リアルタイム真菌種同定方法の開発とクリニカルメタゲノミクスへの応用

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近年、感染症が疑われる臨床検体からの病原体検出法として、次世代シーケンサーを用いたメタゲノム解析が用いられている。しかし、臨床検体中に含まれる核酸のうち病原体由来のものは少なく、感度向上、低コスト化や解析の高速化が達成できていない。また、メタゲノム解析における病原体同定は、ゲノムデータベースに依存した解析手法であるため、ゲノムデータベースに情報が少ない真菌の正確な同定が難しい。真菌感染症は、皮膚のみならず、免疫低下時の呼吸器感染症などで重篤な疾患を引き起こす。真菌感染の検査は、菌体数はβ-D-グルカンの定量によって推定され、その真菌種の同定は、単離培養後の形態観察や、あらゆる真菌が共通してもつ配列(rRNA)の一部であるITS領域などのシーケンスによって行われている。しかし、これらの手法により同一種であると認識されている真菌の中に病原性が異なる真菌が存在することも知られており、より正確かつ簡便に真菌を同定できる方法が必要である。そこで本研究では、rRNAの全長をターゲットにすることでより高分解能な真菌の種同定方法を構築することを目的とした。具体的には、CRISPR/Cas9システムのゲノムの特定配列を切断する機能を用いて、真菌ゲノムのrRNA領域を切り出し、リアルタイムに長鎖のシーケンスが可能であるNanoporeシーケンサーと組み合わせることで、真菌ゲノム全体を解析することなく、選択的に種同定に必要な配列のみをシーケンスする方法を検討している。本年度は、公共データベースに登録されている真菌由来のゲノム配列を対象に、アセンブリを行い、真菌ゲノムデータベースの構築を行った。