| 研究課題/領域番号 |
21K17321
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立国際医療研究センター |
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研究代表者 |
浅井 雄介 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国際感染症センター, 研究員 (70779991)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 理論疫学 |
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| 研究実績の概要 |
海外への渡航の機会および全世界からの訪日旅行客を受け入れる機会が増加している．人の移動の増加に伴い，ますます多くの新興再興感染症が日本に持ち込まれ，感染症輸入例に端を発したアウトブレイクが毎年見られている．輸入感染症の国内での拡散を避けるためには，早期に感染症を検出することが必須であるが，国内の感染症専門医は少なく，さらに輸入感染症に精通した医師はいまだ限られている．臨床の現場で得られた知見の共有化はもちろん，渡航者一人一人の感染症感染リスクを理解した行動は不可欠である．
本研究では，各国の感染症流行状況から将来の流行状況を予測，渡航者が渡航先で流行する感染症に感染するリスクの定量化を行う．渡航先・渡航期間情報，潜伏期間から感染・発症確率を算出し，輸入感染症レジストリの症例データと統合，機械学習による感染症診断モデルを構築し医療現場の診断をサポートするシステムの開発を目的としている．
二年度は，初年度で構築した接触行列に従い行動するAgent-based modelを用いて，感染が疑われる症例の抽出アルゴリズムの構築を進めた．また，COVID-19の検疫データの収集を継続して行った．さらに，流行国での感染者数をSIRモデル・SEIRモデルで，流行国からの人の移動を確率過程で記述した感染症伝播モデルを構築した．これにより，流行国での感染者数から感染症未輸入国での感染症例の到着時間が推定できるようになった．流行国では流行の制圧のために様々な医療政策が取られる．そこで，流行国でのPCR検査の強化と検疫の強化をAgent-based modelに組み込み，流行国からの感染症例の輸入時間がそれらの医療介入によりどのように変化・遅れるか，シミュレーションにより調査した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
流行国での感染者数と人の移動による輸入のモデル化に時間がかかったため，実データを用いたシミュレーションまでは進められなかった．また，COVID-19の流行によりインフルエンザ症例が激減するなど，例年の流行と流行パターンが大きく変わっているだけでなく，人の移動自体も大きく変化した．そのため，パラメータ推定の手法を新たに考える必要が出たため，文献の調査に多くの時間を費やした．
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| 今後の研究の推進方策 |
構築した感染症伝播モデルは，仮想的なパラメータ値を使ったシミュレーションにとどまっており，本年度は実データを用いたシミュレーションを行う予定である．また，流行国での感染動態の記述では，SIRモデルとSEIRモデルを用いたが，メタポピュレーションモデルなど，より現実に即したモデルも組み込みつつ，精度の高い到着時間の推定と診断モデルへの活用を計画している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度はCOVID-19の流行により，予定していた学会発表や出張ができなかった．また，査読が長引いており，論文掲載費用として計上していた研究費の使用が使われなかった．
使用計画
複数の国内・国際学会への参加と研究発表を考えている．また，感染症伝播モデルの検証のために必要なフライトネットワークデータの購入を考えている．
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