| 研究課題/領域番号 |
16KT0130
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
西浦 博 北海道大学, 医学研究科, 教授 (70432987)
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2019-03-31
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| キーワード | 数理モデル / 感染症 / 疫学 / 危機管理 |
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| 研究実績の概要 |
感染症流行の数理モデルを活用した研究の中でも、流行途中の分析や予測を実施するリアルタイム研究が最近までに盛んに実施されており、それは先進諸国において数理モデル研究の数ある応用研究の中で最も実装に成功しつつある研究分野である。新型インフルエンザ2009やエボラ出血熱、MERS（中東呼吸器症候群）などの流行研究の機会を契機に、リアルタイム研究レスポンスに関する研究が爆発的に増加し、欧米やアジアのいくつかの都市（香港・シンガポールなど）では数理モデルを利用した流行データの分析を素早いスピードで実施可能にすべく、研究拠点体制が整備されつつある。一方、日本および韓国は感染症数理モデルの応用研究体制が十分でなく、現に、2015年の韓国におけるMERS流行では観察データの数理的分析の第一報は韓国人研究者による発表ではなく香港大学の単独研究として報告された。日本での新興感染症流行の有事の際に備えて、日本の数理モデル専門家及び数理科学者が専門性を発揮することが求められる。
本研究は、数理モデルを流行前から準備するという意味でプレモデリング（PREMODELLING）と称する研究計画である。その目的は、感染症流行時に、日本独自のリアルタイム研究体制に基づく研究レスポンスを達成するために、リアルタイム流行分析に特化した数理モデルの構築と観察データの収集、統計学的分析に関して方法論的な研究基盤を確立することである。その基礎的・数理的な方法論を確立するための研究を通じて、リアルタイムの感染症流行データのモデル化の中に潜む新たな数学的法則を発見し、また、感染症流行対策に貢献することを通じて応用数理科学と感染症専門家との間での協働を図る端緒とする。初年度は麻疹を含む最近の流行データ分析に取り組んだ．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通り，PREMODELLINGのコンセプトに従って流行前の定式化とデータ収集について計画的な研究実装を遂行しつつある．
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| 今後の研究の推進方策 |
2年度目は第2段階として，リアルタイムで研究に取り込むべき鍵となる要素を加味したモデル定式化と尤度方程式の導出を行う。感染性推定研究では、病原体ゲノム情報、ミクロ地理情報および疫学情報以外の要素（動物との接触情報）を加味した再生産数の導出と推定デザインの考案を行う。重症度研究では、人口レベルの血清学的調査および超過死亡者数のリアルタイム推定の枠組みを構築し、感染致命リスク（infection fatality risk）のリアルタイム推定を実現する。
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