2018 Fiscal Year Annual Research Report
発展途上国における水系感染症モデル開発と電子携帯端末サーベイランスシステムの構築
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17J07706
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
三浦 郁修 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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2017-04-26 – 2020-03-31
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| Keywords | ノロウイルス / 数理モデル / 疫学 / 感染リスク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，医療サーベイランスが整備されていない発展途上国において，水系感染症リスクを定量することを主たる目的としている．第二年度は(1)電子端末を利用した簡便なサーベイランスシステムの適用と(2)そのシステムで回収された疫学データを解析する数理疫学モデルの発展を達成事項として設定した．
(1)電子端末を利用したサーベイランスシステム
昨年度に調査対象地として選定したベトナム(フエ)において現地の大学や政府関係者、医療機関などとのディスカッションを進めてきたが、洪水時に現地調査を実行するのは難しいことが明らかになった。そこで本研究では、対象地域の人口規模や居住状況などを加味しながら、ノロウイルスの感染力を検証するために①必要なサンプルサイズの検討を行うこと②シミュレーションによってシナリオ別に可視化することへ方針の変更をおこなった。
(2) 数理疫学モデルの構築
本研究においてはノロウイルス等の下痢症を主なターゲットとして設定しており、以下の2つのスタディでは①その感染リスクを調査票調査に基づき実証的に推定(昨年度の家庭内伝播モデルの拡張)ならびに②既往の人体実験データに基づくワクチン介入効果の定量を行なった。第一に、日本で(山形大学と共同で)実施した調査票調査を基に、家庭内における単位接触あたりの感染確率を、年齢別・性別・衛生意識別に推定した。現在も解析途中ではあるものの、低い年齢層が存在する家庭での二次感染リスクは高く、衛生意識が低い家庭における一次感染リスク(家庭外からの感染確率)は高い結果となった。第二に、すでに発表された複数の人体実験データを組み合わせることで、ワクチン接種による介入効果の定量を行なった。
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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
(a.第二年度の研究計画) 国や県レベルでの医療サーベイランスが整備されていないような発展途上国において，水系感染症リスクを定量することを目的として，第二年度は①対象地域における電子端末を利用した調査票調査システムの適用と②そのシステムで回収された疫学データを解析する数理疫学モデルの拡張を本年度の達成事項として設定していた．
(b.達成状況) ①の対象地域における電子端末を利用した調査票調査システムについては，β版がすでに開発できている一方で，期間内に現地調査が困難であることが判明しつつある。したがって、現地における医療機関のデータや人口データ、降雨や気温などの気象データ、上下水インフラデータを整備しながら、(対象地域内において実際に調査を行うのではなく)擬似的に感染状況をシミュレーションする方針に転換した。また、他の地域のデータを使いながら、どの程度の感染リスクが見込まれるかの検討も行なっている。
②の数理疫学モデルについては，現在複数の国際誌へ投稿中である。とくに、本年度新しくおこなった人体実験に基づくワクチン接種効果の推定については、ノロウイルスのみならず様々な疾病に適用できる新規性の高い数理手法であり、総合誌に投稿することで当該分野のみならず多くの関連分野にもアウトリーチできることを期待している。また、昨年度の拡張版である家庭内伝播モデルについても、国際会議・国内会議へ投稿し、口頭発表での成果報告の予定である(論文投稿も準備中)。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画していた以上に数理疫学モデルの構築を推進することができている一方で，電子端末を用いてサーベイは適切な現地調査の実施が困難であることが判明しつつある。しかしながら、本課題が終了後も現地ステークホルダーは調査に前向きな姿勢を見せている。したがって本課題では、設計した調査データが複数の数理モデルによる解析に用いることができるようなサンプリングの設計・標本数の検討・シミュレーションによる対象地域内における感染リスクの分布などを擬似的に(実際にデータを取得することなく)シナリオごとに計算していく。構築した各々の数理モデリング手法については、ベトナムではない地点での(例えば前述の日本などでの)データを用いることで、実証的な推定に役立てていく方針で最終年度の研究を実施する。
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