下水インフラを活用した新型コロナウイルス
遺伝子の検出による早期検知
やまもと れ い こ

いしかわよしひろ

す ず き ひでゆき

あく

ね まさむね

きしだ山本礼子1・石川美宏1・鈴木英之1・阿久根正宗1・岸田まりな1
1（株）建設技術研究所

東京本社上下水道部（〒103-0007 東京都中央区日本橋浜町3-15-1）

新型コロナウイルスは糞便中からも検出されることから、下水中のウイルス遺伝子濃度と感染者数の相関があると報告されているが、日本では低濃度であるため下水中のウイルス濃度分析による高度なトレンド予測は十分に行えていない。そのため、本研究では低ウイルス濃度における感染動向の早期検知を目的とした下水のサンプリング、分析、結果の解析を行った。下
水サンプルの繰り返し分析でウイルスが検出された回数により低ウイルス濃度を定量化し、正規分布、ベイズ推定により療養者数の増加確率を推定した。その結果、新型コロナウイルスの動向について早期検知の可能性が示唆され、本手法が下水疫学で活用できる可能性が示された。
Key Words : COVID-19，下水疫学，早期検知，モニタリング，正規分布，ベイズ推定

1. はじめに

２. 確率分布を用いた流行の早期検知（1）背景下水サーベイランス（下水中のウイルス検査・監視）は、新型コロナウイルス感染症の地域毎のまん延状況の把握や特定の施設における感染有無の探知等を行い、効果的・効率的な対策に繋げられる可能性がある。このため、国内外で下水調査に関する研究・取組が行われている 1）。下水サーベイランスは人からの検体採取が不要であることから、臨床検査よりも網羅的かつ早期に感染状況を把握できる可能性があり、その中で、欧米では新型コロナウイルスの新規感染者数と下水中のウイルス遺伝子（以下、ウイルス）濃度は相関があることや、新規感染者数の報告よりも早期に下水中に兆候が現れることが報告されている 2)が、日本では欧米に比べ感染者数が少なく、下水中のウイルス濃度の多くが定量下限値以下であるため高度なトレンド予測が困難である。
そこで、下水疫学調査を重要な社会インフラのひとつと位置付け、感染動向を事前に検知することにより、対策に資するよう研究を行った。

（1）下水サンプリング及び分析A 市下水処理場におけるサンプリングの概要を表1 に示す。採水したサンプルは、「下水中の新型コロナウイルス遺伝子検出マニュアル 日本水環境学会」に基づき、1 サンプルに対し 3 回分析を行った。プ
ロセスコントロールはトウガラシ微斑ウイルス（PMMoV）、濃縮方法は PEG 沈殿法、RNA 検出はCDC_N2 系を用いた。
なお、解析期間はワクチン接種率が 50％を超過した 2021 年 10 月以降は下水中のウイルスがほぼ検出されなかったため、2021 年 9 月末までの分析結果を対象とした。

（2）本手法の概要
本研究では、①下水のサンプリング及び分析結果を用い、②低ウイルス濃度における検体の繰り返し分析結果を統計的に解析することで、③正規分布及びベイズ推定による確率分布を用いた早期検知を行った。それらを活用し、社会実装に向けたモニタリング計画手法を検討した。図-1 にフローを示す。

確率分布を用いた流行の早期検知（１）下水サンプリング及び分析①採水の条件／②分析方法（２）統計的解析①分析結果（低濃度）の定量値化／②下水のリードタイムの推定（３）確率分布を用いた流行の早期検知①正規分布／②ベイズ推定

下水中のウイルス濃度の実践的なモニタリング計画手法を検討

図-1 本研究のフロー下水サンプリングの概要

表-1

期間①
処理能力
処理人口
採水場所
採水期間
頻度
採水方法
解析対象

期間②約70千m3/日（2020/04時点）
約114千人（2020/04時点）
沈砂池（粗目スクリーン手前）
2020/07～2021/03
2021/04～2021/12
1回/週
2回/週
コンポジット採水（朝・昼・夕）
スポット採水（朝）2020/07～2021/09

3

1300

検出値の多くが定量限界値以下

0200
1000

療養者数

2500
400
300

200

110000図-221000

分析結果の定量値化

陽性カウント数との相関が最も高いタイムラグ→今回のリードタイム

1

陽性カウント数

陽性カウント数で4値化（定量的表現）1週間の療養者数の増減

50-7日-3日00日

4日

（採水日）

7日

10日

14日

採水日から療養者数報告日までのタイムラグ（リードタイム）

図-3

1.0

リードタイム推定のイメージ

第1期間について4～5日で報告されている既往研究があることから、10日を採用する

0日
0.48

0.5

相関係数

2

陽性カウント数

150

陽性カウント数（回）

400

3
療養者数

療養者数（人）4200

処理区内の療養者数（人）53

陽性カウント数（N=3）

検出限界値
ウイルス濃度（CDCN2）500

処理区内の療養者数（人）ウイルス濃度（log10 copies/L）

療養者数
定量下限値

7日
0.58

第1期間
（2020/7/27～2021/3/31）

10日
0.48

第2期間
（2021/4/1～2021/6/14）
第3期間（2021/6/15～2021/9/21）

0.0■● リードタイムの設定日□○ 上記以外-0.5（2）統計的解析a) 分析結果の定量値化
定量下限値を下回るが検出限界値以上であるウイ
ルス濃度分析結果を定量値化するため、3 回の繰り返し分析の中で下水中のウイルスが検出された回数（以下、「陽性カウント数」という。）を用いて 0 回～3 回の 4 値とした 3) （図-2）。
b） 下水のリードタイム推定
下水中のウイルス濃度と感染者数との相関は、新規感染者だけでなく療養者もウイルスを排出する 4)ことから、本研究では療養者数を用いた。ここで、感染動向を把握するにあたり、新規感染者数と療養者数の相関があることを前提とし、PCR 検査の手続き等に要する時間だけでなく、不顕性や濃厚接触者がウイルスを保有していてもその時点で陽性となっていない隠れた感染者が陽性と判定されるまでの時間を早期検知することが可能となると考える。
下水中のウイルスは、感染拡大のおよそ 1 週間前に検出される 5)と言われており、下水に兆候が表れてから同兆候が療養者報告数に表れるまでの日数（以下、「リードタイム」という。）を把握することが必要となる。リードタイムは、検査体制や結果の集計方針等の変化により経時的に変動する可能性が考えられる。そのため、感染の拡大から収束までを1 期間として期間ごとに推定を行った。各期間で採水日と療養者数報告日のタイムラグを変化させて、陽性カウント数と 1 週間の療養者増減数の相関が最も高くなるリードタイムを推定した（図-3）結果、リードタイムは 7 日～10 日と推定された（図-4）。
（3）確率分布を用いた流行の早期検知a）解析目的
下水中のウイルス検出が低濃度の場合、感染者の将来人数のような精緻な予測は難しいため、流行の第3期間はいずれも相関係数が低いため、第2期間と同じ7日と想定

-1.0
0

714
リードタイム（日）21図-4

リードタイムの推定結果
表-2 解析方法の一覧

必要な使用する療養者数の本研究のデータ数

データ

検討内容

①正規分布

多定量(増減人数)解析②ベイズ推定少～多定性(増加・非増加)

解析、検証

解析方法

拡大・収束の早期検知を目的とし、療養者数の増加確率を推定した。療養者数の増加確率は、採水日からリードタイム後の療養者数が、その 1 週間前の療養者数と比較して増加する確率を示す。
b）解析方法陽性カウント数におけるリードタイム後の 1 週間の療養者増減数のデータから、データ数が比較的多い場合と少ない場合を想定し、①正規分布及び②ベイズ推定の 2 つの方法で療養者数の増加確率を推定した。解析方法の特徴は表-2 に示すとおりである。
c）正規分布に基づいた増加確率の推定
正規分布は、データ数が十分にある場合の確率予測が可能であり、正規分布に基づいて療養者数の増加確率を推定した。療養者増減数が正規分布に従うと想定して陽性カウント数ごとにフィッティングを行い、得られた確率分布から増減数が正となる確率を増加確率とした。
解析対象期間の全データを使用した結果、全ての陽性カウント数で正規分布にやや従わない傾向が見られた。そこで、以下の期間のデータを除いた。
①2021 年 8 月中旬（お盆の帰省時期）のデータ
は、被検査者の急増に伴う、療養者に占める不顕性感染者の割合が増加し、他期間と異なることが想定されるため異常値と判断した。
②ワクチン接種率が 50％程度に達した 2021 年 9

月以降のデータは、ワクチン接種率の増加に伴い、の療養者数の増加率を比較することで精度を検証し不顕性感染を含む真の療養者数と臨床検査を基に報た。実用では、感染拡大～収束の波の途中で何度か告される療養者数に乖離が発生していたと想定され更新することが想定される。その際、リードタイムるため、異常値と判断した。
を正確に推定できない可能性があるため、本研究で上記条件でデータを選別し、正規分布で療養者増は実用を想定し、リードタイムは 7 日であると仮定減数をフィッティングした結果、全ての陽性カウンし、ベイズ推定を行った。
ト数で測定データが概ね正規分布に従った（図-5）。
なお、ベイズ推定は実用を想定して解析を行った
図中の正の累積確率が療養者数の推定増加確率、負ため、対象期間内の全データを用いて解析し、異常の累積確率が療養者数の減少確率である。
値の除外等は行っていない。
陽性カウント数が 0 回の場合は療養者数の減少確
ベイズ推定はデータ数が少ない段階でも使用でき率が 59%であり、下水でウイルス濃度が検出されなる一方、各更新時にデータ数が少ないと、療養者数い場合はリードタイム後の 1 週間で療養者数が減少の細かな変動に結果が大きく依存する。そのため、する可能性の方が高い。一方で、陽性カウント数がある程度の回数の分析結果をまとめてベイズ更新を
1～2 回の場合は療養者数の増加確率が 64%、陽性行うことが望ましいが、陽性カウント数 1～3 回のカウント数が 3 回の場合は 97%であった。これより、 それぞれでデータ数が不十分であり、ベイズ更新が下水でウイルスが検出され、陽性カウント数が大き十分にできなかった。そこで、本研究においては、いほど療養者数が増加する確率が高いことが分かる。 陽性カウント数が 0 回、1 回以上の 2 分類で整理し以上より、陽性カウント数と 1 週間の療養者増減た結果、データ数が確保され、陽性カウント数 0 回数を用いて療養者数の増減トレンドの予測が可能ででは 4 回、陽性カウント数 1 回以上では 5 回のベイあると言える。実用方法としては、下水サンプルのズ更新を行うことができた。
測定により陽性カウント数を新たに入手した場合、ベイズ更新による療養者増加確率の推定結果を図入手した陽性カウント数における図-5 の増加確率が-6 に示す。療養者数の増加確率の期待値は、陽性カ療養者数の推定増加確率と考えることができる。
ウント数 0 回の場合は 33→41%、陽性カウント数 1d）ベイズ推定に基づいた増加確率の推定回以上の場合は 33→52％と変化した。陽性カウン
データ数が少ない段階でも採用でき、データ数のト数が 0 回の場合は療養者数が増加しない傾向が分増加に伴って予測確率を更新することで精度を高めかるが、1 回以上の場合は増加確率が 50%付近であることができるベイズ推定による検討を行った。療り、療養者数が増加する確率と増加しない確率が同養者数が「増加する」か「増加しない（減少または程度である。これは、本手法では療養者数が少ない不変）」かは、増加確率 p の二項分布に従うと仮定ケースと多いケースの増減回数を同等に扱っている
し、p をベイズ推定により求めた。共役事前分布をためだと考えられる。療養者数が少ない場合には、ベータ分布の一様分布 B(1,1)として設定した上で、療養者 1 人の増減が療養者増減の判定に与える影響実用を想定した解析のため、ベイズ更新についてはが大きいため、療養者数に応じて分類して増加確率
各陽性カウント数の測定データ 10 回集積ごとにの推定を行うなどの改善が必要である。一方で、陽行った。
性カウント数 0 回の場合には、陽性カウント数 1 回
また、各更新後の増加確率と次回更新までの実際以上の場合に比べて全体的に療養者数が少なく、療陽性カウント数0/3

陽性カウント数1/3～2/3

陽性カウント数3/3

100%
増加確率
41％

50%
25%
0%
-100

減少確率
59％

-50050
1週間の療養者増減数(人)-50050
1週間の療養者増減数(人)陽性カウント数0回（検証結果）

6109050
療養者数の推定増加確率 [%]図-6100100

陽性カウント数1回以上（検証結果）①(33%)

5②(50%)※範囲は95%確信区間

706050
40③(47%)4④(52%)⑤(44%)

323020110123

更新回数 [回目]4100

更新回数（平均値）

増加率（検証結果）

80

00-50
050
1週間の療養者増減数(人)陽性カウント数1回以上（解析結果）

増加確率（解析結果）

確率密度

2

療養者数の推定増加確率 [%]①(33%)②(36%)③(41%)④(41%)

3

100 -100

6

100
更新回数（平均値）

確率密度

100 -100減少確率
3％正規分布に基づく各陽性カウント数における療養者増加確率の推定

陽性カウント数0回（解析結果）

4

増加確率
97％

減少確率
36％

図-5

5

1週間の療養者増減数の累積確率

増加確率
64％

療養者数の推定増加確率 [%]累積確率75%増加確率（解析結果）

90増加率（検証結果）※範囲は95%確信区間

807060504030201000050
療養者数の推定増加確率 [%]1001234

更新回数 [回目]ベイズ推定に基づく各陽性カウント数における療養者増加確率の推定5

養者 1 人の増減が療養者の増減判定に与える影響が同程度であったため、推定が可能となったと考えられる。
また、ベイズ推定の検証について、最後のベイズ更新以降のデータは本研究の対象範囲外としたため、各陽性カウント数の最後のベイズ更新結果は検証の対象外である。そのため、陽性カウント数 0 回では1～3 回目の更新、陽性カウント数 1 回以上では 1～4 回目の更新で検証を行った。
実際の療養者数の増加率が推定増加確率の 95%確
信区間内に含まれたケースは、陽性カウント数 0 回では全ての更新、陽性カウント数 1 回以上では 4 回のうち 2 回であった。ベイズ推定は更新を重ねることで精度が上がるため、1 回以上のケースでも更新
2、3 回目は 95%確信区間内に含まれていることから、本予測方法には再現度があると言える。一方、
陽性カウント数 1 回以上における更新 4 回目では、ワクチン接種率の上昇に伴う不顕性感染者の増加により、95%確信区間の範囲外になった可能性が考えられる。

下水道
基礎調査
・採水時間
（時間別の検出把握）・リードタイムの確認
・処理区の特性・施設の運転管理 等

平常時（小康状態）

モニタリング：採水・分析・評価（週1回程度）

早期検知
処理場

流行期～収束期

地域の絞り込み

マンホール
個別施設 採水・分析（週2～3回程度）

感染状況・流行状況による衛生部局との調整

感染者数の推計

保健・衛生部局

図-7

収束期の
早期検知

採水・分析（週2～3回程度）

陽性者・療養者数の提供

対策強化

感染流行の早期感知
情報提供による行動変容促進

情報発信

首長や政策部局への情報提供
市民への情報公開

平常時及び検知時のモニタリングイメージ

下水インフラを活用することで、感染傾向を早期検知できることが確認されたことや、小流域や管渠施設などでも検出ができており、感染震源地（エピセンター）の絞り込みを組み合わせることで、経済活動との両立を進めていくうえでメリハリのある対策を行うことが期待できる。ポストコロナにおいて、処理区内の感染者数が少ない場合でも、不顕性や無症状者などにより下水中のウイルス検出濃度が高いことで警戒発信を行うなど、人を対象とした PCR検査を行わなくても疫学調査により流行状況を把握することが可能であり、モニタリングの蓄積が重要（4）早期検知における課題と展望である。
下水中のウイルス検出濃度が低い場合でも、陽性「下水 PCR 調査を活用した広域監視技術ガイドカウント数を用いることで定量値化が可能となった。
ライン（案）
国土交通省」においても、保健衛生予測精度改善の余地はあるが、正規分布やベイズ推部局と下水道部局の連携手法を図るよう明記されて定での療養者数の増加確率の推定により流行トレンいる。本手法では、減少傾向の早期検知も同時に可ドの早期検知が可能であることが示唆された。
能であるため、保健衛生部局との連携によるニーズ
一方、本研究時期におけるワクチン接種率の高い把握、採水箇所や地域特性に応じた採水時間・頻度状況では不顕性感染者の割合が増加し、流行の早期についてモニタリング計画を立案し、情報公開と合検知が困難であった。そのため、実用化に向けてはわせ、平常時～ウイルス検知時～終息期における対より一層のウイルスの検出精度向上や予測に用いる策の判断に繋げることも期待される（図-7）。
データの最適化が必要である。

３.モニタリング計画手法への今後の展開

謝辞：本研究においては、下水サンプル回収には自治体に協力いただいた。また、金沢大学地球社会基盤学系 本多教授との共同研究により、助言指導いただき、株式会社環境総合リサーチの協力のもと分析を行った。ここで、感謝の意を表する。

（1）モニタリング計画の提案
本検討では早期検知及び分析調査の結果より、社会実装に向けたモニタリング計画手法を以下のとおり取りまとめた。
参考文献----------------------------------
トレンド把握には週 1 回の採水が必要であり、
1) 下水サーベイランスに関する促進計画 令和3年11月
流行初期等は週 2 回以上の採水が望ましい。
16日 内閣官房新型コロナウイルス等感染症対策推進
マンホール採水により、感染者がより多い室ら（少ない）地域を洗い出すことが可能となる。 2) Artem Nemudryi ら ： 『 Temporal Detection and
地域特性や人の生活パターンを加味し、採水
Phylogenetic Assessment of SARS-CoV-2 in Municipal
時間の選定やコンポジットによる採水方法をWastewater』, Cell Rep Med, 1(6), 2020年9月.
設定する。
3) Bo Zhao ら ： 『 Tracking community infection（2）今後の課題と展望
本研究では、新型コロナウイルスの新しい変異株や、新型コロナウイルスに限らず下水中から検出可能な疫病等に適応できるため、下水疫学において広く活用できると考えられる。

dynamics of COVID-19 by monitoring SARS-CoV-2 RNA
in wastewater, counting positive reactions byqPCR』, medRxiv, 2021年12月.
4) Shufa Zhengら：『Viral load dynamics and disease
severity in patients infected with SARS-CoV-2 inZhejiang province, China, January-March 2020:
retrospective cohort study』, BMJ, 2020年4月
5) Jordan Pecciaら：『Measurement of SARS-CoV-2 RNA
inwastewater
trackscommunity
infectiondynamics』, nature biotechnology, 2020年7月