| 研究課題/領域番号 |
19K14594
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分12040:応用数学および統計数学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
國谷 紀良 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (60713013)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 感染症 / 数理モデル / 基本再生産数 / 異質性 / 年齢構造 / 空間構造 / 流行予測 / 政策効果 / 時間遅れ / 拡散 / ホップ分岐 / 反応拡散系 / 進行波解 / 後退分岐 / COVID-19 / 公衆衛生 / 感染症モデル / 安定性 / 微分方程式 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，集団内での感染症流行を表す数理モデルのうち，年齢や位置，性別などの個体の異質性を考慮できる構造化感染症モデルに着目する．そのようなモデルは偏微分方程式系であり，解析は一般に困難であるが，現代社会の多様な疫学データを有効活用する上で，その解析は必須の課題である．本研究では，感染症の流行強度を表す基本再生産数Roの観点からモデルを解析し，その結果を流行予測や防疫策の有効性の検証などの疫学的考察に応用する．
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| 研究成果の概要 |
感染症の流行を表す数理モデルの内，集団に属する個体の年齢や性別，位置などの異質性を考慮できる構造化感染症モデルに焦点を置き，その数学的性質を解析することで，流行の有無を左右する閾値条件や，再帰的な流行の波を表す周期解の発生条件などについて新たな知見を得た．また，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関するデータにモデルを適用することで，流行予測や政策効果の検証などに関する疫学的知見を得た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得られた成果は，感染症の流行に伴う被害を効果的に減少させる観点から社会貢献に繋がると考えられる．また，数理モデルには普遍性があるため，COVID-19などの特定の感染症に限定されず，将来の様々な感染症の流行に対応可能な基礎理論の構築に，本研究は貢献したと言える．また，本研究で構築した異質性を含むモデルに関する理論は，現代社会に日々蓄積される大規模かつ多様なデータの有効活用に繋がる点で意義があると考えられる．
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