2022 Fiscal Year Research-status Report
Quantifying effective control strategies taking into account heterogeneity in secondary infection of COVID-19
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21K10495
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
茅野 大志 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10895535)
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2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 新型コロナウイルス感染症 / 数理モデル / 効果 / ワクチン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新型コロナウイルス（COVID-19）の2次感染に係る異質性の解明し、流行制御の最適解を探索するのが本研究の目的である。2022年度は予防接種による直接的および間接的な集団予防効果を主に研究し、個人の接種状況が集団に与える影響を定量化した。また、クラスターの異質性にも着目し、各クラスターが流行の背後でどのような影響を与え合っているのか、因果推論にまで踏み込んだ研究も着手した。主な成果を以下の4つまとめる。なお、(1)は査読付き科学誌に掲載され、(2)、(3)は現在査読付き科学誌に投稿中である。
(1) 日本の予防接種による直接的影響をアルファ株・デルタ株流行期（2021年初頭～2021年11月）に着目して定量化した。1次（初回・2回目）予防接種は患者数を33%、死亡者数を67％減少させたと明らかにした。
(2) (1)と同様のセッティングで、間接的効果によって感染者数がどのように減少したのかを定量化した。間接的効果の推定のために、予防接種が実施されなかったという反実仮想シナリオを数理モデルを用いてコンピューター上で再現した。推定結果によると、直接的効果に比べて、はるかに大きな予防接種の間接的効果によって感染者数・死亡者数が防がれた。
(3) 東京都の予防接種歴を含む確定患者のデータを用いて、オミクロン株優勢期（2022年1月から5月）において、予防接種（1次接種およびブースタープログラム）による感染者数減少にかかる直接的・間接的インパクトを定量化した。直接的効果はデルタ期に比べ劣るかもしれないが、依然として人口レベルでは大きいと算出された。一方で、(2)と同様に多大な間接的効果があったことが明らかにされた。
(4) ベイズ推定に基づく因果網の定量化により、クラスター発生の方向性が決まり、それぞれの流行に対する貢献度合いの数値化を試みている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
進捗は予定通りである。当初は質問調査などを実施予定であったが、信頼性などの問題から再考し、現在はワクチンの集団予防効果、およびクラスターに着目し、COVID-19の2次感染に係る異質性をひも解いていっている。研究成果を国際科学誌に掲載し、また現在進行中のクラスターに着目した研究も最適な感染制御を定量化するという観点からは極めて重要で、研究はおおむね順調に進展しているとした。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度も引き続き、COVID-19の2次感染に係る異質性に着目し、研究を実施していく。特にクラスターという感染状況が異なる各集団（レジャー、飲食店、職場、学校など）に着目した研究では、流行の背後にある異質性を捕捉する重要なファクターであり、感染制御の鍵となりうる研究である。また、感染症法上の分類の変化から、利用できるデータを整理することが求められており、そちらにも今年度は力を入れて研究を進めていく。
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