同一種の微生物株間に存在する遺伝的変異は、その表現型、生態学的機能、ならびにヒトの健康への影響に対して深刻な影響を与えうる。従来は、種の相対存在量を用いてマイクロバイオームと疾患との関連を同定してきた。しかしこのアプローチは、種内の遺伝的変異を見落とすだけでなく、存在量データの組成的性質および微生物量に起因する偽の相関にも影響される。現在では、高速なk-merベースのアルゴリズムにより、メタゲノムから株レベルの平均ヌクレオチド同一性（ANI）を正確に推定できるようになった。株レベル解析のための直交的な指標としてのANIの価値にもかかわらず、ANIに基づく関連解析を行うための手法は限られている。
この課題に対処するため、我々はStrainSpyという統計アルゴリズムを開発した。StrainSpyは、縦断デザインや複数コホートデザインを含む幅広い研究デザインにわたって、containment ANIと関心変数との関連を同定する。抗生物質曝露後に12人の健康な成人において腸内細菌叢の回復を調べた研究を再解析したところ、種の持続にもかかわらず株レベルの多様性が減少するなど、新たな株レベル関連が見出された。さらに、3,414の大腸がんメタゲノムを用いた複数コホート解析にStrainSpyを適用することで、大腸がんに対する新たな株レベル関連を同定した。一方、別のマイクロバイオーム免疫療法研究のコレクションでは、コホート間で一貫して関連する個々の株は見つからなかった。重要な点として、両データセットにおいて、StrainSpyはcontainment ANIベースの機械学習モデルに情報を与えることで、従来の存在量ベース手法と同等の精度を達成した。StrainSpyはRパッケージとして公開されている。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.748153