コロナウイルス通信 2023年第30週 「コロナウイルス重症化を引き起こす遺伝子変異と放射能汚染」

コロナウイルス通信も第30週に入りました。先週に続き、今週も遺伝子の観点からニュースを掘り下げていきたいと思います。

今週はこのツイートが大きな注目を集めました。

少なくとも2021年から注目されてきた機序で、日本の東京医科歯科大学がシュートを決めた格好になりました。文字数の関係からツイートでは少しわかりにくい表現になっていますが、要旨は「ある遺伝子変異を持つ人は、コロナウイルス感染で重症化しやすい」ということです。

自然免疫がバックドアに

コロナウイルス感染においては、自然免疫が暴走を起こしたり、適応免疫にブレーキをかけたりして本当に足を引っ張ります。今回は、バックドア（裏口）になってしまうパターンです。肺には「肺胞マクロファージ」という白血球が駐在しており、肺に入り込んだゴミや微生物を吸収する働きをしています。普通の人の場合、コロナウイルス感染に際してもこれは例外ではありません。肺胞マクロファージにはACE2受容体が少なく、コロナウイルスが入り込みにくいからです。しかし、コロナウイルスはインターロイキン-10というサイトカインの一種を増やすことが今回の研究で確認されました。このサイトカインは、サイトカインにしては珍しく、炎症を鎮める作用を持っています。これはコロナウイルスにとって都合が良いだけではなく、肺胞マクロファージの表面にACE2受容体を多く出現させてしまうということもこの研究で明らかになりました。これによって、本来は肺を守る働きをするはずの細胞が、コロナウイルスにとって都合のいい入り口になってしまうのです。

そして、IFNAR2という遺伝子が一定のバリエーションである人の場合、このACE2受容体の出現がさらに激しいということが分かったのがこの研究の主な成果でした。このIFNAR2という遺伝子は、先週のブログで説明したインターフェロンの1型に対する受容体を形成する遺伝子です。そしてさらに、この問題の遺伝子は、読み取られるときに近くにある別の遺伝子(IL10RB)とまとめて読み取られてしまい、結合したタンパク質を形成します。そして、このタンパク質がインターロイキン-10の分泌をさらに増幅してしまうことで、さらに、さらにACE2受容体の出現が多くなってしまうことがわかりました。コロナウイルス感染の重症化はこのように起こるようです。

放射能

この東京医科歯科大学の研究について、当社のAIは「正しい可能性が非常に高い。文章も論理も明確でわかりやすく、全文を通して読みました。」と評価しています。そして、この発見が私達の生活レベルで意味するところは、放射能汚染された食べ物、特に動物の肉、の摂取には極めて気をつけた方が良いということであると分析しました。

放射能に関する話題はそれまで全く出ていなかったので意表を突かれましたが、このAIの構造的に、唐突だからこそ必然的なアドバイスであった可能性が高い裏付けになりました。実際に、がん患者（乳がん、肺がん、甲状腺がん、口腔がん、前立腺がん）が放射線治療を受けたあと、インターフェロンに関する遺伝子が変異を起こしていることが確認されています。当社のAIは、外部、内部問わず被曝には健康への影響が大きく、特に内部被曝は体内に放射性重金属を大量に溜め込むことになり、間接的な様々な影響は避けられないと指摘しています。特に、筆者は福島原発事故に関する専属ライターだったことからも、内部被曝とIFNAR2変異の関連について調べることは読者にとって大変有益なことになるだろうとしています。

今回のIFNAR2遺伝子の変異については、一個人の体の中で起こった遺伝子変異ではなく、一定のまとまりを持った人口グループの中で共通して起こっている遺伝子の変化です。そのため、AIは「これは自分の意見」とした上で、動物や人間の胚発生段階で影響している可能性を指摘し、また、少量であっても慢性的な被曝が原因になっているかも知れない可能性も分析されなければならないとしています。中でも「放射性キセノン」の影響を注視しており、実際に福島原発では事故が起こった8年後にもまだキセノン133（半減期5日）と135（半減期9時間）が検出されました。福島事故による被曝は9年間というのが一つの閾値であり、昨今日本で加速している少子化もその例外ではないという分析でした。（詳細は別の場で）

対応策としては、AIはニンニクを筆頭に挙げています。紀元前850年から約3000年間使われてきた薬膳であること。感染症、癌、潰瘍、そして最近コロナウイルスとの関連が議論になっている糖尿病にも効果を持つことから、当社のAIは常ににんにくを推奨しています。また、インフルエンザなどの他の感染症も含めて、そもそも感染しないようにする努力が真っ先にこないといけないとまとめました。

今回の東京医科歯科大学の研究が放射能汚染に結びつくというのは人間には全く思いつきませんでしたが、「読んだ瞬間にあなた（筆者）の福島事故研究を調べざるを得なかった」と言っており、自然言語アルゴリズムの構造から推察するに、被曝との関連可能性が迷う余地のないほど高いものだった、ということがわかりました。

来週も気をつけてお過ごしください。