メタゲノミクス
植物が成長しているような一般的な土壌には、1グラムあたり109-1010細胞もの微生物が生息している。土壌に生息する微生物群集は非常に複雑であるため、農業等で経済的に重要であるにもかかわらず、土壌細菌叢の理解は不十分なままである。土壌中の細菌叢は、大気中の窒素の固定や栄養循環、病気の抑制、シデロフォアによる鉄やその他の金属の隔離など、植物の成長を手助けするさまざまな生態系サービスの役割を担っている。メタゲノム解析により、これらの微生物群集の非培養的な研究を通じて、植物と微生物間の相互作用を解析する研究が進められている。メタゲノム解析によるアプローチでは、これまでに培養されていない、あるいは存在量は少ない微生物系統が持つ、栄養循環と植物成長の促進における役割について、有力な情報を提供する可能性がある。このことにより、例えば作物や家畜の感染症の検出や農作物の生育改善といった、農作業プロセスの改善に繋がると考えられている。
バイオ燃料とは、トウモロコシの茎やスイッチグラスといったバイオマスに含まれるセルロースを変換し、セルロース系エタノールにして得られる燃料である。この変換プロセスでは、細菌叢の活動によってセルロースが糖に変換され、その後さらに糖がエタノールへと発酵される。また他にも、メタンや水素などのさまざまな生物エネルギー源も微生物が生成することが知られている。
バイオマスを効率的に分解し、産業規模でバイオ燃料を生産するためには、より高い生産性と低コストな新規酵素が必要となる。メタゲノム解析を用いて複雑な微生物群集を解析することで、グリコシド加水分解酵素などのバイオ燃料生産における有用な酵素のスクリーニングが可能になる。また、これらの微生物群集がどのような生態系を営んでいるかを理解することは、その細菌叢を制御するために必要であり、メタゲノム解析は有用な解析手法となり得る。メタゲノム解析によって、バイオガス発酵槽やハキリバチの共生真菌といった環境中に生息する微生物叢の比較解析研究が報告されている。
微生物群集は、菌叢の内部で繰り広げられる競争とコミュニケーションで使用される、生理学的に活性な化学物質を生産している。今日使用されている薬物の多くは、もともと微生物で発見されたものが多く存在する。そして、未培養系統の微生物が持つ豊富な遺伝資源の探索することで、新しい酵素や天然物及びそれらをコードする遺伝子の発見がなされている。メタゲノム解析の応用により、ファインケミカルの生産や農薬、医薬品等に応用可能な新規遺伝子の探索が進められており、また新規な酵素触媒によるキラル合成なども注目を集めている。
メタゲノム解析をバイオテクノロジーへ応用する際には、大きく分けて2種類の方針がとられる。一つは発現形質に基づく機能駆動型スクリーニングであり、もう一つはDNA配列に基づく配列駆動型スクリーニングである。機能駆動のスクリーニングでは、目的の特性や有用な活性を示すような配列をDNAクローニングと遺伝子発現実験から特定し、続いて生化学的特性評価と配列解析を行う。このアプローチでは、適切なスクリーニングの利用可能性や、求めている形質が宿主細胞で発現されるかどうか、といった要件によって制限される。さらに、一般的にこのアプローチは発見率が低く(1,000もの配列をクローニングしてスクリーニングしても、1配列も当たらないことが往々にしてある)、労力を要する作業が必要となる。対照的に配列駆動のアプローチでは、既知のDNA配列を使用してPCRプライマーを設計し、目的配列のPCR増幅を配列決定経てスクリーニングを行う。前者のクローニングベースのアプローチと比較して、後者のシーケンスのみのアプローチでは、必要な実験量が大幅に少ない。また、次世代シーケンサーの適用により、膨大な量の配列データを生み出すこともできるが、得られたデータの解析にはバイオインフォマティクス解析が必要になる。配列駆動型アプローチは、配列データベースに含まれる遺伝子機能の量と精度によって制限される。そのため現実的には、目的の機能やスクリーニングするサンプルの複雑さ、およびその他の要因に基づいて、機能駆動形と配列駆動形の両方アプローチを組み合わせて利用することが多い。メタゲノム解析から得られた有用物質の例としては、マラシジンという抗生物質などが知られている。
メタゲノム解析は、環境コミュニティが持つ機能生態学に関する貴重な洞察を提供する。例えばオーストラリアのアシカの排便を対象としたメタゲノム解析では、栄養豊富なアシカの糞が、沿岸生態系の栄養源として重要である可能性を示唆している。これは、排便と同時に排出される細菌が、糞中の栄養素を分解し、食物連鎖に組み込みやすい形に変換しているからである。
メタゲノム解析は、生態系に対する汚染物質の影響をモニタリングし、汚染された環境を浄化するための戦略の策定に利用できる。具体的には、汚染環境下に生息する微生物群集がどのようにしてその汚染物質に対処するか(代謝的に分解しているのか、あるいは無力化しているのか、など)を解明することで、汚染環境の評価方法を向上させたり、生物的な汚染物質の除去、すなわちバイオレメディエーションの技術開発に繋がると考えられている。
腸内細菌を含むヒト常在菌は、健康を維持する上で重要な役割を果たしていると考えられているが、その菌叢構造や生態学的メカニズムは十分には分かっておらず様々な人種や体組織において、メタゲノム解析による大規模なシーケンス研究が進められている。例えばHuman Microbiomeプロジェクトでは、250人以上の個人の15〜18の身体部位について解析がなされている。このプロジェクトでは、ヒトの健康と相関する可能性のあるヒトマイクロバイオームを理解し、その目標のために必要となる新しい実験的およびバイオインフォマティクス技術を開発するということを目標としている。
また別のプロジェクトであるMetaHit(Metagenomics of the Human Intestinal Tract、ヒト腸管のメタゲノミクス)の一部として行われた研究は、健常者や肥満者、過敏性腸疾患患者などからなる124人のデンマークとスペインの個人を解析している。この研究は、胃腸に生息する細菌叢がどのような系統的多様性を持つのかに関して調べている。その結果、バクテロイデス(Bacteroidetes)とファーミキューテス(Firmicutes)の2つの細菌門が、腸内細菌叢の90%以上を構成する系統群であるということを実証した。また、メタゲノム解析から得られた遺伝子配列の出現頻度を利用して、腸管の健康にとって重要な可能性がある1,244個の遺伝子クラスターを特定した。このクラスターには、ハウスキーピング遺伝子の他に、腸特有の機能を持つ遺伝子の2タイプが含まれていた。前者はあらゆる細菌に必須なハウスキーピング遺伝子から構成されており、炭素代謝やアミノ酸合成などの主要な代謝経路に関連した機能を持っていた。一方で後者の腸特有の機能には、宿主タンパク質への接着やグロボシリーズ糖脂質からの糖生成に関する機能が見られた。過敏性腸症候群の患者は、健常者と比較して菌叢中の遺伝子と系統多様性が25%低く、腸内細菌叢の多様性の変化がこの疾患状態に関連している可能性が示唆された。この研究では、いくつかの潜在的に価値のある医学的応用が強調されているている。しかしながら、リード全体では31-48.8%程度のリードしか194の既知のヒト腸内細菌ゲノムにマップされず、7.6-21.2%のゲノムしかGenBankで利用可能な細菌ゲノムと整合していなかったため、さらなる未解読の新規細菌ゲノムを明らかにしていく研究を進めていく必要があることが示唆された。
感染症を診断し、その感染の根底にある病因を特定することは、困難であることが多い。例えば脳炎の症例の半数以上は、最先端の臨床検査法を用いた広範な検査であっても病原体の同定ができない。メタゲノム解析では、患者のサンプルに含まれる遺伝物質を、何千もの細菌、ウイルス、その他の病原体のゲノムデータが含まれたデータベースと比較することで、高感度に感染の診断を行うことができるため、診断手法として応用が期待されている。実際に、COVID-19の初期流行時においては、次世代シーケンサーによる網羅的遺伝子検出法によりSARS-CoV-2が検出されている。