サイエンティフィック・システム研究会

2015 年 10 月 29 日

合同分科会 2015 年度会合 資料

感染症シミュレーションから早期探知システムへ
大日 康史
国立感染症研究所 感染症疫学センター
感染症シミュレーションは現在、住民一人一人の行動を表現した individual vased model(ibm)が、２００９年の新型インフルエンザの前から主流になっている。本報告では、その行動を実際のデータに基づいた realibm(ribm)を紹介する。しかしながら実際に１例目から追うことはほぼ不可能である。探知が遅れれば遅れるほど、対策も遅れ、感染が拡大する。その時間的なギャップを埋めるであろう早期探知システムを紹介する。
individual based model(以下、略して ibm)は、近年の感染症モデルとして最もパワフルなモデルであり、新型インフルエンザ対策では広く用いられている 1-6)。また、天然痘対策にも用いられている 7,8)。しかしながらモデルはあくまでモデルあり、実際の人の所在、移動を表現したものではない。モデルをより現実的に近づける努力は重要であるが、それでもやはり現実性は乏しい。逆に本研究では、実際の人の所在、移動のデータからモデルを構築した。このような試みは既に行われている 9-11)が十分ではない。Eubank9)らはポートランドでの人口 160 万人での所在データを用いてスモールワールド性を確認し、また、それを天然痘に応用している 10)。しかしながら、そこでは電車を始め移動手段内での感染は考慮されていない。逆に、日本において通勤電車内でのみの接触を計測された研究 11)があるが、電車以外での接触が考慮されていない。したがって、所在と移動の両方のデータを同時に扱えることは重要である。また、先行研究では感染症にとって重要な接触場所である家庭、学校、職場を認識し、また家族内での感染がさらに学校、職場等で広がることが表現されない。その両者を満たす実際のデータを用いた ibm は、より現実性の高いモデルとなる。本報告ではこれを real ibm(ribm)と呼ぶ。
Ribm は当初東京都市圏をはじめ多くのパーソントリップ調査の貸与を新型インフルエンザ対策、バイオテロ対策の企画立案のために受け、分析を行われてきた。特にパンデミックにおける初発例日本侵入時の感染の広がり 12)や、天然痘と用いたバイオテロへの応用は既に行われている 13)。
しかしながら、パーソントリップ調査は全数調査ではなく、また全国の１/3 程度の人口が調査対象から外れており、またさらに近年予算の都合上実施されなくなっている。そこで、より広範な人口をカバーしている調査として国勢調査を用いたシミュレーションも行っている。国勢調査では全国民の５００ｍメッシュでの通学、通勤の移動が分かる。ただし難点は、通学、通勤以外の移動は不明で、また移動時間帯も不明である。こうした国勢調査を用いた研究は、バイオテロ対策のツールとして実用化されている。14）
シミュレーションは感染症の広がり、また効果の有効性を評価するための有効なツールであるが、実際には初発例や暴露の状況は不明である。それ故に、ある程度感染が拡大して初めて、新型インフルエンザやバイオテロの発生に気づくわけである。つまり、シミュレーションで感染が一定程度広がった時点が、実際に我々が直面する最初、と言うことになる。このタイミングを早めることが、そして対策を早く稼働させることが、感染症の被害拡大を抑える最も有効な手段であることは論を待たない。そのためには従来の診断による情報収集ではなく、症状の情報収集がより重要となる。
諸外国でも電子カルテ、救急車要請・搬送、ＯＴＣ医薬品の購買、救急外来、検査オーダー、学校欠席、薬局の処方箋について実用化されている。日本でも、（1）リアルタイムで、（2）データ収集及び解析を自動的に行い、（3）特別な時だけではなく常時行い、（4）週単位や月単位ではなく毎日行い、（5）一部の地域のみでの実施
ではなく全国で行い、その結果早期対応策につなげることができる、データが検証されてきた（参考文献）。また、（1）～（5）までを満たすだけではなく、特異度が高いこと、保健所及び医療機関、教育委員会・保育課、学校医・園医といった予防指導を日頃からする立場にある機関が個々の施設と連携し、情報共有を図れる、という観点からも検討された。その結果、日本で自動的に解析し、初動評価に用いて対応すべき健康危機事象を抽出し、施設単位と地域単位の両方の面で活用できるのは学校・保育所と薬局であることが結論づけられ、常時運用が行われている。現在では学校・保育園は全国で約 3 万施設（24 県 6 政令指定都市 2 特別区の全校をはじめとする学校の約半分、保育園の１／３）、薬局の方は約１万薬局（全国の全薬局の１８％）である。両者は世界的に見ても精度やカバーの広さにおいて比類のないシステムとなっている。現在は薬局の方は日本医師会、日本薬剤師会、日本大学薬学部、（株）EM システムズが、学校・保育園の方は日本学校保健会が運用しており、前者

は http://www.syndromic-surveillance.net/kanjyasuikei/で、後者は http://www.syndromic-surveillance.net/で一般公開されている。またそれらの早期探知システムとしての精度の検証も行われている 15-17）。また、サミットのような政治的、国際的イベント、オリンピックや国体あるいはマラソンのように多くの人が集まるような行事の際には、その監視、評価の強化が行われている。
しかし課題は全国での運用に至っていない点である。例えば学校では 24 県 6 政令指定都市 2 特別区では全校の情報がカバーされているが、残りの 23 県では全く情報が得られない。2020 年のオリンピックに向けて、全国をカバーすべく整備が進められている。
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[2] Longini Jr. IM et al.: "Containing Pandemic Influenza at the Source", Science, 2005.
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[4] Germann et.al.,2006 "Mitigation strategies for pandemic influenza in the United States"
PNAS(06)5935-5940[5] Ferguson NM et al.: "Strategies for mitigating an influenza pandemic ", Nature, 2006.
[6] Glass R.J. et al. "Targeted Social Distancing Designs for Pandemic Influenza"EID12(11),2006.
[7] 大日康史「individual based model を用いての公衆衛生的対応能力を明示的に考慮した天然痘対策の評価」
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292(3):42-49.
[11] 七丈 直弘(2006)「人の移動を考慮した感染シミュレーションモデルの作成」厚生労働科学研究費補助金「生物テロに向けたシミュレーションの構築と介入効果の検討に関する研究」報告書[12] 大日康史、菅原民枝。実際の移動データを用いての individual based model のパンデミックへの応用.
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