2019 Fiscal Year Research-status Report
定点観測と血清調査による季節性インフルエンザ感染者総数の推定
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18K11541
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
齋藤 正也 統計数理研究所, モデリング研究系, 特任准教授 (00470047)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 年令別SIRモデル / 数理モデル / インフルエンザ / 逆問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は血清調査に基づく陽性率を利用して，シーズンを通しての正味の有病率の増加を推定し，捕捉率を推定することができた．
今年度は，感染動態から力学的に捕捉率を推定することが可能かを検討した．年令群で層別化したSIRモデルを流行動態の記述に採用した．はじめに推定した捕捉率を仮定して，モデルを用いたシミュレーション結果から疑似データ(新規感染報告数の推移)，逆に捕捉率を復元できるかを調べる数値実験を行った．通常，感染報告数はピーク付近のデータが最も信頼でき，または力学的にも流行動態の情報が集約されていると考えられることからピーク付近のデータにSIRの近似解(2次関数)をあてはめ捕捉率が復元できるかどうかを調べた．その結果，多数の正解とは異なる解が表れるものの正解は含まれており，年令別人口比率から正解を絞れることがわかった．
しかし，続いて実データ(2009/10年新型流行時のデータ)で同様の解析を行うと，適切な解がひとつも得られないという結果となった．これは，どの解の候補でも正味の感染者数が一部の年齢群で負になってしまうというものである．そこで，年令毎の流行のタイムスケールをSIRの解とデータとで比較したところ，データに比べてSIRでは年令依存性が極めて小さいことが明らかとなった．利用できるエビデンスを見つけられていないが，新型であっても感受性の年齢依存性 (一般に高齢者ほど多くのウイルス株の流行を経験しているので感受性が低い=免疫が高いと考えられている)をモデルに取り入れる必要があると考えられる．
不適解しか得られないことに手当するためにモデルに誤差項を追加して状態空間モデルの枠組みで推定実験も行ったところ，捕捉率と整合的な推定が得られる場合もあるが，参照する(つまり尤度に入る)データ区間に依存する．安定して推定するための方法を来年度検討したい．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度の結果の論文を投稿する予定であったが，今年度実施した研究の問題解決に
多くの時間を要したために論文を完成させることができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度であるので論文投稿を最優先した研究実施を目指す．
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| Causes of Carryover |
年度後半に異動の可能性がかなり高くなり，異動先での計算機環境等整備のために物品購入を差し控えた．来年度(令和2年度)は導入を見送った物品購入を行う予定である．
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