ヒトのマイクロバイオームにおける正確な分類学的プロファイリングは、微生物群集が健康に果たす複雑な役割の理解と研究の推進に不可欠である。ショットガンメタゲノムを用いる場合、シーケンスデータはメタゲノムパイプラインにより解析され、複数のオープンソースツールを組み込み、対応するペアエンドDNAリードに基づいて微生物を分類する。しかし、シーケンスや計算手法の違いは、同一試料から得られるマイクロバイオームプロファイルを大きく異ならせうるため、検証が重要となる。検証の一つの方法は、現実的なモックコミュニティでのベンチマークであるが、これは依然としてまれである。さらに、既存のベンチマークはしばしばライフステージや体部位にまたがるマイクロバイオーム変動を見落としており、臨床および研究での有用性が制限されている。ここでは、年齢層および体部位に層別化した合成メタゲノムを開発し、文脈に応じたマイクロバイオームパイプラインのベンチマークを可能にした。新規性に基づくサンプリングにより、微生物多様性を優先し、選択した試料間の冗長性を最小化することで、6カテゴリにまたがる300の代表的な実生物試料を選定した。すなわち、成人、子ども、幼児（6か月超および6か月未満）の腸試料、ならびに成人の腟試料である。年齢群および試料タイプを横断して、精度、再現率、F1スコア、ならびに精度—再現率曲線下面積（AUPR）を用いて、3つのパイプラインを検証した。すなわち、Tiny Healthの専有メタゲノム分類器v2（THMCv2）、MetaPhlAn4、そしてKraken2+Brackenである。THMCv2は再現率およびF1スコアが高く、試料タイプおよび年齢にまたがってより多くの分類群を検出した。一方でMetaPhlAn4は最も高い精度を達成した。THMCv2は精度—再現率曲線下面積でも最も高く、優占種だけでなく希少種の双方におけるピーク性能を反映していた。存在量で解析を重み付けすると、THMCv2とMetaPhlAn4はいずれもモックコミュニティをほぼ完全に特徴づけた。THMCv2の誤りは主として極めて低存在量の分類群（0.001%未満）に限られ、MetaPhlAn4では存在量の高い分類群に対する偽陽性が時に生じた。臨床的に関連のある微生物の種レベル解析により、これらの傾向が確認された。THMCv2は高い感度を示し、MetaPhlAn4は高い特異度を示し、Kraken2は全体として低い性能であった。これらの結果は、メタゲノムプロファイリングにおける明確な精度—再現率のトレードオフを示している。このベンチマーク枠組みは、多様なマイクロバイオームの文脈およびライフステージにわたるパイプライン性能を評価するための再現可能なアプローチを提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.07.06.736764