Devising real-time evaluation methods for heterogeneity and asymptomatic infection of coronavirus disease 2019

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新型コロナウイルス感染症（COVID-19）流行で数理モデルを活用した分析を行ってきたが、評価の細部技術において様々な科学的問題が浮き彫りになった。本研究の目的は、リアルタイムの感染症流行評価のための数理モデルを活用した定量化方法を構築することである。交付期間内に次の3つの研究項目に取り組む： 特に令和3年度繰越では、(1) 職種別の実効再生産数推定（伝播ネットワークを利用した世界初の推定モデルの実装）、(2) 不顕性感染者の2次感染リスク推定手法の開発とクラスター対策の妥当性評価、(3) ヒト移動データとゲノム情報を駆使した移動に伴う流行リスクの定量化に取り組んだ。異質性（感染者が同等にふるまわない性質）は流行対策を考案する上で鍵となる情報である。例えば、接待を伴う飲食業や居酒屋などで2次感染が多く、その他に大きな発声や頻回の呼吸回数を伴うライブハウスやフィットネスクラブ、医療機関や福祉施設などで患者の集団発生（クラスター）が頻発したのは2次感染の異質性と深く関与したものである。これまでの流行では、ある時刻に1人の感染者が生み出す2次感染者数の平均値を意味する実効再生産数の推定を通じて現状分析を行ってきたが、それは人口全体での平均値を推定するに留まってきた。例えば、職業別（接待飲食業、飲食業、医療・福祉、その他、のような区分）で行列を作り、同一職種内と異職種間のそれぞれで1人の特定種の感染者1人あたりが生み出す同/異職種の2次感染者数の平均値が時刻毎に十分に定量化されていれば、人口全体で接触の削減をせずに、限定的な職種や空間などで営業自粛や時間短縮などを行うことに繋がり、よりきめ細やかな流行対策をリアルタイムで実現することが可能となる。本研究では同分析の基盤づくりに取り組んだ。