EPISENS-M法とPRESENSモデルの開発概要

COVID-19感染者は発症の前に下水へのウイルス排出を開始するため、下水中ウイルスは新規報告感染者数の先行指標になることが期待されています。加えて、下水中には集水域内のあらゆる感染者から排出されたウイルスが含まれることから、特に感染者数の全数把握から定点把握への移行後は、下水疫学に基づく感染動向の把握及び予測の重要性がさらに増すと考えられます。下水中ウイルス濃度から感染者数を予測するにあたり、変異株やワクチン接種率、検査報告体制などの様々な要因により下水中ウイルス濃度と感染者数との関係性が変化する中で、数理モデルによる予測結果をより確実なものにするためには、長期に渡るデータを用いて予測モデルを構築・評価することが必要不可欠です。

長期に渡る下水中ウイルス濃度の動向を高い精度で把握するには、低流行期でも下水からウイルスRNAを高感度で検出可能な手法が求められます。研究チームでは、下水中ウイルスの高感度検出法であるEPISENS-S法を開発しましたが（関連するプレスリリリース③）、この方法は下水中の固形物量が少ない場合（雨水で下水が希釈された場合など）には検出率が低くなってしまうことが課題でした。一方、陰電荷膜で下水を濾過することで新型コロナウイルスを効率よく捕捉できることが分かっていたため（関連するプレスリリース②）、本研究ではEPISENS-S法の遠心による固形物回収工程を陰電荷膜による濾過に置き換え、改良版の高感度検出手法である「EPISENS-M法」の開発に取り組みました。

EPISENS-M法は、陰電荷膜による下水の濾過、膜からのRNA抽出、逆転写・前増幅（10サイクルのPCR）及び定量PCRからなり、EPISENS-S法よりも更に安定的かつ高感度に下水中ウイルスRNAを検出することが可能です。本手法は、下水中の糞便濃度の指標として広く用いられるトウガラシ微斑ウイルス（PMMoV）RNAも併せて定量可能で、下水中の固形物画分だけでなく水画分に含まれるウイルスも効率良く回収・検出できることが確認されました。

EPISENS-M法を用いて、2020年5月28日から2022年6月16日にかけて札幌市の２箇所の下水処理場で採取した流入下水を対象にウイルス定量を調査した結果（図1）、下水中ウイルス濃度と新規報告感染者数との間に高い相関関係を認めました（図2）。ロジスティック回帰分析を用いてEPISENS-M法の感染者数ベースの検出感度を評価したところ、人口10万人あたり新規報告感染者0.69人/日の流行レベルで下水から新型コロナウイルスRNAを50％の確率で検出できることが判明しました（図3）。これは、EPISENS-M法が現時点で世界最高レベルの検出感度を誇ることを示すデータと言えます。

一方、感染者数の予測にあたっては、感染者からのウイルス排出メカニズムを考慮した独自の数理モデル（PRESENSモデル）を構築し、EPISENS-M法により測定した、上記の下水中ウイルス濃度の長期的データを用いて感染者数予測精度を検証したところ、採水日から5日後までの新規報告感染者数を高い精度で予測可能であることが実証されました（図4）。更に、感染者の全数把握の取り止めを想定し、直近の報告感染者数データに依存せずに、下水中ウイルス濃度データのみから5日後までの新規報告感染者数を高い精度で予測可能なモデルを構築しました（図4）。

図1. EPISENS-M法により測定した下水中ウイルスRNA濃度とCOVID-19新規報告感染者数の推移

図2. 下水中新型コロナウイルスRNA濃度とCOVID-19新規報告感染者数の相関

図3. ロジスティック回帰分析によるEPISENS-M法の感染者数ベースの検出感度の評価

図4. PRESENSモデルによる下水中新型コロナウイルス濃度からの報告感染者数推定値と実際の報告値

昨今、ワクチン接種率の向上や比較的病原性の低い変異株（オミクロン株）の台頭などの要因により不顕性感染者や軽症者の割合が増えている可能性に加えて、感染者の全数把握から定点把握への移行により、臨床検査からは感染流行動向の全体像の把握が難しくなりつつあります。下水中には症状や検査・報告体制によらず、あらゆる感染者から排出されたウイルスが含まれるため、下水疫学調査は見えない感染を「見える化」する手法として社会的に大きな注目と期待を集めています。

本研究で開発したEPISENS-M法は、下水中ウイルスを安定して高感度に検出可能であるため、より精度の高い下水疫学情報の提供に繋がります。一方のPRESENSモデルは、下水中ウイルス濃度を市民にとってより分かりやすい情報である感染者数に変換した上で、その動向の予測を可能にするものです。本研究で確立したEPISENS-M法とPRESENSモデルの組み合わせによる一連の感染者数予測手法は、特に感染者の定点把握移行後における感染動向の予測ツールとして、社会的活用が期待されます。

論文情報

論文名　 Wastewater-based prediction of COVID-19 cases using a highly sensitive SARS-CoV-2 RNA detection method combined with mathematical modeling（高感度SARS-CoV-2 RNA検出法と数理モデルの組み合わせによる下水からのCOVID-19感染者数予測）
著者名　 Hiroki Ando¹，Michio Murakami²，Warish Ahmed³，Ryo Iwamoto^4，5，Satoshi Okabe⁶，Masaaki Kitajima⁶
（¹北海道大学大学院工学院，²大阪大学感染症総合教育研拠点，³オーストラリア・CSIRO，⁴塩野義製薬株式会社，⁵株式会社AdvanSentinel，⁶北海道大学大学院工学研究院）
雑誌名　Environment International（公衆・環境衛生学の専門誌）
ＤＯＩ　10.1016/j.envint.2023.107743
公表日　2023年1月7日（土）（オンライン公開）

本研究の一部は、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）未来社会創造事業本格研究（JPMJMI22D1、研究代表：田中宏明）並びに塩野義製薬株式会社・株式会社AdvanSentinelからの共同研究費の支援を受けて実施されたものです。