移動情報を利用した新型コロナウイルス感染症の流行因子の解明

• Project/Area Number: 20KK0367
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (A))
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 水本 憲治 京都大学, 総合生存学館, 准教授 (90730218)
• Project Period (FY): 2021 – 2023
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥14,040,000 (Direct Cost: ¥10,800,000、Indirect Cost: ¥3,240,000)
• Keywords: 感染症流行 / 統計モデル / 疫学モデル / 数理モデル / 感染症疫学

Outline of Research at the Start

本研究では、数理・統計・疫学モデルを主な研究手法として活用しつつ、主に移動情報（航空移動データ等）を用い、疾病負荷が極めて高い新型コロナウイルス感染症を対象に、次の学術的疑問に回答をよせることを目標としている。
1.感染症流行の流行機序（流行入り/ピーク/流行期間）を規定する要因は何なのか。
2.航空搭乗者が感染症流行に与える影響はどの程度か。
日本における流行入り/ピーク/流行期間に影響を与える因子を解明し、ヒト移動を対象とした公衆衛生的対策の効果の提示を通じ、被害規模の漸減に大きく貢献することを期待する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、数理・統計・疫学モデルを主な研究手法として活用しつつ、主に移動情報（航空移動データ等）を用い、疾病負荷が極めて高い新型コロナウイルス感染症を対象に、次の学術的疑問に回答をよせることを目標としている。
1.感染症流行の流行機序（流行入り/ピーク/流行期間）を規定する要因は何なのか。
2.航空搭乗者が感染症流行に与える影響はどの程度か。
日本における流行入り/ピーク/流行期間に影響を与える因子を解明し、ヒト移動を対象とした公衆衛生的対策の効果の提示を通じ、被害規模の漸減に大きく貢献することを目指す。初年度である2021年度は、新型コロナウイルス感染症の流行を定量的指標を用いて記述する他、地理的異質性の有無、また、その要因について解明することである。要因については、気候因子の他、移動情報のうち、主に航空移動データ等を用いる。解析に必要な主たるデータは入手し、流行動態を記述し、搭乗者データを含め、時系列分析などの解析を進めている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

解析に必要な主たるデータは入手し、流行動態を記述し、搭乗者データを含め、時系列分析などの解析を進めているが、サーベイランス体制の変更の頻度が大きく、時系列解析に時間がかかる事態が生じている。
米国共同研究者との研究推進を目的に、渡米を計画していたが、変異株の流行拡大及び水際対策の強化などの影響を受けるなど、渡米計画を中止・延期とせざるを得ない状況が続いている。代替として、オンラインテレビ会議やチームコミュニケーションツールなどを用いている状況である。

Strategy for Future Research Activity

2023年度は、ヒトの移動が感染症伝播・流行に与える影響を定量化するために、種々のモデルを検討する。米国側研究者の助言が必須となるため、2回の渡米（夏、冬）を計画している。
新型コロナウイルス感染症による水際対策等を考慮しなければいけないため、同時並行で、代替となるオンラインテレビ会議やチームコミュニケーションツールなどを用いて、研究推進する。