コロナワクチンの有効性が人種によって異なる可能性！？

CNET Japan

【転載開始】

■コロナワクチンの有効性が人種によって

　異なる可能性--MITの機械学習モデル

　現在、Moderna、Pfizer、AstraZeneca

などの製薬会社が新型コロナウイルス感染症

（COVID-19）の感染を予防するワクチンの

開発に取り組んでいる。

だが、これらのワクチンは遺伝的に黒人や

アジア人の系統の人に投与しても、白人と

比べて十分な免疫が得られない可能性が

あるとする研究論文を、

マサチューセッツ工科大学（MIT）が

米国時間12月2日に公開した。

　この論文の著者の1人、David K. Gifford氏

は、MITが発表したプレスリリースで、

「もちろん、他にも考えるべき因子は数多く

あるが、われわれの暫定的な結果によると、

黒人とアジア人の系統の人はワクチンが効か

ないリスクが平均して少しだけ高くなるおそ

れがあることが示された」と述べている。

　Gifford氏はMITのコンピューター科学・

人工知能研究所（CSAIL）に所属する研究者

だ。

　この論文は

「Predicted Cellular Immunity Population

Coverage Gaps for SARS-CoV-2 Subunit

Vaccines and their Augmentation by

Compact Peptide Sets」

（SARS-CoV-2サブユニットワクチンにおけ

る細胞性免疫の人口カバー率の差の予測およ

びコンパクトなペプチドセットによるその拡大）

と題されている。

プレプリントサーバーのbioRxivで公開されて

おり、まだ査読を受けていない。

そのため、この論文に掲載されている知見の

取り扱いについては特に注意しなければなら

ない。

　Moderna、Pfizer、AstraZenecaのものを

含め、このウイルスのワクチンの多くが、

同じ弱点を持っていると、MITの論文は指摘

する。

その弱点とは、ワクチン開発に使われる

ウイルス粒子セットの多様性が不十分で、

さまざまな遺伝子構成を持つすべての人から

同レベルの免疫反応を引き出すことができな

いという点だ。

　この研究はコンピューターモデルをもとに

している。

Gifford氏、さらに論文の共著者の

Ge LiuとBrandon Carterの両氏

（2人ともCSAILの博士課程に所属）は、

患者データと免疫系内のタンパク質のモデル

に基づき、民族分類や遺伝子上系統

（被験者の自己申告による）に基づくさま

ざまな集団について、ワクチンが「ヒット」

する（つまり免疫反応の促進に成功する）

可能性を、機械学習モデルを使って予測した。

※この記事は海外Red Ventures発の記事

を朝日インタラクティブが日本向けに編集

したものです。

【転載終了】

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

　人種によって効果の疑義が出てきて

しまいましたね。

　効果が脆弱で、副作用が強く出るな

んてことになったら最悪ですね。