即使将来出现未知病毒，也能做到防止发生类似新冠病毒的全球性大流行。为了在2050年实现这一社会目标，大阪大学和东京大学等团队正在致力于研发。该研究的关键在于在以往的病毒研究中将基因活动进行可视化成像、结合以人工智能（AI）为代表的数理学的融合技术。
在千叶县柏市的东京大学研究生院新领域创成科学研究科的一间研究室内，有一台全长约1米的白色箱形检测设备。将小鼠大脑的样本设置好后，显现出了被黑线分隔的一个一个的脑细胞和200多种经过荧光染色的基因。
这就是可以在分子水平上对体内的基因和蛋白质活动进行全面调查的美国10x Genomics公司的最新设备“OMIX解析”。全球首台设备已于今年1月在东京大学投入使用。
除了用于癌症和精神疾病的分析之外，还用于2020年政府的大型项目“登月型研发事业”中针对未知病毒防护的研究项目。
研究团队的目标是，当未知病毒出现时，快速开发出在感染扩大前就能检测出来的技术，通过提示最佳治疗方法来防止全球性大流行。
要做到这一点，首先需要对已知的病毒在体内的行为进行全面调查和系统化。不同类型的病毒导致重症化的机制不同，涉及的蛋白质和基因也不同。
如果能将病毒和在体内的行为归类化，即使出现未知的病毒，也能容易地识别出类型、可以靶向的确定蛋白质和基因，以防止重症化。
担任研究项目经理的大阪大学微生物研究所特任教授松浦善治表示:“一旦知道了病毒属于哪种类型，即使是未知的，人类也可以立即开展治疗”。
今后将通过东京大学的分析仪器识别被各种已知病毒感染的小鼠样本中激活的基因。通过在计算机上再现肺组织并将调查细胞活动的独特技术等基因活动进行可视化成像，收集与传染病相关的体内数据。
将病毒感染中激活的基因可视化
在小鼠的每个脑细胞中识别出因感染病毒而被激活的基因
例如，感染新型冠状病毒后因诱导体内免疫细胞的蛋白质过度活跃，导致“细胞因子风暴”使得免疫过激的重症病例，就可以用已知的病毒来识别蛋白质和相关基因。
AI不仅限于分析数据，还可以推论，并将其反馈给病毒和免疫学实验。通过改变实验条件有助于获取新数据。研究人员已经取得了明确新冠病毒重症化过程中被激活的细胞活动模式等。
预计到2025年之前将病毒体系化，从2030年开始将完善针对未知病毒的检查方法和治疗方法的研究基础。
成像优势
在新冠病毒全球性大流行的2020年，日本应对传染病防护工作的滞后问题暴露无遗。与因严重急性呼吸综合征（SARS）和中东呼吸综合征（MERS）而遭受重创的韩国等国家相比，日本的病毒检测仪器和能够应对的人才有限，专门从事传染病的研究人员也并不多。
大阪大学特任教授松浦善治表示，作为对上述问题的反省，以此次新冠病毒为契机，“病毒感染症的研究体制发生了彻底变化”。
北海道大学和长崎大学等在传染病研究领域领先的大学和理化学研究所将参加研发。在癌症和神经疾病领域一直合作的成像和数理学研究人员，也开始研究此前从未接触过的传染病。
松浦教授表示“日本在成像技术方面处于世界领先水平”。
本次新冠流行期间，日本只能进口海外企业生产的疫苗。为了在未知病毒方面发挥出日本的优势，为了避免重蹈此前不利态势的覆辙，多个领域的研究人员正在努力进行研究。
日文：寺冈笃志、《日经产业新闻》2023/7/14
中文：JST客观日本编辑部
