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れいなてっちがわら
3 years ago
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1 新型コロナウイルス感染症の流行予測正しく理解し正しく怖がり適切な行動をとるために大橋順東京大学大学院理学系研究科ヒトゲノム多様性研究室 1

2 はじめに感染症流行モデルを用いて新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染者数の推移を理論的に予測しました新型コロナウイルス感染症の感染力と重症化率を考えると爆発的患者急増により医療崩壊を引き起こし多くの方の命が失われる可能性があります感染症流行モデルの結果は仮定するパラメタによって大きく変化します行動 ( 他人との接触頻度 ) を制限すればピークを遅らせるとともにピーク時の発症者数を抑えることがます医療崩壊を防げるかどうかは我々の意識にかかっているのです 2

3 基本再生産数 R 0 基本再生産数は R 0 と表記され集団中に 1 人の感染者 ( 他の個体は感受性者 ) が存在する場合にその感染者が感染力を失うまでに直接感染させる感受性者の人数を示す数値でその病原体の感染力の指標となる基本再生産数 R 0 は病原微生物の特徴宿主 ( ヒト ) 中の感受性個体数症状のある ( 感染力のある ) 期間各個体の行動など様々な因子の影響を受ける ( 地域や状況が異なれば異なる ) 3

4 代表的な感染症の基本再生産数 R 0 出典 : フリー百科事典ウィキペディア (Wikipedia) 4

5 感染の流行終息条件既感染者 ( 感染者や免疫を獲得した回復者 ) の割合が増えれば感染する人数が減り最終的に感染は終息する集団中の既感染者の割合を p (0<p<1) とおくと新たな感染は未感染者 (1 p) に対して起こるので 1 人の感染者が感染させる感受性者数は (1 p) R 0 流行が終息に向かう (1 人の感染者から感染する人数が 1 を下回る ) 条件は (1 p) R 0 <1 であり p について解けば p>1 1/R 0 となるよって既感染者割合が p c =1 1/R 0 ( p c : 集団免疫閾値 ) を超えると終息に向かう ( 終息するわけではない ) ただし以上の計算からはピーク時の発症者数や最終的な感 5 染経験者数を予測することはできない

6 集団免疫閾値 p c R 0 6

7 ヒト - ヒト感染症のモデル感受性者 ( 未感染 ) 潜伏期感染者 ( 感染力無 ) 発症者 ( 感染力有 ) 回復者 ( 免疫獲得者 ) Susceptible Exposed Infectious Recovered 本資料で扱うヒト - ヒト感染症のモデルでは感受性者 ( 未感染者 ) が感染すると一定の潜伏期間を経て発症し回復したら再び感染することはないと仮定する新型コロナウイルス感染症では一定の割合で無症候性キャリア ( 症状が無くとも感染力を有する感染者 ) が存在することが報告されているが本資料中では感染したら全ての人が発症する ( 感染力有 ) と仮定して計算を行う 7

8 感染症流行モデルでは単位時間当たりある状態からある状態にどれだけの人が遷移するかを微分方程式を用いて記述する初期状態 t=0 で X の状態にある人が X 0 人いて単位時間当り a の割合で状態 Y に遷移する状態 X にある人の数を X とおけば単位時間当たりの X の変化は次の微分方程式により記述できる dx dt = αx この微分方程式を解くと dx X = αdt ln X = αt + C X = e αt+c X t = X 0 e αt X a=0.9 t 8

9 指数分布状態 X から状態 Y に遷移する確率が単位時間当り a であるとき遷移するまでの時間 ( 待ち時間 ) の期待値を考える時刻 t に遷移する確率を f(t) とすると f t = 待ち時間の期待値は E t = න 0 dx dt tf t dt = න = 1 α e αt 0 = 1 α 0 X 0 = αx X 0 = αe αt αte αt dt = te αt 0 + න 0 0 e αt dt 遷移待ち時間から時間当りの遷移確率を求めることができる 9 9

10 新型コロナウイルス感染症の典型的な経過 ( 状態遷移の待ち時間 ) 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 診療の手引き第 10 1 版

11 SEIR モデル感受性者 ( 未感染 ) 潜伏期感染者 ( 感染力無 ) 発症者 ( 感染力有 ) 回復者 ( 免疫獲得者 ) Susceptible Exposed Infectious Recovered ds dt = α ti de dt = α ti βe di dt = βe γi dr dt = γi S: 感受性者数 E: 潜伏期にある感染者数 I: 発症者数 R: 回復 ( 死亡含 ) 者 (2 度と感染しない ) N: 全個体数 (N=S+E+I+R) ( 出生死亡は考慮しない ) α t : 時刻 t における1 人の発症者が単位時間当りに感受性者を感染させる人数 β: 単位時間当りの発症率 γ: 単位時間当りの回復率 11

12 R 0 と a t の関係 a 0 : 集団中に 1 人の発症者しかいない場合に発症期間中の単位時間 (1 日 ) 当りに感染させる感受性者数 i: 平均発症期間 ( 時間によらず一定 ) と定義すると R 0 = a 0 x i と表すことができるよって a 0 = R 0 /i 感受性 ( 未感染 ) 者が減れば 1 人の発症者が発症期間中に感染させる人数は減少するある時刻 t における 1 人の発症者が発症期間中の単位時間 (1 日 ) 当りに感染させる感受性者数を a t とおくと a t a 0 x S t /N = R 0 /i x S t /N S t : 時刻 t における感受性者数 N: 全個体数 ( 一定 ) 12

13 各遷移確率を待ち時間から与える感受性者 ( 未感染 ) 潜伏期感染者 ( 感染力無 ) 発症者 ( 感染力有 ) 回復者 ( 免疫獲得者 ) Susceptible Exposed Infectious Recovered ds dt = R 0 i de dt = R 0 i di dt = 1 l dr dt = S N I E 1 i S N I I 1 i 1 l I E 平均 5 日平均 10 日 R 0 : 基本再生産数 (2.0, 2.5, 3.0) l: 平均潜伏期間 (5 日 ) i: 平均発症期間 (10 日 ) α t (R 0 /i) x (S/N) (1 人の発症者が1 日当り感染させる人数 ) β 1/l( 潜伏期感染者が1 日当り発症するする確率 ) γ 1/i ( 発症者が1 日当り 13 回復する確率 )

14 日本における新型コロナウイルス感染症の R 0 基本再生産数 R 0 は地域や状況が異なれば異なり正確に推定することは難しい日本国内でも地域によって異なるそこで本資料中では R 0 = 2.0 R 0 = 2.5( 欧州ドイツ並み ) R 0 = 3.0 の 3 通りで計算を行う 14

15 人数 SEIR モデルによる予測結果 10 万人の都市に 1 人の発症者が出現したと仮定 Susceptible Exposed Infectious Recovered R 0 =2.0 R 0 =2.5 R 0 =3.0 日数日数日数 R 0 が小さいほどピーク時( 図中 ) の発症者数 I が少ないピークが遅い最終的な回復者数( 感染者数 )R が少ない 15

16 厚生労働省は新型コロナウイルスの感染が今後ピークを迎えたときに備えて医療体制を整備するよう自治体に要請していて患者が入院する病床の確保が喫緊の課題となっています東京都は患者が入院する病床としてこれまでに感染症指定医療機関にある感染症に対応した病室などで合わせて 140 床を確保していましたが 26 日時点で入院が必要な患者はすでに 223 人に上っていて一般の医療機関にも協力を求めて確保しています厚生労働省が示した計算式では感染がピークを迎えると東京都では 1 日当たり集中治療や人工呼吸器が必要な重症の患者が約 700 人肺炎の治療など入院が必要な患者が約 2 万 500 人に上るとされ東京都では最大で 4000 人分の病床を段階的に確保していく方針をまとめました NHK NEWS WEB 新型コロナ感染ピーク時目安の病床数確保難しい現状明らかに 2020 年 3 月 27 日 18 時 26 分より一部抜粋上記患者数の推定に用いた計算式を本資料の最後に掲載する 16

17 新型コロナウイルス感染症の年齢別致死率新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 診療の手引き第 17 1 版

18 最大の課題新型コロナウイルス感染症患者は基本的には感染症指定医療機関に入院することになる流行のピーク時に入院が必要な患者数が医療機関の受入れ可能人数を上回るといわゆる医療崩壊を引き起こし本来であれば助かった患者が入院できずに亡くなるような事態も起こりうるピーク時の発症者数を抑えピークを遅らせることは新型コロナウイルス感染症で最も重要な対策の一つなお無症候キャリアが x の割合存在すると発症者数は 1-x 倍になるので本資料の計算では発症者数を過大評価していることに注意されたい 18

19 人数 R 0 による発症者数 I の違い 10 万人の都市に 1 人の発症者が出現したと仮定 R 0 日数発症者の 20% が重症化するとするとどの場合でもピーク時に医療崩壊を招く可能性が極めて高い 19

20 行動変容 R 0 = a x i = a x n x i a: 1 人の患者が 1 日当り感染させる人数 i: 発症 ( 感染させる ) 期間 a : 1 回の接触当り感染させる確率 n: 1 日に接触する人数 ( 行動量 ) a は a および n に比例する (a = a x n) a を下げるにはマスク着用など a 患者隔離外出自粛など n が有効である外出を控えて n を半分にすれば a は半分になるこれは R 0 が半分となることに相当する 20

21 モデル上での行動変容の扱い感染力が高い新型コロナウイルス感染症の拡大を防ぐには行動を変える必要があるモデル上は発症者のみが行動量を減らす (1 日に接触する人数 n が減る ) と仮定して計算を行う実際には無症候キャリアが存在するため発症者のみならず全員が行動を減らす努力が必要である感受性者も行動量を減らせばさらに効果は上がる 21

22 ピーク時の発症者数発症者行動変容の効果 (R 0 =2.5 の場合 ) 10 万人の都市に 1 人の発症者が出現したと仮定発症者数重症発症者数 (= 発症者数 x0.2) 行動量の割合 1/R 0 まで減少させた場合いつも通り 22

23 最終的な回復者数発症者行動変容の効果 (R 0 =2.5 の場合 ) 10 万人の都市に 1 人の発症者が出現したと仮定 1/R 0 まで減少させた場合行動量の割合いつも通り 23

24 R 0 が 2.5 であるとき対策を講じないと 90% の個体が感染を経験 ( ただし若年者は感染しにくいため 90% は過大評価 ) 外出制限など各人の行動量 ( 他人との接触頻度 ) をいかに 40%(=1/R 0 ) に近づけるかが重要発症者の行動量を 50% にすることと 45% にすることはそれほど大きな差ではないが効果には大きな差がある 24

25 行動量に差のあるグループを考慮感受性者潜伏期感染者発症者 ( 行動量 100%) p 回復者 Susceptible Exposed Infectious Recovered 1-p Infectious 発症者 ( 行動量 45%) 発症しても行動を変えない人 ( 無症候キャリアなど ) の割合が及ぼす影響をみるため割合 p の人は行動を変えず割合 1-p の人は 45% まで行動量を下げたと仮定するなお発症者数には行動を変えない人 ( 無症候キャリアなど ) も含めてある 25

26 発症者数 I 行動量を減らさない人の影響 (R 0 =2.5 の場合 ) 1-p の割合の発症者が行動量を 45% にする (R 0 =1.125 相当 ) 行動変えない人の割合 p 日数 26

27 ほぼ全ての発症者が行動量を 45% に下げたとしてもわずか 1% でも行動を変えない人がいるとその効果は大きく損なわれる感受性者が行動を減らせば感染拡大をさらに防ぐことができるので無症候キャリア ( 感染している認識が無い者 ) も含め全員が予防行動をとることが重要である新型コロナウイルス感染症を封じ込めは我々全員の意識にかかっている! 27

28 おわりに無症候キャリアの存在年齢階級別の感染率発症率の違いなどを考慮しておらず本資料の予測結果は発症者数を過大評価していますそれでも新型コロナウイルス感染症での感染者数のおよその推移や行動を変える重要さをご理解いただけたと思います新型コロナウイルス感染症は集団免疫を獲得するまでは何度でも流行する可能性があります無症候キャリアが存在するためすぐに弱毒化することもないでしょうワクチンなどが開発されない限り長い闘いを覚悟せねばなりません行動抑制を長期にわたり続けることは難しいでしょうしかし皆が協力することでこの困難を必ず乗り越えることができると信じています最後までお読み下さいましてありがとうございました 28

29 参考厚生労働省の計算式 (2020 年 3 月 6 日 ) (1)( ピーク時において 1 日あたり新たに新型コロナウイルス感染症を疑って外来を受診する患者数 )=(0-14 歳人口 ) 0.18/100+(15-64 歳人口 ) 0.29/100+(65 歳以上人口 ) 0.51/100 (2)( ピーク時において 1 日あたり新型コロナウイルス感染症で入院治療が必要な患者数 )=(0-14 歳人口 ) 0.05/ 100+(15-64 歳人口 ) 0.02/ 100+(65 歳以上人口 ) 0.56/100 (3)( ピーク時において 1 日あたり新型コロナウイルス感染症で重症者として治療が必要な患者数 )=(0-14 歳人口 ) 0.002/100+(15-64 歳人口 ) 0.001/100+(65 歳以上人口 ) 0.018/100 29