研究経過

農業・食品産業技術総合研究機構の孫建強主任研究員らが、植物の異常成長を引き起こすウイロイド病の発症リスクを予測するアルゴリズムを開発しました。従来、ウイロイドの発病リスクを評価するには、数ヶ月にわたる栽培実験を必要でした。これに対し、本研究で開発した手法を利用すると、コンピュータ計算だけでウイロイドの発病リスクを評価できるようになります。

ウイロイドに感染した植物は、無症状から致死症状まで、幅広い症状を示します。また、ウイロイドに感染した植物に対し有効な薬剤はなく、一度感染すると、感染植物を全て廃棄処分しなければならず、莫大な経済的損失に繋がります。

効果的なウイロイドの防除は、ウイロイドの発病リスクや無症状感染による潜伏リスクを事前に把握できるかどうかにかかっています。従来、このようなリスク評価を行うには、隔離施設においてウイロイドを宿主植物に接種し、数ヶ月間の栽培を経て、発病の有無などの外観を観察して評価する必要がありました。また、ウイロイドが宿主植物によって現れる症状が異なるため、リスク評価を行うには多くのウイロイドと宿所植物の組み合わせで接種実験を行わなければなりません。要する時間および場所について膨大なコストを要します。

これに対して、本研究では、核酸データベースで公開されているウイロイドと宿主植物のゲノム情報を利用し、コンピュータ計算のみで、ウイロイドの病原性を予測するできるようになります。この予測結果を利用すれば、接種実験なしで、あるいは少数回の接種実験だけで、多くのウイロイドの病原性を一度に評価できるようになります。今後のウイロイドの発病リスクの予測や感染時の被害予測などウイロイドの被害低減に貢献することが期待されます。

本研究成果は、国際科学雑誌 Molecular Plant Pathology に掲載されました（２０２４年７月２日）。

◾️ 論文情報
タイトル：Predicting symptom severity in PSTVd-infected tomato plants using the PSTVd genome sequence
著者：Jianqiang Sun, Yosuke Matsushita
掲載雑誌： Molecular Plant Pathology
DOI： https://doi.org/10.1111/mpp.13469