新型コロナウイルスの重症化の鍵を握る変異を特定 −患者背景の影響を除外した解析により、 SARS-CoV-2 変異と重症度の関係を解明−

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2026-06-15 東京科学大学

東京科学大学の基礎・臨床融合研究チームは、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)の変異と重症化リスクとの関係を明らかにした。研究では、2020年から2023年までに同大学病院で診断された310症例について、患者の臨床情報とウイルス全ゲノム配列を統合解析した。これまで変異株ごとの重症度評価では、年齢やワクチン接種歴など患者側の要因が結果に影響することが課題だったが、本研究では統計学的手法を用いてそれらの影響を補正した。その結果、SARS-CoV-2の64種類の変異が重症度と有意に関連することを発見した。特にデルタ株で知られるスパイクタンパク質のL452R変異などは患者背景を考慮しても重症化との関連が維持され、一方でオミクロン株にも重症化リスクに関与する変異が存在することが示された。また、これまで重症化との関連が報告されていなかった新たな変異も特定された。本成果は、ウイルス変異そのものが病態に与える影響を客観的に評価した貴重な研究であり、将来出現する新たな変異株や未知の感染症に対するリスク評価、ワクチン開発、公衆衛生政策の立案に役立つ基盤技術となることが期待される。

新型コロナウイルスの重症化の鍵を握る変異を特定 −患者背景の影響を除外した解析により、 SARS-CoV-2 変異と重症度の関係を解明−
図1. 本研究で重症度との関連が示された変異

<関連情報>

SARS-CoV-2変異と疾患重症度との関連性を評価するために使用された臨床データとゲノムデータの組み合わせ解析 Combinatorial analysis of clinical and genomic data used to assess the association between SARS-CoV-2 mutations and disease severity

Saori Ishiwatari,Kousuke Tanimoto,Yukie Tanaka,Chihiro Tani-Sassa,Yuta Takahashi,Kazunari Sonobe,Shuji Tohda,Sayaka Sukegawa,Akinori Kimura,Yoshiaki Gu,…
PNAS Nexus  Published:02 June 2026
DOI:https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgag191

Abstract

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which emerged in late 2019 and caused the coronavirus disease 2019 pandemic, has undergone genomic evolution, yielding variants of concern which include the Alpha, Delta, and Omicron variants. Since the virus continues to mutate, we designed this study to assess the impact of SARS-CoV-2 mutations on severity; using PLINK2 software, we analyzed genomic and clinical data from 310 hospitalized patients at the Institute of Science Tokyo Hospital. The analysis identified 64 statistically significant severity-associated mutations. Although the Omicron variants are generally associated with less severe symptoms than the Delta variants, our approach identified statistically significant Omicron variant–specific mutations that were associated with severe disease, as well as additional mutations for which the odds ratios and 95% CIs indicated a consistent trend. Our retrospective analysis of SARS-CoV-2 genomic and clinical information may help clarify the biological significance of mutations.

医療・健康
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