数理モデルを使用して人口置換戦略の有効性を予測

生態学的スケールで実験を行うことはできません、なぜならそれは実験ではないからです。これは実際のリリースです。何か問題が発生した場合はどうなりますか?

これらの蚊は、非常に深刻な病気の数を伝染させることを忘れないでください。もし彼らがスーパーバグになって、さらに効果的に感染し始めたらどうなるでしょうか?もしかしたら、これまで感染させることができなかった他の病気を感染させ始めるかもしれません。

私たちは、誰かを月に着陸させる際のあらゆる不測の事態に対するコンピュータモデルを持つのと同じように、コンピュータモデルに基づいて政策を策定する必要があります。同様に、遺伝子を改変した蚊を放った後に何が起こるかについて、すべての不測の事態のシミュレーションを行う必要があります。私の名前はチャールズ・テイラーです。

私はカリフォルニア大学ロサンゼルス校の生態学・進化生物学科に所属し、学生やポスドクと一緒に働いています。私は、遺伝子組み換え蚊を使ってマラリアを防除する試みの数学的側面に取り組んできました。私たちは、問題のさまざまな部分に対してこれを行うために、いくつかの異なるアプローチをとってきました。

そして今日は、ここ数年で行ってきた私たちの仕事のほんの一部をお見せし、私の生徒の一人であるジョン・マーシャルを紹介します。私たちが行ってきたモデリングは、いくつかの異なる種類です。まず第一に、モデリングが必要な生物学の基本的な特徴を理解する必要があります。

例えば、人口規模、生存率、移動など、いくつかの例を見ることができます。次に、転置可能な要素をリリースするかどうかを理解することですが、重要になる可能性が高い変数が少なくとも2050個あることがわかっています。その重要性は、口頭での議論だけでは判断しにくい場合があり、私たちは、本当に正確で、これがうまくいくのであれば、転置された蚊のトランスの適応度はこうでなければならない、または蚊の動きはこうでなければならない、というようなステートメントを出すための優れた数学的モデルを持ちたいと考えています。

そして、その点に関して、私たちがいくつかの分析作業を行ってきたことがおわかりいただけると思います。次の種類の問題は、単に期待を導き出すのではなく、最初のリリース後に何が起こるかを評価することです。その後、テストを行い、何らかの結果を得た場合、それはどういう意味ですか?

それは、私たちが成功したということなのか、それとも失敗だったということなのか。そのため、より複雑なシミュレーションが必要になります。括弧書きで言うと、それが私たちが最初にモデルに持ち込まれたもの、つまりこのグループ4です。

そして、より深刻な問題、特に倫理的配慮の問題があります。何がうまくいかないのでしょうか?うまくいかない可能性のある事態はどの程度深刻ですか?

適切なストップルールがある場合は、それについて非常に明確になり、何か問題が発生した場合に混乱を解消するために何をするかを知っておく必要があります。例えば、スーパーモスキートを作るとしましょう。私たちが行った最初の種類の研究は、人口のコアパラメータとその値を特定することでした。

人口規模はどのくらいですか?遺伝子の流れはどのくらいありますか?この地域の蚊の毎日の生存率はどれくらいですか?

私たちは、マークリリースのリキャプチャと呼ばれる非常に確立された伝統的な方法を使用しました。そのために、マークリリースの再捕獲が機能する方法は、まず大量の蚊、例えば1000匹の蚊を捕獲することです。私たちは村に出かけて、壁から吸引し、バイアルに入れ、その後、店頭やサイケデリックな道具の塗料を作るのに使われるのと同じように、紫外線下で蛍光を発するほこりを少し塗ります。

そして、それらをマークした後、再び解放し、その後の夜に壁から捕獲し、再捕獲された数に基づいて、個体群のサイズがどれほど大きいか、どれだけ遠くまで移動するか、どれだけうまく生き残るかについて数学モデルを使用して推論を行うことができます。そして、この最初のビデオでは、最初の実験の主な結果をまとめています。さて、モデリングが遺伝子組み換え蚊のプログラムを支援する方法はいくつかあります。

これらの1つは、単に蚊の基本的な生物学を理解するのを助けることです。これは、この地域での最初の研究の一部であり、何が、どの程度の分散が起こっているのか、個体数はどれくらいなのか、蚊の生存率はどれくらいなのかを推定しようとしています。そして、私たちの研究成果の要約であるこれを見ると、視聴者が興味を持つかもしれない生物学の基本的な特徴部分がいくつかあります。

まず第一に、私たちがマリで多くの仕事をしてきたボトムボディの村、村が見えます。これは、いくつかの寝室を持つ可能性のある約70の異なる化合物で構成されており、これらがここに示されています。基本的には泥でできていて、蚊は自由に出入りできます。

日々の生物学は、ここにある色によって反映されています。これは夜です。夕暮れ、黄色が昼間、蚊の模様がそれぞれ異なるとします。

例えば、昼間は夕暮れになってもその場に留まり、その後動き回り始め、餌をやったり卵を産んだりする場所を探しに出かけます。そして、夕方になると、彼らは夜中に戻ってきて、各家の周りの領域が異なる色で表示され、蚊が焦点を合わせるために使用するCO2と体臭のグラデーションを示しています。最初の1年間に得られた最も重要な成果の1つは、村の中のポップ内で、1日、2日、3日どこに蚊を放っても、蚊は数キロメートルにわたって均一に分布していることを理解することでした。

したがって、その後のモデリングの観点からは、A a a a A村は、A村は村であると言えます。村内には区別はありません。そして、問題は、村と村の間、そして蚊の異なる亜種間でどれだけの移動が発生するかです。

そして、次の図は、さまざまな染色体形態と村々の間の動きについての私たちの現在の理解を示しています。さて、今見たビデオでは、1日か2日のうちに村内で多くの動きがあることがわかります。基本的には均質ですが、実生活ではここに示されているよりもはるかに複雑な問題があります。

まず第一に、マラリアを媒介する蚊は1種類だけではありません。実際、この村とボナムとマリにはいくつかあり、ガンビアという1つの種しかありません。しかし、その単一の種には、同じ場所に存在する染色体型と呼ばれる、いわばいくつかの異なる亜種があります。

そして、遺伝子を集団に挿入すると、遺伝子は1つの形態に移管可能であり、それらすべてを移動しなければならないことになります。そして、非常に複雑なマナーかもしれませんが、それを本当に理解する唯一の方法は、コンピューターシミュレーションを使用してさらに理解することです。人口規模は年間を通じて異なります。

そして、これまで考えもしなかった村から村への移動を取り入れなければなりません。そこで、ここでは、私の生徒たちが作った問題を説明する映画の1つのフレームをお見せしましょう。これが1つの染色体形態です。

こちらも、こちらもおかしくありません。これらは、Mopti Savannah iCalフォームと呼ばれます。黄色の円盤のサイズは、人口のサイズを指します。

黒線の強度は、この場所に配置する場所にどれだけの遺伝子流動が発生しているかを示しています。ニジェール・ナイジェル川が流れており、ここからここまではおそらく10キロ、15キロ、30キロの縮尺になります。それでは、まず、年間を通じて何が起こるかを見てみましょう。

これは非常に乾燥した地域です。サハラ砂漠のすぐ下にあるトンブクトゥはそれほど遠くないので、砂漠の端にかなり近いです。乾季は一年中大半ですが、繁殖する場所がないため、蚊

しかし、6月、7月、8月に雨季が始まり、9月、10月まで続くと、膨大な数の蚊が発生する可能性があります。私が働いているエリアの1つでは、彼らは一晩に一人あたり500バイト以上を受け取ります。しかし、この地域ではそれほど高くはありません。

それにもかかわらず、季節変動は膨大であり、それは本当に異なる染色体形態と遺伝子の流れと併せて人口サイズで何が起こっているのかを理解するために映画を見るのに役立ちます、これらはすべて最終的に何が行われるかのために重要になるでしょう。リリースを行う場合。これが 1 つの年周期です。

私たちは最初に、人口サイズはかなり小さいですが、ここでも見ることができます。そして、9月、10月になると、それぞれの村でかなり大きな人口規模になり、さまざまな村の間で多くの遺伝子の流れが見られるようになります。年が乾期に戻ると、個体群のサイズは再び減少し、遺伝子の流れも徐々に減少します。

ですから、ここでは多くのことが起こっていることがわかります。そして、遺伝学を導入すると、状況はさらに悪化します。その結果、私たちはこれらのことのいくつかを一つ見なければなりませんが、本当の理解を得るためには、予測を立て、特に私たちが成功するためには単に満たさなければならない条件を設定するために、私たちが見てきたものとは異なるタイプのモデルをすべて一緒に持つことは本当に役に立ちます。今。

そのためには、私の生徒の一人であるジョン・マーシャルがここ1、2年取り組んできた分析モデルがあると便利です。さて、私はジョン・マーシャルです。私はテーブルラボの大学院生で、より遺伝的に焦点を当てたモデルモデリングの取り組みに取り組んでおり、集団全体に広がる転移可能な要素のパラメータに焦点を当て、複製するので転移可能な要素が広がり、複製するとより頻繁に遺伝するようになります。

つまり、彼らはドライブによって駆動され、遺伝子を集団に影響を与える能力を持っています。例えば、トランスポジション率、つまりフィットネスコストの増加を跳ね上げる方法、これはトランストランスポジションの結果であることが多いことに関心があります。また、転置可能な要素のコピー数が増えると、転置の頻度が少なくなります。

つまり、打ち消すダイナミクスがあり、それを捉えるために数学的モデルを使うことができるのです。そこで、ここでは、より複雑なモデルについて、今回は1年だけでなく2年にわたって見ていきます。また、トランスポジアエレメントの周波数が母集団の色で示されるという追加機能も用意します。

したがって、母集団サイズはディスクのサイズであり、ディスクの色は転置可能な要素の周波数であることを忘れないでください。ここでは、すべての集団で非常に低い頻度で始めます。そして、年がゆっくりと進むにつれて、雨季に入ると、個体数が大きくなり、最初は放出禁止の側面だけが赤くなっていることがわかります。

そして、ここでは、すべての実用的な目的のために、100パーセントです。他の遺伝子流動はまだ不十分な遺伝子流動を受け取っているため、まだすべてが形質転換されているわけではありませんが、遺伝子流動の割合が低いにもかかわらず、2年目までにはほとんどすべてが転移可能な要素を持つようになることがわかります。したがって、これらの値を使用したこのシミュレーションの最後には、転移可能な要素の周波数は、探索されているすべての村のすべてのエリアで99〜100パーセントになります。

John Marshall の解析モデルを用いた研究によると、転位率は、転位可能な要素が母集団内を移動する方法の重要な特徴であることが示されています。同様に、どの染色体形態を放出し、また大きな違いを生みます。そして、この代替シナリオは、私たちが研究した多くのシナリオの1つにすぎませんが、それをモプティ形式ではなくアバコ形式にリリースすると、最初に示したものよりも小さい転置レートを使用することがわかります。

これはおそらく、より合理的で、より簡単に達成でき、2年後の結果は大きく異なります。ここでは2年周期ですが、顕著な違いがわかるように、途中で一時停止します。再び、人口は増加しますが、今回はMTIの形でではなく、バコの形で放出しました。

そして、2年目、雨季の真ん中に人口規模が増えたとき、ここを見ると、以前のようにどこでも赤くはありません。さらに、すべての転置はここにあるようです。これは、iCal型とMTI型の間の遺伝子流動が、サバンナとMTI型、およびMTI型の間よりもはるかに少ないためです。

したがって、ここでは、今年の残りの期間に続いて、100%ではなく、iCalフォームの面積幅が20%になり、サバンナが8%になり、moptiは、実用的な目的のために、実験の設計または評価の観点から、転移可能な要素を一切受け取っていません。ご覧のとおり、これらのシミュレーションがあり、それが私たちの期待を導くだけでなく、それらを評価するためにも重要です。最後に、これには、それに値するほどの注目を浴びていない側面があります。

そして、それが倫理的な考慮事項です。これまでの研究のほとんどは、遺伝子工学が機能する何かを作ろうとすることに費やされてきました。しかし、実際には、それがあっても、それはうまくいきます。

リリースされるとどうなりますか?何か問題が発生した場合はどうなりますか?これらの蚊は、非常に深刻な病気の数を伝染させることを忘れないでください。

もし彼らがスーパーバグになって、さらに効果的に感染し始めたらどうなるでしょうか?あるいは、もし持っていたとしても、抗生物質を投与され、それを他の種に広げてしまうのです。あるいは、過去には感染できなかった他の病気を感染させ始めるかもしれません。

これらは、起こりうる非常に多くの恐ろしいことのうちの3つにすぎません。また、研究するための実験的根拠が不足しているため、コンピュータモデルに基づいてポリシーを策定する必要があります。これを行うにはいくつかの方法があります。

ジョンは、うまくいかないものの一面だけを見ていますが、明らかにもっと多くの側面があります。そして、私たちがやらなければならないこと、そしてまだやっていないことの一つは、問題が十分に深刻で、立ち止まらなければならない、そして過去にうまくいかなかったことをどのように改善するかというモデルを作ることです。願わくば、その情報に基づいて行動する必要がないことを願っていますが、すべての不測の事態に対するコンピューターモデルを持ち、誰かを月に着陸させるのと同じように、遺伝子組み換え蚊を放った後に何が起こるかについて、すべての不測の事態のシミュレーションも必要です。

したがって、これらのモデリング作業と、このセグメントで説明した他のモデリング作業は、プロジェクトが機能するかどうかを評価するために重要です。生態学的スケールで実験を行うことはできません、なぜならそれは実験ではなく、実際の放出だからです。ですから、パラメータの測定と、モデルがどのように機能しているかの概念、そしてそれがうまくいかないかどうか、うまくいくかどうかについてのアイデアを与えることが重要です。

さらに、モデリングの取り組みでは、分子生物学者に対して、どのパラメータを測定するべきか、どのパラメータを測定することが重要か、そしてそれらをいつ測定するかについて、どのような値が重要であるかについて提言することが重要です。