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統合機械学習アルゴリズムに基づく豚H1N1インフルエンザ感染関連の主要宿主遺伝子の同定と検証

Identification and validation of key host genes associated with porcine H1N1 infection based on integrated machine learning algorithms.

Frontiers in Veterinary Science 論文発表日: 2026年8月12日

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3行まとめ

豚H1N1感染における宿主応答のコア遺伝子を特定するため機械学習と子豚モデルを用いて解析した。
共通のコア遺伝子としてSPP1が同定されウイルス感染に伴いタンパク質発現が有意に低下した。
SPP1はH1N1感染の診断バイオマーカーや制御に向けた介入標的の候補となる可能性がある。

この論文の要約

目的: 豚H1N1インフルエンザは養豚産業および公衆衛生上の重要な人獣共通感染症である。感染時の宿主分子制御ネットワークとコア遺伝子を明らかにし、診断バイオマーカーや治療標的を探索することを目的とした。
対象と方法: 豚肺のトランスクリプトームデータから差次的発現遺伝子（DEG）を抽出し機能エンリッチメント解析を実施した。4種の機械学習アルゴリズム（LASSO、ランダムフォレスト、SVM-RFE、XGBoost）を組み合わせてコア遺伝子を絞り込み、外部データセットで検証した。さらにH1N1感染子豚モデルを用い、ウェスタンブロット法にて生体内でのタンパク質発現を検証した。
主な結果: 310個のDEGから、4つの全モデルに共通する唯一のコア遺伝子としてSPP1が同定された。外部検証においてSPP1はAUC 0.889、感度83.3%、特異度100%を示した。子豚感染モデルにおいて、低・中・高のすべてのウイルス用量でSPP1タンパク質発現の有意な低下が確認された（p < 0.05）。
臨床的意義: SPP1は豚H1N1感染における安定した診断バイオマーカーとして機能し、その発現低下は病勢進行と相関することが示された。本成果は豚インフルエンザの制御および人獣共通感染症リスクへの介入標的となる可能性を示唆している。