North America (1.75% coverage), 37,913 from South America (0.12% coverage) and 20,613 from Oceania (25% coverage) had been generated (ref. 15 and WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard (https://covid19.who.int/table)). Although the number of genomes is unprecedented, the coverage is still heavily biased toward regions and countries with specialized genomic facilities, programs and research projects. During the current SARS-CoV-2 outbreak, virus genome sequencing combined with metadata has been used to further study the origins of the pandemic, to determine main routes of introduction and spread for outbreak investigations in hospitals, nursing homes, schools and mink farms, to analyze regional, national and international epidemiological trends and to study potential immune escape. With the expanding scale of genomic sequencing, new analytical challenges arise. The massive spread of the virus, with over 183 million human individuals infected as of 5 July 2021 (ref. 26), led to the accumulation of mutations within the viral genome. This is all part of the game: the virus replication process is not 100% error proof, leading to the generation of progeny genomes with small numbers of mutations or, occasionally, insertions or deletions. Currently, close to 50,000 nonsynonymous mutations have been observed28. With ongoing transmission, such mutations can be replicated in subsequent rounds of infection, evolving into a unique fingerprint. When sufficient diversity is observed, the fingerprints can be used for epidemiological analyses at different levels of resolution, for instance, to link cases to a cluster, to track the origins of outbreaks, to understand the seeding of pandemic waves and to monitor the effects of control measures.
It is important to consider the biases implicit in generation of genomic data. The current genomic effort is biased toward a limited number of countries with high sequencing capacity. An overview of the percentage of SARS-CoV-2 sequences generated and shared on GISAID as compared to the total number of SARS-CoV-2 infections diagnosed as of 5 July 2021 (WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard, https://covid19.who.int/table) is shown in Fig. 1.
最近の,アフリカで発生したエボラウイルスや南アメリカで発生したアルボウイルスの間に見られた様に,ウイルスゲノムシーケンシングは,突然出現する病気の分野における発生調査に,近年,使用されることが増えているが,現在のパンデミックの間で着手されたゲノム監視の規模は,前例のないものである.パンデミックの初年度の間に,主にGISAIDを通して,多数のSARS-CoV-2全ゲノム配列が,全世界中からもたらされ,そして,共有された.2021年7月4日現在で,アフリカから25,284の全ゲノム配列(アフリカ大陸の全陽性者の0.32%), アジアから146,562(カバーした範囲の0.3%), ヨーロッパから1,292,415(カバー範囲の2.35%),北米から692,704(カバー範囲の1.75%), 南米から37,913(カバー範囲の0.12%)およびオセアニアから20,613(カバー範囲の25%)がもたらされた.ゲノムの数は前例がないほどだが,地域や国による特定ゲノム機関,プログラムや調査プロジェクトでの偏向がまだまだ非常に大きい.現在のSARS-CoV-2発生拡大の間に,メタデータ付きのウイルスゲノムシーケンシングが,パンデミックの起源をさらに調べるために,病院,療養施設,学校,およびミンク農場での発生調査ための,導入源や拡散の主要ルートを定めるために,地域的な,国ごとの,国際的な動勢を分析するために,そして,免疫逃避の可能性を調べるために使われている.ゲノムシーケンシングの規模が拡大することによって,新たな解析的取り組みが生じている.2021年7月5日現在,1億8千3百万人の感染者を伴うウイルスの大きな拡大は,ウイルスゲノムに変異の蓄積をもたらした.これがゲノムの核心だが,ウイルスの複製過程は,100%エラーを訂正するわけではなく,少数の変異や,時には,挿入や欠失を伴うコピーゲノムの生成が生じる.現在,50,000近い非同義的変異が見つかっている.進行している感染伝播によって,その様な変異は,引き続く感染において複製されて,ユニークな特徴を進化させることができる.十分な多様性が見られるとき,その顕著な特徴は,異なるレベルの解像度での疫学的解析,例えば,ケース毎にクラスターにリンク付けする,発生の起源を追跡する,パンデミックの波の初期値設定を理解する,および,制御手段の効果をモニターするために利用できる.ゲノムデータ生成における陰在的な偏りを考慮しておくことは重要である.現在のゲノムに関する結果は,高いシーケンシング能力を持つ,限られた国々に偏っている.2021年7月5日現在,SARS-CoV-2確定感染者の総数と比較された,GISAIDにもたらされ,共有されたSARS-CoV-2配列の概要(WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard, https://covid19.who.int/table) は,Fig.1に示されている.
Nomenclature and classification tools
専門用語体系および分類ツール
During the pandemic, a plethora of bioinformatics tools have been developed, and the open sharing of genomic data has triggered a massive stream of publications analyzing local, regional or global datasets for a broad range of questions. For such applications, a key issue has been the need for standardized, downsized reference datasets and for standardization of lineage nomenclature, which has been challenging as this needed to be developed during the evolving pandemic. The most frequently used lineage assignment and data visualization tools such as Pangolin, Nextstrain and GISAID have greatly aided this process, but continued reassessment is needed as new challenges arise. Recently, the WHO published a nomenclature system using Greek alphabet letters to label VOIs and VOCs to make the names more easy to remember and more practical. The most well-known systems are the Nextstrain SARS-CoV-2 clade naming strategy and Pango. In Pango, the earliest sequences from Wuhan were designated as lineage A (represented by Wuhan/ WH04/2020; sampled 5 January 2010; GISAID accession EPI_ISL_406801) and lineage B (represented by Wuhan-Hu-1; sampled 26 December 2019; GenBank accession MN908947). Subsequent lineages were assigned a number, for instance, B.1, B.2 and so on, or letters, depending on the system used. To make tracking of strains accessible for providers of genetic data, GISAID collaborated with bioinformaticians, using interactive visualization software that provides rough overviews of the distribution of virus lineages across the world based on typical amino acid substitutions. The Pango nomenclature tool uses a numerical system to classify lineages in more detail and seems to have gained the most traction in public health communications, in combination with the WHO classification that is limited to specific variants (for instance, Alpha variant, Pango lineage B.1.1.7).
パンデミックの間に,非常に多くの生命情報科学(バイオインフォマティクス)ツールが開発され,ゲノムデータの公開は,広い範囲の問題に対する,局所的な,地域的なそして地球規模のデータセットを解析した膨大な出版物が出回るきっかけとなった.その様な応用に対して,重要な問題は,標準化,参照データセットを少なくて済む様にすること,系統的な専門用語体系を規格化することであり,その様な取り組みが,進展するパンデミックの間に開発される必要があるというので,行われた.最も頻繁に使われるPangolin, NextstrainおよびGISAIDの様な,系統分類およびデータ可視化ツールは,この処理に大いに役立っているが,新たな課題が生じるたびに,継続した評価の見直しが必要とされる.最近,WHOは,より覚えやすく,実用的な名前になるように,VOIsやVOCsにラベルづけするために,ギリシャ語のアルファベット文字を使った用語体系を出版した.最もよく知られている体系は,the Nextstrain SARS-CoV-2 clade naming strategyおよびPangoである.Pangoで,武漢からの最も初期の配列は,A系列( Wuhan/ WH04/2020; sampled 5 January 2010; GISAID accession EPI_ISL_406801と表される)およびB系列(Wuhan-Hu-1; sampled 26 December 2019; GenBank accession MN908947と表記される)と名付けられ,それに続く系統は,数, 例えば,B.1, B.2などなどがあてがわれ,文字は,使用する体系に基づいている.ゲノムデータプロバイダー, GISAIDへアクセス可能な経路調整に,生命情報科学と協力し,典型的なアミノ酸置換に基づき,世界中でのウイルス系統の分布の粗い概観を与える,双方向の可視化ソフトウェアーが使われる.Pango専門用語分類体系ツールでは,より詳細に系統を分類するための多くのシステムが使われており,特定の変異株に限定されるWHOの分類と組み合わさって(例えば,アルファ株,Pango B.1.1.7系統),公衆衛生のコミュニケーションにおいて,最も支持を得ているように思われる.
VOCs(懸念される変異株)
The implications of mutations, insertions or deletions in SARS-CoV-2 genomes are hard to determine from sequence data alone. While most mutations are silent or might result in phenotypic differences that are neutral or detrimental to viral fitness, some genomic changes may affect properties that are relevant for our ability to detect, treat, control or prevent infections or disease. Our understanding of the effects of certain genomic signatures is currently limited, as translating genotypes into phenotypes requires carefully designed experimental studies that may require months to complete.
SARS-CoV-2ゲノムにおける突然変異,挿入あるいは欠失がどう影響するかは,配列データのみで決めるのは難しい.ほとんどの変異は,サイレントであるか,あるいは,ウイルス適合性に対して中立あるいは害を与えるような表現型の違いに結果するが,いくつかのゲノム変化は,われわれの検出能力,処理能力,感染や症状への制御あるいは防御能力に関係する性質に影響を与える.あるゲノムの特徴の効果についてのわれわれの知識は,現在のところ限られていて,遺伝型から表現型に翻訳する場合には,数ヶ月かかる実験研究を注意深く計画する必要がある.
Genomic tracking and data analysis has helped to identify virus variants that have drawn attention because of their epidemiological behavior. A first example was the emergence and global dispersal of viruses with an amino acid substitution (aspartic acid to glycine) in the spike protein at position 614 (ref. 41). This substitution was first described in B.1 lineage viruses identified toward the end of January 2020 in Guangzhou, Sichuan and Shanghai and subsequently in viruses from the same lineage identified in early cases of the pandemic in Germany, linked to a traveler from Shanghai. This initial cluster was controlled, but viruses with the same substitution have been introduced on multiple occasions, seeding the pandemic in Europe. At that stage, it was not possible to determine whether the substitution reflected a founder event in the country of origin; however, since then, this mutation has been fixed in the genome and is now --- as of 19 May 2021--- present in 99.27% of the genomes sequenced since the start of 2021. Incursion into the United Kingdom allowed comparison of the spread of B.1 viruses with the 614G substitution over 614D viruses in the same epidemiological background, and displacement of 614D-encoding viruses over time was observed. Subsequent testing of the effect of the substitution on the infectivity of the virus in different cell types (using lentiviral vectors with SARS-CoV-2 spike protein on the viral surface) suggested that the D614G substitution caused an increase in infectivity, while structural analysis suggested a conformational change in the spike protein affecting binding and/or fusion. In addition, enhanced replication in the upper respiratory tract in hamsters and somewhat enhanced transmission in animals were observed. Considering this in combination with the observed global displacement of D614-encoding viruses, Hou et al. concluded that the virus had adapted to increased transmissibility, possibly through a shift toward more efficient upper respiratory tract infection.
ゲノムの追跡やデータ解析は,その疫学的振る舞いが注目されるウイルス変異株を特定する助けになっている.スパイクタンパク質における614番目の場所での,アミノ酸置換(アスパラギン酸がグリシンに)を持つウイルスの出現と世界的拡散は,その最初の例である.この置換は,広州や四川および上海で,2020年1月の終わり頃に確認された,B.1系統のウイルスに示され,その後,上海からの旅行者にリンクを辿れる,ドイツにおけるパンデミックの初期のケースで確認された同じ系統からのウイルスに示された.この最初のクラスターは収まったが,同じ置換を持つウイルスは,様々な機会に持ち込まれ、ヨーロッパにパンデミックの種を撒いた.その段階では,その置換が,起点となった国で生じた出来事を始まりとするのかどうかは決められなかったが,その後,この変異はゲノムに固定されて,今では,2021年5月19日現在,2021年の初め以来のゲノム配列の99.27%に存在している.イギリスを急襲したことで,同じ疫学的背景において,614Dを614Gに置き換えたB.1ウイルスの拡散を比較することができ,時とともに,614Dにコードされたウイルスの転位が観察された.続いて,(ウイルス表面にSARS-CoV-2スパイクタンパク質を持つレンチウイルスベクターを使って)異なる細胞型へのウイルスの感染性に関する置換の効果を検査し,D614G置換は,感染性を増していることが示された.他方,構造解析から,結合およびあるいは融合に影響を与えるスパイクタンパク質におけるコンフォーメーションの変化が示された.さらに,ハムスターの上気道において複製が強まっており,動物の間で伝染力がやや強くなっていることが観察された.このことを,観察されたD614コードウイルスのグローバルな転位と結びつけて考え,Hou等は,ウイルスは伝染力の増大に適合していて,より効果的な上気道感染へのシフトを通ることができると結論した.
A more recent phenomenon is the detection of new SARS-CoV-2 variants with multiple mutations across the genome that appear to have undergone a process of natural selection, resulting in an evolutionary jump in comparison to previous circulating viruses (Fig. 2a,b). These variants are declared VOCs when phenotypic traits of relevance to public health are attributed to them. The first variant with such an unusual number of mutations (Alpha (B.1.1.7)) was first noted in mid-November 2020 in the United Kingdom, a country that has stood out because of its massive sequencing effort. This VOC differed in 22 nucleotide positions from previously sequenced viruses, including at least 8 nonsynonymous changes mapping to the spike protein. One consequence of the genetic changes was that one of the three PCR targets used in the routine screening of cases in large test facilities failed, making it relatively easy to track the emergence and spread of the Alpha variant by monitoring the proportion of positive cases with target failure in the spike gene. The Alpha variant rapidly increased in prevalence in large parts of the United Kingdom and beyond and was associated with rapidly expanding community epidemics in different regions. UK scientists, on the basis of phylodynamic analyses and modeling, have suggested that the variant strain may be more transmissible. This conclusion was based on their analyses of virus-lineage-specific trends in COVID-19 reporting, combined with data on social contacts and mobility information. These analyses led to the conclusion that the observed pattern of spread was best explained by assuming that the Alpha variant had increased transmissibility, increasing the reproduction number by 0.4 or more in comparison to previous circulating variants. Studies in hamsters showed higher viral shedding of Alpha variant viruses, and it is possible that increased viral load might partly explain the increased rates of transmission between humans as well. Although previously acquired natural or vaccine-induced immunity to SARS-CoV-2 provides protection against severe disease upon infection with the Alpha variant, the possibility that immune escape may explain its rapid spread cannot be excluded as antibody cross-reactivity was variable. Thus, a combination of factors ranging from neutral drift and seeding events to viral shedding patterns, immune escape and increased transmissibility may have contributed to the rapid spread of the Alpha variant around the globe.
自然淘汰を経て現れ,以前に流行したウイルスと比較して進化的な飛躍を遂げている,ゲノムにわたる様々な変異を持つ新たなSARS-CoV-2変異株の検出は,さらに最近の現象である.これ等の変異株は,公衆衛生に関連する表現型の特徴が認められるとき,公式にVOCs(懸念される変異株)と呼ばれる.そのような異常な数の変異を持つ最初の変異株(アルファ株(B.1.1.7))は,膨大なシーケンシングを行なっている国,イギリスにおいて,2020年11月中旬に,最初に報告された.このVOCは,以前のウイルスゲノム配列と22のヌクレオチドの位置が異なっており,スパイクタンパク質に位置する,少なくとも8つの非同義的変化を含んでいる.遺伝子変化の結果の一つとして,大規模検査の場合のルーチンのスクリーニングで使われる3つのPCR標的の一つを捉え損いやすくなる.スパイク遺伝子における標的を捉えそこなった陽性比率の監視から,比較的容易にアルファ株の発生や拡大をたどれた.アルファ株は,イギリスの大部分や海外にも,素早く感染を広め,他の地域へ感染流行を広げることになった.phylodinamics(ウイルス系統動学?)解析およびモデリングを基礎にして,UKの科学者達は,その変異系統の伝染力が強まっている可能性を示した.この結論は,社会的接触や移動情報と共にして,COVID-19報告の,ウイルス系統特定トレンドの解析に基づいている.観察された感染拡大のパターンは,アルファ変異株が伝染性を強めており,以前に流行した変異株に比較して,0.4あるいはそれ以上に再生産数を増大していると仮定すれば,最もよく説明される.ハムスターの研究から,アルファ変異ウイルスの高いウイルス放出が示され,増加したウイルス量は,ヒトでも同様に,伝染力の高まりを部分的に説明できる.SARS-CoV-2への自然感染によるあるいはワクチン接種により事前に得られた免疫は,アルファ変異株に感染した場合の重症化を防ぐが,免疫逃避による急激な拡大の可能性は,交差作用抗体が可変であるということで,排除することはできない.したがって,中立ドリフトや播種イベントからウイルス放出パターンまでの範囲を決める因子との結びつき,免疫逃避および伝染性の増大は,世界中にアルファ変異株を素早く広げる要因になっているかもしれない.
In a separate event, another VOC was first detected in South Africa (Beta (B.1.351)). Like the Alpha variant, this variant has undergone an unusually large number of mutations, some of which are shared with the Alpha variant. The Beta variant is characterized by at least eight nonsynonymous changes in the spike protein, including three that affect key residues in the receptor-binding domain (K417N, E484K and N501Y), which potentially affect receptor binding or antigenicity, or both. As observed with the Alpha variant, Beta variant viruses have rapidly increased in prevalence, with initial modeling suggesting that these viruses have increased transmissibility. In addition, reduced sensitivity to neutralizing antibodies elicited by either natural infection or vaccination was observed for this variant, which is in line with its first emergence in a region with high seroprevalence due to the first pandemic wave.
別な出来事として,もう一つのVOCが南アフリカで検出された(ベータ(B.1.351)). アルファ変異株と同じように,この変異株は,大方は,多数の変異を持っており,その変異のいくつかは,アルファ株と共通している.ベータ変異株は,スパイクタンパク質に,受容体結合や抗原性,あるいはその双方に影響を与えることのできる,受容体結合領域における重要な残基に影響する3つの変化(K417N(リジン417アスパラギン), E484K(グルタミン酸484リジン),および,N501Y(アスパラギン501チロシン))を含む,少なくとも8つの非同義的変化によって特徴付けられる.最初のモデリングで,これ等のウイルスが伝染性を強めていることが示されたように,アルファ変異株で見られたように,ベータ変異株は,急速に感染流行を広げた.さらに,自然感染あるいはワクチン接種で誘発された中和抗体への感応性を減じることが,この変異株で観察された.このことはパンデミック第一波での,高いseroprevalance(感染血清占有率?)の地域において,ベータ株が最初に出現したという考えに合致している.
A third highly divergent variant was detected in Japan, traced back to travelers from Brazil. Subsequent analyses by a sequencing consortium in Brazil confirmed circulation of this variant, referred to as the Gamma variant, in a region that had been hit particularly hard earlier in the pandemic. The Gamma variant has also been reported to transmit more easily and might be associated with a higher case fatality ratio among young and middle-aged adults. More recently, a fourth variant emerged in India, the so-called Delta (B.1.617.2) variant, and was declared a VOC. The Delta variant is characterized by L452R, T478K and P681R substitutions in the spike protein, of which P681R is located in the S1-S2 furin cleavage site, which is an essential site enabling the virus to infect target cells. It has been speculated that the specific combination of L452R, E484Q and P681R substitutions may result in increased ACE2 binding and a higher rate of S1-S2 cleavage, which could lead to increased transmissibility of variant viruses, but experimental evidence is lacking. The Delta variant was already identified in December 2020, but has received increased attention recently owing to a rapid surge in COVID-19 cases in India and the United Kingdom caused by this variant since February 2021 (ref. 67). Since then, the Delta variant has rapidly spread across different continents and increased spread as compared to the Alpha variant has been observed. Additionally, reduced neutralization was observed after vaccination, although vaccination most likely still protects against severe disease and hospitalization.
3番目の別な変異株は,日本で検出され,ブラジルからの旅行者にたどり着く.ブラジルでのシーケンシング・コンソーシアムで引き続き分析したところ,パンデミックにおいてより早くひどい直撃を受けた地域で,この変異株の流行が確認され,ガンマ株と呼ばれることになった.ガンマ株は伝染性が強く,若者や中年層に高い致命率をもたしたかもしれないということも報告された.さらに最近になって,インドで4番目の変異株,いわゆるデルタ株(B.1.617.2)で,VOCに指定されている,が出現した.デルタ株は,スパイクタンパク質におけるL452R(ロイシン452アルギニン), T478K(トレオニン478リジン)およびP681R(プロリン681アルギニン)置換変異で特徴付けられ,P681Rの置換は,ウイルスが標的細胞へ感染するための極めて重要な部位である,S1-S2フリン開裂部位に位置している.L452R, E484Q(グルタミン酸484グルタミン)およびP681Rの特定の組み合わせは,ACE2結合を強め,S1-S2開裂率をより高める結果を生み,変異ウイルスの伝染性を高めると考えられているが,実験的エビデンスを欠いている.デルタ株は,2020年の12月には確認されているが,最近になって,インドでのCOVID-19患者の急増で関心が高まったが,イギリスでは,2021年2月以来,この変異株が流行している.それ以来,デルタ株は,大陸を越えて急速に拡大し,アルファ株に比較されるような感染拡大を見せている.さらに,ワクチン接種は,依然として,重症化や入院治療の必要を防ぐ効果を持っているにも関わらず,ワクチン接種後の中和能の減少がみらる.
VOIs(注目すべき変異株)
Next to these VOCs, an expanding list of other variants have been identified that might be associated with phenotypic changes but have not yet been demonstrated to circulate widely and/or negatively affect transmissibility, virulence and immune escape or result in decreased effectiveness of available vaccines, diagnostics and therapeutics. These variants are so-called VOIs and need careful monitoring to determine their possible impact on public health.
VOIs might harbor similar mutations as some of the VOCs and have been found in multiple countries or have caused multiple COVID-19 cases. For example, in December 2020, VOI Eta (B.1.525) was detected both in Nigeria and the United Kingdom. This variant shares mutations with the Alpha variant (deletions at positions and 144 of the spike protein) and has the E484K substitution that is found in the Beta and Gamma variants. This specific substitution is monitored because it has been associated with reduced sensitivity to neutralizing antibodies elicited by natural infection or vaccination. Other examples of VOIs that carry the E484K substitution within the receptor-binding domain are the former VOI Zeta (P.2), former VOI Theta (P.3) and VOI Iota (B.1.526) variants that emerged in Brazil, the Philippines and the United States, respectively. VOI Kappa (B.1.617.1), which was identified in India together with VOC Delta, also has a substitution at position 484 in the spike protein but encodes a glutamine at this position, which is also associated with reduced susceptibility to neutralization with convalescent sera. Another VOI was first detected in July 2020 in California and subsequently spread rapidly throughout the United States. This variant, former VOI Epsilon (1.427/1.429), is characterized by a set of substitutions in the spike protein, of which the L452R substitution in the receptor-binding domain is also thought to increase infectivity, and has the potential to escape antibodies. A variant circulating widely in South America, VOI Lambda (C.37), which was first identified in Peru in August 2020, encodes a substitution in the receptor-binding domain at position 452 as well. Instead of a change from a lysine to an arginine as seen in VOC Delta and VOIs Epsilon and Kappa, a glutamine residue occupies this potentially important site. An overview of the currently detected VOCs and currently detected and former VOIs and their substitutions in the spike protein as well as the rest of the virally encoded proteins is shown in Fig. 2a,b, but the number of variants is rapidly expanding and their categorization is constantly being updated on the basis of ongoing risk assessments.
これ等のVOCsの傍らで,その他の変異株の敷衍されたリストから,表現型の変化が伴っているかも知れないが,伝染性や毒性および免疫逃避に影響する,あるいは, ワクチンの有効性や診断および治療の効果を減じる結果へと広がっているか,あるいはまたは,悪い方に動いているかがまだ証明されていないものを特定して,その変異株は,いわゆるVOIs(注目すべき変異株)と呼ばれ,公衆衛生に衝撃を与える可能性を確かめるために,注意深く監視する必要がある.
VOIsは,いくつかのVOCsと同様の変異を持つこともあり,様々な国で見つかり,多様なCOVID-19の症例を引き起こしている.例えば,2020年12月,ナイジェリアやイギリスで,VOI イータ株(B.1.525)が検出された. この変異株は,アルファ株(スパイクタンパク質の様々な位置での欠失および144に欠失を持つ)と共通の変異があり,ベータ株およびガンマ株に見られるE484K置換を持っている.この特定の置換は,自然感染あるいはワクチン接種で誘発された中和抗体に対する感応性を減じることになるかも知れないというので,監視対象になっている.受容体結合領域にE484K置換を持つその他のVOIsは,それぞれ,ブラジル,フィリピン,そしてアメリカ合衆国で出現した,先行VOI ゼータ株(P.2), 先行VOI テータ株(P.3)およびVOI イオタ(B.1.526)変異株である.VOC デルタ株とともにインドで確認されたVOI カッパ株(B.1.617.1)もまた,スパイクタンパク質の484の位置に置換を持っているが,この位置にグルタミン(Q)をコードしており,回復患者の血清を使った中和へ反応する力の減少にも結びついている.もう一つ別なVOIは,2020年7月,最初,カリフォルニアで見つかった.その後,たちまち,合衆国中に広がった.この変異株,先行VOI イプシロン(1.427/1.429)は,スパイクタンパク質における1組の変異で特徴付けられ,受容体結合領域におけるL452R置換は,感染性を強め,抗体回避する能力があるとも考えられている.南アフリカで広く流行した変異株,VOI ラムダ株(C.37)は,2020年8月にペルーで最初に見つかっていたが,同じく452の位置で,受容体結合領域において置換されてコードされていた.VOCデルタ株やVOIsイプシロンおよびカッパで見られるような,リジン(K)からアルギニン(R)への変化の代わりに,グルタミン残基が,この重要性を持つと見られる部位を占めている.現在検出されているVOCsや,現在検出されているおよび先行VOIs,および,スパイクタンパク質における置換同様に,ウイルスによってコードされたその他のタンパク質は,Fig2a,bに示されているが,多くの変異株は,急速に拡大して,それ等の分類は,継続されているリスク調査を基に,絶えずアップデートされている.