Research Abstract

季節性インフルエンザウイルスの抗原変異株の予測選定

Selection of antigenically advanced variants of seasonal influenza viruses

2016年5月23日 Nature Microbiology 1 : 16058 doi: 10.1038/nmicrobiol.2016.58

季節性インフルエンザウイルスの抗原変異株の予測選定
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インフルエンザウイルスは頻繁に変異を起こすので、ワクチンの製造に用いるウイルスを絶えず更新する必要がある。ワクチン製造用ウイルス株の選定工程を補完する実験的手法を確立するため、ヘマグルチニン(赤血球凝集素)タンパク質の球状の頭部にさまざまな変異を持ったヒトH1N1およびH3N2インフルエンザウイルスライブラリーを、ヒトH1N1あるいはH3N2ウイルスに感染したヒトあるいはフェレットの回復期血清と培養することにより、抗原変異株を選択した。今回、自然界で出現した変異株と抗原性状が類似した抗原変異株を実験室で作製することができたことから、我々の予測技術の実現可能性が立証された。この手法は、自然界での広範な流行に先立ってワクチン株候補を選定するのに役立つ可能性がある。

Chengjun Li, Masato Hatta, David F. Burke, Jihui Ping, Ying Zhang, Makoto Ozawa, Andrew S. Taft, Subash C. Das, Anthony P. Hanson, Jiasheng Song, Masaki Imai, Peter R. Wilker, Tokiko Watanabe, Shinji Watanabe, Mutsumi Ito, Kiyoko Iwatsuki-Horimoto, Colin A. Russell, Sarah L. James, Eugene Skepner, Eileen A. Maher, Gabriele Neumann, Alexander I. Klimov, Anne Kelso, John McCauley, Dayan Wang, Yuelong Shu, Takato Odagiri, Masato Tashiro, Xiyan Xu, David E. Wentworth, Jacqueline M. Katz, Nancy J. Cox, Derek J. Smith & Yoshihiro Kawaoka

Corresponding Author

河岡 義裕
東京大学医科学研究所 感染・免疫部門ウイルス感染分野

Influenza viruses mutate frequently, necessitating constant updates of vaccine viruses. To establish experimental approaches that may complement the current vaccine strain selection process, we selected antigenic variants from human H1N1 and H3N2 influenza virus libraries possessing random mutations in the globular head of the haemagglutinin protein (which includes the antigenic sites) by incubating them with human and/or ferret convalescent sera to human H1N1 and H3N2 viruses. We also selected antigenic escape variants from human viruses treated with convalescent sera and from mice that had been previously immunized against human influenza viruses. Our pilot studies with past influenza viruses identified escape mutants that were antigenically similar to variants that emerged in nature, establishing the feasibility of our approach. Our studies with contemporary human influenza viruses identified escape mutants before they caused an epidemic in 2014–2015. This approach may aid in the prediction of potential antigenic escape variants and the selection of future vaccine candidates before they become widespread in nature.

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