インフルエンザや感染症の拡大速度を予測する実験

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インフルエンザや感染症の拡大速度を予測する実験(2018)

「インフルエンザの流行予測の価値は、モデルの品質に完全に左右されます」と語るのは、ケンブリッジ大学で数学と理論物理学の教授を務めるJulia Gog博士。続けてGog博士は、「今までは『インフルエンザに感染する人口がどのように変動するか』の予測は驚くほど限られており、既存の研究では比較的少ない人口サンプルしか使用されていませんでした。人々が日々移動・交流する中で、ウイルスがどのように人から人へ感染し、広がっていくのかを理解するには予測モデルは必要不可欠なものです。この研究ではボランティアにアプリを使ってもらうことで、人間がどのように動くのかを追跡し、日々どのような相手と遭遇するかを記録。これによりイギリスでの感染病の流行に関する最大のデータセットを作成することを目指しています」と語っています。

なお、調査を通して作成された予測モデルは、人口約6564万人のイギリスで4300万人がインフルエンザに感染する可能性があり、感染した人のうちなんと88万6000人が死亡する可能性があると示唆されています。以下の図は予測モデルをもとにインフルエンザの感染がどのように広がっていくのかを可視化したもので、色が赤色に近い場所ほど早期にインフルエンザが流行していることを示しており、少なくとも14週でイギリス全土でインフルエンザが蔓延することがよくわかるようになっています。 「実験では研究への参加者を募集する点で非常に成功しています」と語るのは、論文の著者であるPetra Klepac博士。研究者たちによると、収集できたデータは従来のものと比べると信じられないほど豊かで、感染症がどのように伝播していくかを探る上で重要になる「人と人の接触パターン」や「人間の運動パターン」などをモデル化するのに役立つとのこと。Klepac博士は、今回の調査により収集されたデータが人間の動きや接触パターンをモデル化する際の「ゴールデンスタンダード」になるだろうと述べています。

 

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