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Disease X 感染症対策ワーキンググループの取組
2022年3月17日（木）吉岡 信吾

講師紹介

2021年４月
京都府 政策企画部に着任
本年度、山下晃正副知事を筆頭に新たに発足した京都府DX推進体制においてCIO補佐官を務める。
前職はでITコンサルタントとして活動。

京都府 政策企画部
企画参事（デジタル政策担当）
CIO補佐官
Disease X 感染症対策WG
2021年度 事務局長

吉岡 信吾

使命は府内DX推進と社会課題解決
組織や業界を横断した産学官連携、ALL KYOTOによるオープンイノベーションを主導し、社会課題の解決に資する改革を目指す。
デジタル技術と各分野の融合(X-Tech)を強く推進。
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VR・メタバース等の活用にも取組中。

これまでの講演・掲載誌

・公開セミナー開催(2022年2月28日）

・月刊下水道 2022年1月号「下水道のWith CORONA戦略」特集

目次

１．ワーキンググループ概要
２．活動内容の紹介
３．感染症対策の改革へ
４．今後の展望

DiseaseX感染症対策ワーキンググループ 概要#目的WGは、参画者が各々保有する知見・情報等を活用し、情報交換等による相互協力のもと、社会課題であるCOVID-19等の新たな感染症対策に資する研究開発・予測モデルの可能性検証等に係る取組を通じて、会員各々の知見向上や新事業創出、課題解決を目指すものとする。
#産官学連携X-Techビッグデータ専門知識・技術■エリア人流■PCR検査結果■下水疫学調査■CO2濃度（人流活性化量）■ウイルス変異■ワクチン接種状況■抗原検査（施設・下水）■デジタル（AI/IoT)■バイオ■環境■メカトロニクス■法律、条例

×etc･･･

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DiseaseX感染症対策ワーキンググループ 概要

データ利活用を促進することを目的とした大学・研究機関、企業、観光連盟・DMO、行政等の多様なプレーヤーが参画する官民連携プ
ラットフォーム

143企業・団体が所属(2022.3.7 現在）

複数の課題別WG
が活動を行っている6DiseaseX感染症対策ワーキンググループ

参画団体

下水疫学調査島津製作所／島津テクノリサーチ
施設下水疫学調査「京都モデル」

広域下水疫学調査
下水変異株分析

島津グループとシオノギグループによる下水疫学調査の合同会社

行政機関

老舗の計測器メーカー
IoT機器開発

アルパカ抗体（VHH抗体）
研究開発

データ分析・AI予測

AIBeacon × GPSによる高精度人流データ解析

研究機関（大学）

DTx(デジタルセラピューティクス)
ベンチャー企業7

新型コロナウイルス感染症の全容把握のために・感染者数と陽性者数を混同して使われているケースが多い、用語の統一が必要（第○波の期間等も）・WGでは陽性者数を、(Z)＋(W)と定義する。これらは検査数、検査感度、特異度等と依存関係をもつ・下水疫学調査により感染者数と下水中の新型コロナウイルスRNA濃度との相関傾向が判明すれば陽性者数（Z)と感染者数（X)の相関を推測することが可能と考える8

【PICK UP】 「下水疫学調査を活用した新型コロナウイルス感染症の流行予測モデル」【目標】
・１～２週間先の京都府の新型コロナウイルス感染陽性者数の予測【関連データ】
・エリア人流・京都府PCR陽性者数
・ワクチン接種状況
・下水疫学調査結果
ウイルス濃度変異株シェア・CO2濃度（京都府全域）【内容】
・2021年１月～2022年１月の採水された下水疫学調査結果、および各データ、AIを用いて2022年中旬目処にモデル開発
・2022年3月中旬までモデルの検証を行う

最終検証中

【PICK UP】CO2濃度に着目した京都独自の飲食業支援事業とデータ活用（京都府産官学連携）

産学官連携「京の飲食」安全対策向上事業
位置情報活用イベントアプリ

CO2センサー（例：村田製作所モデル）

集約

京都府産業労働総務課
京都府立医科大学
国立大学法人電気通信大学
機器メーカー（村田製作所 等５社）
医療Webメディア＋ 商店街

分析
訪れた店舗情報を登録すると新型コロナ感染者がでた場合接触した可能性がある人へ通知

京都府内３０００店舗が協力

DiseaseX感染症対策WGでは説明変数としてCO2濃度（人流活性化量）データを活用

等

指導員
巡回訪問

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【PICK UP】下水から市中のVOC（懸念すべき変異株）監視を可能とする下水変異株解析（塩野義製薬）感染症陽性者の検体を用いた通常の変異株解析は、感染症流行の過渡期には十分な検査ができない事がある。
（京都でも第5波時と比べて、第６波時はゲノム分析数が少なくデータの整理もできていない）

塩野義製薬の高感度な北大・塩野義法とNGSを利用した解析によって、下水から採取した検体による変異株分析を行うことができ、感染症流行の過渡期であっても定常的に検査することが可能。

さらに、下水中の全てのVOC、多くの重要変異株の監視が可能であり、新しい変異株の発見にも対応可能。
○各変異株のRBDのアミノ酸置換○VOC識別用変異の存在割合（2ヶ所の下水より調査）

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【PICK UP】下水から市中のVOC（懸念すべき変異株）監視を可能とする下水変異株解析（塩野義製薬）

京都府内で2月28日、ステルスオミクロン株（BA.2)の市中感染の疑いがある感染者が報告された。
（2月24日ゲノム解析の結果で判明）
一方、塩野義製薬による京都市内で採取された下水変異株解析では、2月2日に下水より採水された試料からステルスオミクロン株が混入していることを検出している。

DiseaseX感染症対策WGでは、説明変数として下水変異株解析データを活用することで予測精度が向上している

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【PICK UP】世界初！

下水抗原検査とIoT機器による検査自動化＆クラウド連携の研究・開発（アナテックヤナコ・COGNANO)

各検査の違い（厚生労働省公表資料から引用）
検査種類

抗原定性検査抗原定量検査ＰＣＲ検査〇調べるものウイルスを特徴づける
たんぱく質（抗原）ウイルスを特徴づける
たんぱく質（抗原）〇精度

検出には、一定以上のウイルス 抗原定性検査より少ない量のウ 抗原定性検査より少ない量のウイル量が必要
イルスを検出できるスを検出できる〇検査実施場所

検体採取場所で実施

検体を検査機関に搬送して実施 検体を検査機関に搬送して実施

〇判定時間

約30分

約30分＋検査機関への搬送時間 数時間＋検査機関への搬送時間

ウイルスを特徴づける
遺伝子配列（厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00132.html）

抗原検査とは、抗原（タンパク質）と反応する抗体を使って行う検査であり、下水抗原検査を実現するためには、抗原の濃縮方法の確立と優れた抗体の開発が必要。
下水環境でウイルスを効率よく補足し、検知するために・抗体担持素材の選別
・抗体発色素材の選別

・生産の容易性
・安定性・水溶性・変異対応性・結合力などが優れていること

それぞれの検査の特性に合わせて使い分ける・リアルタイムトレンド→抗原検査
・低濃度からの定量解析→PCR検査抗体が非常に丈夫であり常温で１年程度保存可能（持ち運びが容易）
COGNANO社で開発したアルパカのVHH抗体を活用

13VHH抗体：(Variable domain of Heavy chain of Heavy chain antibody 「重鎖抗体」に由来する抗原結合ドメイン)

（参考）COGNANO製 VHH抗体が環境バイオ自動測定に適応する３つの強み

迅速・自動化の測定技術（図はイメージです）

情報化

強い結合力

強靱な物性

（通常の抗体の2桁上超）Kd<1nM

PH

有機廃液

温度

夾雑物（世界最大級）

第1の強み：多対象分子に対するVHH抗体のBigDataを有し変異対象に迅速対応が可能

第２の強み：強靱
下水等の困難な環境での運用においても機能を維持することが可能

第３の強み：親和性
強い結合力で希薄な対象も逃すことなく補足することが可能

【PICK UP】世界初！

下水抗原検査とIoT機器による検査自動化＆クラウド連携の研究・開発（アナテックヤナコ・COGNANO)

環境ウイルス測定装置（IoT検査機器）を配備し、現地で抗原濃縮～クラウド連携まで自動で行う
10～20分抗原濃縮検査（測定）

抗原検知（蛍光検出）

数値化※定量検査の場合

クラウド連携装置へ検体投入

ELISA法（酵素発色）

クラウド（デジタルツイン）

未知の病原性ウイルスに対する監視システムとして、新型コロナウイルス感染症の他に、甚大な家畜被害となる豚コレラや鳥インフルエンザウイルス等を検知す15ることも想定。PCR検査とは特性に応じ、相互補完して活用する。

感染症の対応に変革を起こす（既存）・感染症陽性者数
・重症者数
・病床使用数（率）
を基に判断

感染拡大
検知

・感染対策に協力された施設・事業者に広く支援

感染対策
実施

・医療体制拡張・人流、人数制限
・イベント制限・営業時間短縮
・酒類提供制限など

商業支援

感染収束
判断

・感染症陽性者数
・重症者数
・病床使用数（率）を基に判断
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感染症の対応に変革を起こす（変革後）・下水疫学調査結果を基に判断

感染拡大
兆候検知

感染拡大が予測される地域にて、対策協
力いただいた施設・事業者に対して重点的な支援

・感染症陽性者数
・重症者数
・病床使用数（率）
を基に判断

感染拡大
事前対策

・医療体制拡張・イベント制限（クラスター発生防止）

感染拡大
検知

地域毎
感染対策

感染拡大が予測される地域
に対して・人流、人数制限
・商業施設営業の制限
・酒類提供制限 など

地域毎
支援

感染収束
判断

・感染症陽性者数
・重症者数
・病床使用数（率）・下水疫学調査結果を基に判断17今後の展望（課題対応）「下水疫学調査を活用した新型コロナウイルス感染症の流行予測モデル」実証実験
・内閣官房グラント企画で開発した流行予測モデルの実証実験
・実証実験を通して精度の向上や、安定的なデータ収集等の改善・実証エリアの拡大（京都市域→京都府北部、南部）

社会実装のための整備（人材、基盤、スキーム）
・公衆衛生や危機管理部門、医療分野の人材をアサインし、運用のためのスキーム策定（対策の判断基準とするデータや分析結果の定義、運用の方法等）

・対策（広域・施設）や検査（PCR・抗原）の最適の組み合わせを検討、評価
・デジタルツインのためのデータ基盤を整備、IoT機器等との連携

広報活動
・HPやSNSを活用した予測結果の掲示
・関心の向上や活動成果を公表するためのセミナー等の開催

講演は以上になります
ご清聴、ありがとうございました

京都府広報監

まゆまろ