L

第31巻

第4号
内

原

容

著
バンクロフト糸状虫感染率が、尿を検体とするIgG4ELISAの結果と比較して異常な高値を示したICTテスト：タイ国において経験したICTテスト偽陽性例の検討
木村 英作， MTAnantap㎞tLD・L㎞凱S・Th3mmaPa1・，伊藤！

短平成15年12月

誠，PSinghasivanon，J．W田kagul…一……・一…：…………・………………一・…一…一・217

報
血小板上の血清特異的IgGは輸入デングニ次感染患者の急性期に特異的である
大石 和徳，井上 真吾，倉本 剛史，鬼塚正三郎，齊藤麻理子，長谷部 太，
森田

公一，永武

毅………………・・………一………・・………

・・223

第27回日本熱帯医学会九州支部大会報告

シンポジウム2

熱帯感染症の疫学とモデル構築の意義

特集の解説
嶋田

雅曉…………一……・………・………・・…………一…………

解題：熱帯感染症の疫学とモデル構築の意義
嶋田 雅曉，浜田 芳樹，安高 雄治，門司 和彦……・…………・
三日熱マラリアモデルの構築とコントロール・プロジェクトヘの応用
石川 洋文……・…………・……………一空間疫学アプローチは疾病対策にどのように役立つか
谷村

227
・・229

・・233

晋……・…………・…………・・……・……・……・……・一一237

フィールドオブザベーションからのモデル構築
中澤

港・f………………・………………一・…一……………・

・…一・

一243

数理生態学者からの短いコメント山内

淳・…・……………・・……・…………・一………・……●……

…

・・247

会報・記録
2003年度（平成15年度）日本熱帯医学会役員名簿（2003年12月1日現在）・…
日本熱帯医学会雑誌編集委員名簿……・…………・……………・・…・…・……
投稿規定……………・…・…………・……・・……………・・…・…・……・………

著作権複写に関する注意………・………・・………………・・…………

31巻総目次

一249
……

・・251

・・253

・・…2541■

;A i ' '

#*,

31 ,

4

* 217 222

2003

217

UNEXPECTEDLY HIGH PREVALENCE OF WUCHERERIA BANCROFTIINFECTION OBTAINED BY ICT CARD TESTS IN COMPARISON WITH THAT
DETERMINED BY IgG4 ELISA USING URINE SAMPLES =A POSSIBILITY OF FALSE POSITIVE REACTIONS WITH ICT CARDTESTS IN A STUDY IN THAILAND
E KIMURA M T ANANTAPHRUT12, D. LIMRAT3, S . THAMMAPAL04
M. ITOHl, P. SlNGHASIVANON5 and J. WAIKAGUL2
Accepted 19, November, 2003

Abstract: With the purposes of studying the recent prevalence of Wuchereria bancrofti infection in Thai‑Myanmar
border areas, and evaluating the usefulness of a new ELISA, which uses urine as samples (urine ELISA), 5 1 9 peo‑
ple in Sangkhla Buri and 84 people in Suan Phung were exantined by ICT card test for filarial antigen and by urine

ELISA for filaria‑specific lgG4, In the former area, positive rates by ICT test and the ELISA were 16.8% and21.2%, respectively; in the latter area, the respective rates were 10.7% and 7.1%. These figures were unexpected,
because the urine ELISA used to give much higher prevalence than antigenemia tests in our previous studies. In ad‑
dition, only 37 of 96 ICT positives (3 8.5 1 o) were urine ELISA positive. Our previous studies showed that the sen‑sitivity of urine ELISA among the microfilaria and/or antigen positive individuals was more than 90%. Diethylcar‑
bamazine treatment given to the known ICT positives at 300 mg/day for 1 2 days reduced antigenemia rate from

100% to 32.8%, which was determined 2 months after treatment by Og4C3 ELISA. The reduction of 67.2%
seemed to be unusually high. These conflicting results could be explained by possible false positive reactions pro‑

duced by ICT test.

INTRODUCTION

but the infounation is not sufficient.

Meanwhile, immunodiagnostic methods to detect filar‑

There are two species of lymphatic filaria in Thailand,

ial infection have become popular in field surveys. In Thai‑

Wuchereria bancrofti and Brugia malayi. W bancrofti island, ICT card tests and Og4C3 ELISA, both of which de‑endemic in Thai‑Myanmar border provinces oftect W bancrofti circulating antigens, were reported to be

Kanchanaburi, Tak and Mae Hong Son (Khamboonruang etvery satisfactory (Phantana et al., 1999; Bhumiratana et al.,

al ., 1987; Phantana et al., 1995; Swaddiwudhipong et al.,1999). Itoh et al . (2001) developed an ELISA that could1996). Most of the microfilaria carriers are Karen migrants

detect filaria‑specific urinary lgG4 without concentration of

from Myanmar (Swaddiwudhipong et al., 1996). In earlysample urine (urine ELISA) . The ELISA showed the sensi‑

reports, B. malayi was endemic in 6 provinces of the east‑

tivity of 95.6% when tested with 9 1 antigen and/or microfi‑

ern coast of the peninsula of South Thailand (Guptavanij etlaria positive Sri Lankans, and the specificity of 99.0% withal., 1977; Harinasuta and Sucharit, 1977). It is now re‑

298 non‑endemic controls in Thailand, Laos and Japan.

stricted to 2 provinces, Surat Thani and Narathiwat (Annual

In the present study, we applied ICT tests and the urine

Report 2000, Filariasis Division, Ministry of Public Health,

ELISA in two W bancrofti endemic areas in Thailand in or‑

Thailand). The increasing number of migrant workers fromder to study the recent situation of filarial infection, and to

Myanmar could influence the distribution and endemicity

assess the usefulness of the ELISA. Detected ICT positives

level of filariasis especially in the Thai‑Myanmar border,

were treated with diethylcarbamazine (DEC), and the ef‑

2
3

4
5

Department of Parasitology, Aichi Medical University School of Medicine, Japan;
Department of Helminthology, Faculty of Tropical Medicine, Mabidol University, Thailand;
Office of Vector‑borne Diseases Control Region 5, Ministry of Public Health, Thailand;
Filariasis Division, Department of Communicable Diseases Control, Ministry of Public Health, Thailand;
Department of Tropical Hygiene, Faculty of Tropical Medicine, Mahidol University, Thailand

218

fects were evaluated with Og4C3 and urine ELISAs. In the

RESULTScourse of the study, we noticed unaccountable relations be‑

tween ICT and urine ELISA results, and an unusually sharp

The prevalence of filatial infection in Sangkhla Buridecrease in antigen positive rate after DEC treatment. Possi‑

and Suan Phung by means of ICT card test and urine

ble reasons for these findings are discussed.

ELISA is shown in Table I . The ICT test resulted in the

MATERIALS AND METHODSIn Sangkhla Buri, Kanchanaburi Province, 5 1 9 people(40 1 ethnic Karens and 1 1 8 Thais) were exalnined by ICT

positive rates of 16.8% and 10.7% in Sangkhla Buri and
Suan Phung, respectively (P >0.1), while the urine ELISA
gav6 21.2, o and 7.1% (P <0.003) (Table 1‑a). In each area,

the positive rates compared between ICT test and the
ELISA were not different (Sangkhla Buri, P >0.06; Suan

card test (ICT Filariasis, AMRAD, Australia; imported toJapan from Binax Inc., Portland, ME, USA in mid February,

Phung. P >0.4). Both with ICT test and urine ELISA, Thais

2001) and by urine ELISA. Sample collection was made in
24‑26 March, 200 1 by house‑to‑house visit along main

rates (Sangkhla Buri, P >0.6; Suan Phung. P >0.2) (Table 1‑

roads. The ICT test was carried out following indications

provided by the manufacturer. Urine sanrples were mixed
with sodium azide at O. I % for preservation. They weretransferred to Aichi Medical University, Japan, and tested

for lgG4 within 4 months after collection. It was shownthat the time of urine collection did not influence lgG4 tit‑ers (Itoh et al., 2001), and the samples can be kept for atleast 1 4 months at 4 C without deterioration (unpublisheddata). Adult Brugia pahangi extract was used as antigen
for the ELISA. The levels of urinary lgG4 were expressedas antibody units (U) that were caiculated based on a stan‑and Karens did n(5t show any differences in the positiveb). Comparing the two imnrunological methods, only 35 of
87 ICT positives (40.2%) were ELISA positive in Sangkhla
Buri, and 2 out of 9 (22.2%) were positive in Suan Phung.
These results indicate that the urine ELISA showed a very
Table I . Prevalence of filarial infection in Sangknla Buri and Suan Phunga) prevalence compared by diagnostic method and locality

Method Sangkhla Burifilarial control population in Thailand and Laos as the geo‑

metric mean of (antibody units +1) +3S.D., was 54.7U. The
technical details on urine ELISA were described elsewhere(Itoh et al., 2001). In Suan Phung, Ratchaburi Province, 84

No. exam. No, posltive (%)

ICT test 5 1 9

87 (16.8)

84

9 (10.7)

Urine ELISA 5 1 9

1 10 (21 .2)

84

6( 7.1)b) prevalence (%) compared between ethnic Thai and Karen people

dard curve constructed for each ELISA plate using diluted

positive sera. The cut‑off value, detennined with non‑

Suan PhunNo. exam. No, positive (%)

Suan PhungKaren

San khla Buri

MethodThai
Thai(N=401) (N=1
1 8) (N=62)(N=22)Karen

ICT test 1 6.5

17.8

12.9

4.5

Urine ELISA 20.7

22.9

8.1

4.5

people (62 Karens and 22 Thais) were examined by the

Table 2. Comparison of ICT test and urine ELISA, and the sensitivity of the ELISA

same methods. They were outpatients who visited the ma‑a) ICT test vs. urine ELISA: the positivity and negativity by locality

laria clinic of Raj anagarindra Tropical Disease International

Sangkhla Buri

Urine ELISA

Centre (RTIC) in 21 March‑30 April, 2001.

Po sitive

In early April, all known ICT positive people in
Sangkhla Buri were treated with DEC at 300 mg/day for 12
days. About two months after treatment, in 4‑8 June, 67 of

ICT test

Negative

Total

Positive

35

52

87

Negative

75

357

1 10

409

432
519

Total

them were re‑examined by Og4C3 and urine ELISAs. The
whole blood collected on a filter paper was used for the
Og4C3 ELISA as described by Itoh et al .(1998). The effi‑cacy of this ELISA is equivalent to an ELISA using ordi‑
nary serum samples.
For statistical analysis, x2 test or Fisher's exact test wasused to compare positive rates, and one‑way analysis ofvariance (ANOVA) was used to compare lgG4 Ievels afterconverting antibody units to log values. The P value of <Suan PhungICT test

Urine ELISA
Positive

Negative

Positive2

7

9Negative

4

71

75

Total

6

78

84

Total

b) Sensitivity of urine ELISA regarding the present ICT test results asa gold standard

Sangkhla Bun Suan Phung Total

0.05 was considered significant.

The study was approved by the Ethical Committee ofthe Faculty of Tropical Medicine, Mahidol University,

No. ICT test positive

87

9

96

No. urine ELISA positive

35

2

37

Bangkok, and carried out following the guidelines.

Sensitivity of urine ELISA

40.2%

22.2%

38.5%

219

Table 3. Prevalence in Sangkhla Buri determined by ICT test, ana‑

Table 5. PreValence in the first (pre‑treatment) and second (post‑treattnent)

examinations, including 67 ICT positives examined twice

lyzed by sex and age

FemaleMale

MethodTotal

No exam No. positive No exam No, positive No exam No, positive

Age
‑10

37

1 1 ‑2050

21‑30
3 1 ‑40' (%) ' 38' (%) ' '75 (%)
6 (16.2)

3 ( 7.9)

1 st exam. (24‑26March)

No. ICT positive

Antigen as ays

9 (12.0)

6 (12.0)66

1 (10.6)116

50

9 (18.0)64

9 (14.1)

114

18 (15.8)

46

12 (26.1)

50

9 (18.0)96

21 (21.9)

4 1 ‑5029

10 (34.5)34

6 (17.6)

63

16 (25.4)51‑

36

8 (22.2)19

2 (10.5)55

10 (18.2)

Total

248 51 (20 6) 271 36 (13.3) 519 87 (16 8)

13 (11.2)

Urine ELISA

2nd exam. (4‑8 June)

67 (100) No. Og4C3 positive 22 (32.8)

negative

O (0.0)No. IgG4 positive
negativene. gative

24 (35.8)

42 (62.7)

43 (64.2)

negative( ) Percentage of the 67 ICT positives

4. o

IF'
ld"I'

･P

Male

‑10

37

,

Female' (%) ,'(%)'' (%)
1 ( 2,7)38

1 ( 2.6)

75

1"I
il

,
1'F

't

lle 1.0

2 ( 2.7)

1 1 ‑2050

6 (12.0)66

8 (12.1)

1 16

14 (12.1)

21‑30

50

1 1 (22.0)

64

11 (17.2)

114

22 (19.3)

3 1 ‑4046

17 (37.0)50

1 1 (22.0)

96

28 (29.2)

41‑50

29

14 (48.3)

34

9 (26.5)

63

23 (36.5)51‑

36

1 6 (44.4)

19

5 (26.3)

55

21 (38.2)

Total

248 65 (26.2) 271 45 (16.6) 5 19 1 10 (21 .2)

1)

o. o

1)

1)

,
,

$

,
, ,,
,

0.0 1.0

,
,,
, , ,

IF

,

Total

exampositive
No exam No. positive No,
No positive
exam No
No,

Age

I

'a e:1 2.0

,

,

,,

e9D
laS:

analyzed by sex and age

1)

,

3･O
Table 4. Prevalence in Sangkhla Buri determined by urine ELISA,

45 (67.2)

25 (37.3) No. IgG4 positive

c
,

,
,
(F

,
,

2.0

3.0 4.0

Pre‑treatment lgG4 unit

Fig. 2 Correlation of urinary lgG4 antibodies before and after treatnent(Note) Two dotted lines (horizontal and vertical) indicate the cut‑off
level. Antibody units are converted to log (unit+ 1).

low sensitivity against the ICT test positives (Table 2).

The prevalence rates by ICT test (Table 3) and urine
ELISA (Table 4) are analyzed by age and sex for Sangkhla
Buri. Two familiar findings were obtained: a higher preva‑
lence in males (P <0.03 for ICT; P <0.008 for the ELISA)

and a higher prevalence in older ages (P <0.001 for the
ELISA). With ICT tests, the age group 0‑20 years had alower prevalence than the age group 3 1 years and above (P<0.01). In Sangkhla Buri, there were 9 (12.0%) ICT posi‑
tives and 2 (2.7%) ELISA positives in the age group 10
years (11 positives in total). In Suan Phung, the youngest
positive was a I O‑year‑old girl both by ICT test and urine

ELISA.
The levels of urinary lgG4 in Sangkhla Buri are shownin Fig. I according to age. Among antibody positives, there

was no difference in the average antibody unit (geometricmean) between males (171.0U) and females (259.4U) (P >O.08). The average units for age groups 20 years, 21‑30

5.0

S

years, 3 1 ‑40 years and>40 years were, respectively, 1 4 1 .6U,

4. o

:

)e(

,
('

X X

,

3.0

,
.O
:S

,
eJD

,
hh

XxX) XXXx xxx x

xX) ( > XX

x ) X

2.0

1.0

X
x

X ..,i%Xx)5( ,( t{'‑", ::.

x
x

e l

.

)e()e( ,,x (xxs<Of 87 ICT positives detected in March in Sangkhla
Buri, 67 were treated with DEC and re‑exainined about 2
months later by Og4C3 and urine ELISAs. The prevalence

)5(

X

r

difference between the groups (P >0.08),

x
X XX
XX X
)e XxX
X Xx ) (X'E$

192.8U, 182.0U and 254.1U, and there was no statisticalxx x X

x

::

,* *

X X)2(xx X X

xbefore and after treatment is compared in Table 5 . The anti‑X

gen positive rate decreased sharply after treatment, from

100% to 32.8% (P <0.001). On the other hand, IgG4 posi‑

x

o. o

o

20

40

60

80

1 OO

Age (years)

tive rate remained almost the same (37.3% and 35.8%) (P >0.8). The pre‑treatment average antibody unit for the 25
lgG4 positives was 246.0U, and the post‑treatment averageFig. I Filaria‑specific urinary lgG4 antibodies according to age

for 24 positives was 235.0U (P >0.9). The antibody levels(Note) The horizontal line indicates the cut‑off level. Antibody units

correlated well before and after treatment ( 0.75, P <are converted to log (unit+ I ) to accommodate zero units.

0.001) (Fig. 2). Five lgG4 positives turned to negative and220
4 negatives turned to positive after treatment. Of 22 Og4C3

detected 91 .2% of ICT positives (Weerasooriya et al., 2003)

positives after treatment, 18 (81.8%) were urine ELISA

and 95.6% of Og4C3 positives (Itoh et al., 2001). In thisstudy, the post‑treatment sensitivity of urine ELISA against

positive.

the Og4C3 positives was 81.8%. As each urine ELISADISCUSSION

plate has been controlled with positive standards, it is un‑
likely that the sensitivity reduces to a level of less than 40%.

Two inununodiagnostic methods, ICT card test andThird, the prevalence by ICT test was quite high in thisurine ELISA, were applied simultaneously in two areas instudy relative to that obtained by urine ELISA, that is, thethe Thai‑Myanmar border. For most people in the studied
areas, urine collection was the first experience. Females

ratios of ELISA positive rate/ICT positive rate were I .2 inoften showed hesitation in the beginning, but almost all
people accepted the urine test except a few females withmenstruation. It has been shown that the urine‑based
method is easy and practical in Thailand.

Sangkhla Buri and 0.7 in Suan Phung, whereas, in Matara,
Sri Lanka, the ratio was 2.5 (Weerasooriya et al., 2003). In

another study in a very low endemic area in Sri Lanka, theurine ELISAIOg4C3 ELISA ratio was 7 (unpublished data) .
It is a conunon observation that antibody tests resulted in

The present study confirmed W bancrofti infection in
Suan Phung, Ratchaburi Province. The prevalence was 7‑
1 1% Ievel by ICT test and urine ELISA. There was a 10‑

much higher prevalence than antigen tests (Chanteau et al. ,year‑old positive girl, suggesting recent transmission. It

ELISA) 2 months after DEC treatment, is unusually big andseems to be necessary to conduct systematic surveys to un‑

rapid. Most studies reported the persistence of positive an‑cover hidden endemic foci in order to facilitate planningtigenemia even years after treatment (Zheng et al., 1990;

and operation of filariasis elimination program in Thailand.

Eberhard et al., 1997; Schuetz et al., 2000). The present

Sangkhla Buri had much higher prevalence of 17‑21%.

reduction does not seem to be caused by the difference inAnalyzed by age and sex, the prevalence showed a fainiliar

the method of antigen assay, because both ICT test andOg4C3 ELISA were reported to be very sensitive and spe‑

pattern: a higher prevalence among males and adults. There
were 1 1 positives in the age group 10 years by two immu‑

1995; Weil et al., 1999). Fourth, the degree of reduction of

antigenemia rate, from 100% (ICT test) to 32.8% (Og4C3cific and produced similar results (Weil et al., 1997; Simon‑

nological tests, indicating recent filarial transmission in thissen and Dunyo, 1999). Theoretically, as DEC multi‑dosearea also. Thai and Karen people showed very similar

treatments could reduce the amount of antigen up to 49% in

prevalence. This may suggest a possibility that the trans‑

1 year, as detennined by Og4C3 ELISA (Eberhard et al.,mission is occurring inside Thailand. The urinary lgG4 Iev‑

1997), the treatment will cause a big fall in antigen rate, if

els among the antibody positives were variable, and there

the majority of those treated are "borderline" positives.

was no difference in the average antibody units between
sexes or age groups. In Tanzania, with serum samples,filaria‑specific lgG4 was reported to reach the maximum

However, this is an unlikely possibility in the present study.

level in childhood (Simonsen et al., 1996).

ably negative before treatnent.

Out of 45 Og4C3 negatives after treatment, 30 showed an
antigen level of O, indicating that they had been most prob‑

In this study, urinary lgG4 was evaluated for the first

In conclusion, these unexpected findings could be ex‑time before and after DEC treatment. The antibody preva‑

plained, if we suppose that ICT tests in this study produced

lence and the level remained almost the same, indicatingthat the antibodies did not respond to the treatment in 2

false positive results. Rajgor et al. (2002) reported that ICT

months.

read 10 minutes after blood application. Apparently, theThe study resulted in several unexpected observationand findings. First, we had many ICT samples that were dif‑

ICT tests we used are different from theirs, and the productficult to judge positive or negative, necessitating repeateding negative results. We read ICT results, in most cases,

tests produced false positive results, when they were notinsert requested us to wait for 1 5 minutes before determin‑

reading of ICT cards for decision. In fact, 5 of 9 ICT posi‑several hours after blood application. If we had, by chance,

tives in Suan Phung and 28 of 87 positives in Sangkhla Burithe lot of ICT tests with some defect was not known. It waswere a part of such samples. We did not have this amountof reading problem in Sri Lanka where ICT tests were car‑ried out under similar tropical conditions (Weerasooriya et

not possible to reexamine the same population with anotheral., 2003). Second, the study result before treatment re‑vealed that only 37 of 96 ICT positives (38.5%) were urine

could be a weakness in the sense that there is no way of

10t of ICT tests. The ICT test is a simple and most conven‑ient format of immunodiagnosis. The simplicity, however,checking unusual events in a series of inunune reactions oc‑

ELISA positive (Table 2). This is very different from ourcurring on the card, except for the endpoint product of con‑

two separate experiments in Sri Lanka, where urine ELISA

trol band. Our study did not directly show that ICT tests

221

produced false positive results, but the findings strongly

whole blood absorbed on filter paper to detectsuggested the possibility. The test has to be applied with

Wuchereria bancrofti circulating antigen. Trans. R.
Soc. Trop. Med. Hyg., 92, 513‑515
7) Itoh, M.,Weerasooriya, M. V., Qiu, X.‑G., Gunawar‑

caution especiaily when it is used alone. The latest version
of ICT test (Binax Inc.) requires to be read at 10 minutes af‑
ter blood application.

ACKNOWLEDGEMENTS
The authors would like to thank Prof. Sornchai
Looareesuwan and Prof. Somei Kojima of the Asian Centre
of International Parasite Control (ACIPAC) for the support

and arrangement to conduct the present study. Thanks arealso extended to Dr. Somsong Rukpoa, Director General ofCommunicable Diseases Control, Ministry of Public Health,Thailand, for the agreement in conducting this study. Mir. S .

dena, N. K., Anantaphruti, M. T., Tesana, S., Rat‑
tanaxay, P., Fujimaki, Y. and Kimura, E.(2001): Sen‑sitive and specific enzyme‑linked immunosorbent as‑say for the diagnosis of Wuchereria bancrofti infec‑
tion in urine samples. Am. J. Trop. Med. Hyg., 65,

362‑365
8) Khamboonruang, C., Thitasut, P., Pan‑In, S.,
Morakote, N., Choochote, W., Somboon, P. and Keha,
P.(1987): Filariasis in Tak Province, Northwest Thai‑land: the presence of subperiodic variant Wuchereriabancrofti. Southeast Asian J. Trop. Med. Public
Health, 18, 218‑222
9) Phantana, S., Panart, P., Thammapalo, S. and Sen‑

Yaemput, Ms. T. Yoonuan and Mr. Y. Samung worked hardsathein, S.(1995): The periodicity of Wuchereria ban‑and with remarkable efficiency in the field, for which thecrofti in Amphur Mae Sarieng, Mae Hong Son Prov‑

authors owe a great deal. E. Kimura worked as a short‑tenn

expert of Japan International Cooperation Agency (JICA).

The study was supported in part by the grant of Interna‑
tional Health Cooperation Research (11A‑4), Ministry of
Health, Labour and Welfare, Japan.

REFERENCES

ince. Com. Dis. J., 21, 164‑168

10) Phantana, S., Sensathein, S., Songtrus, J., Klagra‑
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222
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L,,.. : ･‑‑･‑･F #L',

31

,

4

= 223 225 :, 2003

223

ASSOCIATION OF DENGUE VIRUS TYPE‑SPECIFICIGG ON PLATELETS IS SPECIFICFOR THE ACUTE PHASE IN AN IMPORTEDJAPANESE PATIENT WITH SECONDARYDENGUE 2 VIRUS INFECTIONKAZUNORI OISHI ), SHINCO INOUE2) , TSUYOSHI KURAMorO ), SHOZABURO ONIZUKA1),
MARIKO SAITO*) , FUTOSHI HASEBE2) , KOUICHI MORITA2) ; and TSUYOSHI NAGATAKEl)
Accepted 24, October, 2003

Abstract: The mechanism of thrombocytopenia in dengue virus infection remains unknown. We report herein an ̲
imported case of a 2 1 ‑year‑old male Japanese with dengue fever caused by secondary dengue 2 virus infection. The
thrombocytopenia detected around the day of defervescence was associated with an increased level of platelet‑
associated lgG (PAlgG). The eluate from the platelets during the acute phase of this case contained an increased ac‑
tivity of anti‑dengue virus 2 IgG, while the eluate from platelets during the convalescent phase contained a low

level of anti‑dengue 2 IgG. These findings suggest the transient formation of PAlgG involving anti‑dengue 2 viruslgG during the acute phase of secondary dengue 2 virus infection.

Key words: Dengue vims infection, PAlgG, Dengue specific lgG, Thrombocytopenia

INTRODUCTION
The geographical distribution of the dengue vimses, awhether the association of anti‑dengue vims lgG on theplatelets is specific for the acute phase has not been deter‑

mosquito‑borne human viral pathogen, has expanded

mined. We demonstrate herein the acute phase‑specific as‑sociation of anti‑dengue virus lgG on platelets from an im‑

greatly and the number of cases has dramatically increased

ported case of dengue fever.

over the past three decades (Igarashi, 1 997). Two and a half

A 2 1 ‑year‑old Japanese man visited to the Solomon is‑billion people in more than one hundred countries are cur‑lands between August 1 9 th and September 2 nd. Immedi‑

rently at risk of infection, with an estimated 50 million in‑

ately after returning to Japan on September 4 th, he was ad‑

fections per year (Guzman and Kouri, 2002). The four sero‑

mitted to Nagasaki University hospital on September 5 th,types of dengue virus induce a wide spectrum of clinical2001 because of high fever that persisted for 2 days. His

manifestations, which are frequently associated with throm‑

medical examination was unremarkable except for the fever(38.4 C) on admission. No bleeding diathesis was noted. A

bocytopenia and hemorrhagic diathesis (Srichaikul andNimmannitya, 2000). We recently demonstrated a correla‑tion between increased platelet‑associated lgG (PAlgG) andthick film of his blood sample, taken on September 5 th,
was negative for the malaria parasite. A plasma sample, ob‑thrombocytopenia and the association of anti‑dengue virus

tained on the day of admission, was found to be positive forlgG on platelets from patients during the acute phase of sec‑

dengue virus serotype 2, but negative for dengue virus sero‑

ondary dengue infection. As a result if these findings, wetypes 1, 3 and 4 by RT‑PCR (Morita et al, 1991). IgM cap‑

propose and that PAlgG formation involving anti‑dengue

ture ELISA was negative on September 5 th, but became

virus lgG plays a pivotal role in the induction of transient

positive on September 14 th (Bundo et al, 1985). Parenteralthrombocytopenia (Oishi, 2003). However, the issue of

fluid therapy (5( o glucose in physiological saline) wasl) Department of Internal Medicine and 2) Department of Virology, Institute of Tropical Medicine, Nagasaki University

Correspondence to: Kazunori Oishi, M.D.,
1‑12‑4 Sakamoto, Nagasaki 852‑8523, Japan
Tel: +81‑95‑849‑7842, FAX+81‑849‑7843, e‑mail: oishi‑k@net,nagasaki‑u.acjp

224
started on the day of admission. Acetaminphen (200 mg perdose) was orally given when his body temperature reachedin excess of 39 . The peripheral white blood count de‑Sep 5

reached to a minimum (49 x I 03/ml) . A small amount of

2.5 yday

15

13
1.5 Vday

17

BT
(1c)

39
38
3

36
Epistaxis

+

+

4,700

wac (/u1)

4,100

2,400

5,300

3,800

Platelet (xl03/ul

1 42

78

63

Further HI tests using serum samples at the acute (Septem‑

168

142

228

214

Ht (%)

45.3

47. 1 48.2 47.1

45.2

46,4

43.7

ber 8 th; I : 40) and convalescent phase (September 19 th; I :AST CUn)
PAlgG

46
14

119

266

97

5 , 1 20) confirmed the existence of a secondary infection

g/107 PLT)

(WHO, 1997).

PCR (DEN 2 virus)
capture ELISA

1,500 2,400 5,200

49

38

51

57

33

49.4

+

+

An increased level of PAlgG (49.4 ng/ 107 platelets;
the nonnal range is below 20 ng/ I 07 platelets) was found20

Drip inftision40

epistaxis was noted on September 9 th andl Ith. The day ofdefervescence was September I O th. This case was diag‑
nosed as dengue fever based on the WHO criteria because
the hematocrit increase was less than 20% (WHO, 1997).

11

9

2.0 Uday

Treatment

creased on September 7 th and 9 th. More Importantly, his
peripheral platelet counts decreased on September 9 th and

7

Figure I . Clinical course of an imported case of dengue fever.

on September I O th when the peripheral platelet count was
the lowest. The levels of fibrin degradation product and fi‑

with an increased level of PAlgG during the acute phase ofbrinogen were 2.3 ug/ml and 256 mg/dl, respectively. The

this case. These data support our hypothesis that the tran‑

prothrombin time ratio (divided by the normal value) was

sient formation of PAlgG could be one of the important fac‑

1 . 1 4. Consequently, the total disseminated intravascular co‑agulation (DIC) score was deterrnined to be 5, which is sug‑

tors inducing thrombocytopenia during the acute phase of
secondary infection. Funhermore, an in vitro study has re‑gestive of a low probability of DIC (Nishiyama et al, 2000).

ported that the dengue 2 virus binds to platelets in the pres‑Our recent paper demonstrated that PAlgG contains anti‑
dengue virus lgG during the acute phase of secondary den‑gue virus infection. We thus compared the levels of anti‑
dengue virus serotype 2 IgG in between the eluted sample

ence of a virus specific antibody (Wang et al, 1995). The
authors suggest that the Fc receptor is not involved in thelets. The fact that plasma viremia emerges, peaks during thefrom platelets on September 1 2 (acute phase; platelet countearly phase and then disappears around the time of defer‑

is 63 x l03/u1) and on October 23 th, 2001 (convalescentphase; platelet count is 241 x l03/u1). We also employedplexes could be formed on the platelet via the direct binding

platelet samples from three healthy volunteers (platelet
count ranges from 195 to 303 x l03/u1). The elution of lgGantibody‑dependent binding of the dengue 2 virus to plate‑vesence (Libraty et al, 2002), indicates the immune com‑of a virus to the platelets in the present case of dengue fever.

from platelet samples was carried out according to previ‑

REFERENCES

ously described procedures and the eluate was dialyzed
against phosphate buffered saline (PBS) and concentrated toa final volume of Iml with I .5 x l09 platelets (Oishi et al,2003). The eluates (1:5 diluted in PBS) were used in an in‑

direct ELISA as previously described (Oishi et al, 2003).
The optical density (OD at 405 nm; the values are the mean

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0.07. In contrast, an in‑3) Igarashi, A. (1997) Impact of dengue vims infection andcreased activity of anti‑dengue virus 2 IgG (OD at 405 nm;

4) Libraty, D.H., Endy, T.P., Houng, H.H., Green, S., Kalay‑

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3 OO .

anarooj, S., Suntayakorn, S., Chansiriwongs, W., Vaughn,

sented case was found. A decreased activity of anti‑dengue

D.W., Nisalak, A., Ennis. F.A., Rothman, A.L. (2002)

2 IgG (OD at 405 nm; 0.19

Differing influences of virus burden and immune activa‑tion on disease severity in secondary dengue‑3 virus in‑0.01) was also found in theeluate at the convalescent phase of this patient.

The imported case of dengue fever presented in thisstudy was a secondary infection and was due to a dengue 2
virus infection. A transient increase in anti‑dengue viruslgG on the surface of platelets was found to be associatedfection. J. Infect. Dis. 185, 1213‑1221.
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日熱医会誌，第31巻，第4号，227−247頁，2003年

特集

227

熱帯感染症の疫学とモデル構築の意義

特集の解説
嶋

田

雅

曉

長崎大学熱帯医学研究所・熱帯感染症研究センター

本特集は，前号の特集「シンポジウム1：ProspectiveCommunity Study（PCS）の熱帯地域での展開」に続いて，第27回
日本熱帯医学会九州支部大会，総合テーマ「熱帯地域でのフィールドエピデミオロジー」における「シンポジウム2：熱
帯感染症の疫学とモデル構築の意義（座長：吉村健清：産業医科大学，嶋田雅暁：長崎大学）」の記録である。熱帯感染症の疫学を推進する上での数学モデルの構築の意義を中心的な課題に，実際の現場におけるデータ収集と得られたデータから構築する数学モデルによる発見について，活発な意見交換がなされた。
熱帯感染症の疫学研究は複雑な要因に支配されるフィールド（現場）を対象とした研究活動であり、前途は厳しい。この状況を打破するためには，現場におけるデータ収集の方法の再構築（例えばPCS）とデータを理解するための数学モ
デルの開発を，両輪として推し進める必要がある。どちらが欠けても研究の発展はあり得ないと考えている。
本特集では以下の内容を掲載する。
1．嶋田雅曉，浜田芳樹，安高雄治，門司和彦（長崎大学・熱帯医学研究所）「解題：熱帯感染症の疫学とモデル構築の意義」
2．石川洋文（岡山大学・環境理工学部・環境数理科学）「三日熱マラリアモデルの構築とコントロール・プロジェクトヘの応用」
3．谷村晋（長崎大学・熱帯医学研究所）「空間疫学アプローチは疾病対策にどのように役立つか」
4．中澤 港（山口県立大学・看護学部・公衆衛生学・看護健康情報学）「フィールドオブザベーションからのモデル構築」
5．山内淳（京都大学・生態学研究センター）「数理生態学者からの短いコメント」

さてこの機会に，日本熱帯医学会九州支部大会において「熱帯地域でのフィールドエピデミオロジー」を取り上げた背景を簡単に説明しておきたい。

80年代のADS outbreakに引き続き，後に新興感染症と呼ばれることになる未知の感染症が毎年のように世界各地から報告されるようになった。またマラリアや結核などこれまでコントロールされていると信じられていた感染症までもが思いがけない流行を繰り返すようになった。この時代の流れの中で2001年4月長崎大学熱帯医学研究所に熱帯感染症研究センターが熱帯病資料情報センターを改組して開設された。従来の博物館機能と情報センター機能を引き継ぎながら，熱帯感染症の疫学的研究を強力に推し進めるセンターとして機能することが求められたわけである。幸いにも2002年春，新しいスタッフに人類生態学のバックグラウンドを持った門司和彦教授と安高雄治助手を得て実質的なスタートを切ることができた。

そのようなとき思いがけず2003年2月，センターが熱帯医学会九州支部大会を主催することになった。そこで我々はこの機会を利用して，熱帯感染症の疫学研究の今後の展開，その方向性，方法論を明確にするための討論の場を設けることにした。熱帯地の複雑な疫学的データの集積と分析にこれから取り込もうとするセンターの産声と新スタッフの意気込み
を会員に報告すると共に，熱帯感染症の疫学研究の重要性と意義を会員と共有したい一心で，大会のテーマは「熱帯地域でのフィールドエピデミオロジー」とすることになった。
このように，第27回日本熱帯医学会九州支部大会はセンター出発に当たっての覚悟の表明の場となってしまったが，どうかご容赦願いたい。また，この意気込みに応えて参加していただいた諸氏には心から感謝申し上げる。振り返ってみると支部大会の内容は方法論にやや偏った感もあるが，前号，今号の特集が熱帯医学会会員にとって少しでもお役に立てば望外の喜びである。

229

1．解題
嶋田

熱帯感染症の疫学とモデル構築の意義
雅曉，浜田

芳樹，安高

雄治，門司

和彦

長崎大学熱帯医学研究所・熱帯感染症研究センター

1．感染症の疫学
疫学とは，もっともシンプルな定義によれば，人々の健康に関する状態や出来事の分布とその決定因子を研究する
こと，さらにその成果を健康問題の解決に応用することである。そのため，疾病に関する宿主と決定因子と環境の3要因を観察しその関係を明らかにすることが基本的な方法論として確立されている。
感染症の疫学は，しかし疫学の中で，次の理由からやや特殊な疫学と理解されている。
1）病原体という宿主以外にもうひとつの繁殖する（生物）Table1，V雄ablesusedinaModelofanhfectiousDisease（An

exampleofschistoso血asis，quoted

Total

densityofsnailsDensityofsusceptible

DensityofinfectedsnailsandDensityofinfected

andDensity

ofsnails

thathave

Prevalenceof

infectedsnailsTotaldensi取ofMean

wo㎜burdeninhumanhost

ffom

infection

humansofmiracidia

その結果，感染症の疫学的研究においてはまず，扱う要素が非常に膨大となる。例えば，病原体はそれぞれ独自の生活史，免疫学，生態学，進化学，分子生物学などを持ち，これらが重要な決定因子となる可能性は否定できない。さらに熱帯感染症では多くの場合これに他の宿主，すなわち病原体を運ぶベクターが加わる。ベクターもまたそれぞれ
独自の生物集団として振る舞うため，ベクターに関する要因も膨大なものである。従って感染症の疫学においては人間の健康状態のみならずしばしばこれらの因子を含む多数

ofcerca面ae

このように感染症の疫学は，宿主以外の繁殖する（生物）cercadae（＝1atent）

snailsrecoveredsnailssnailsshedding

shed（1ing

shedding

Density

集団の存在と，それに伴う多数の因子の相互依存性の複雑な関係によって，扱う要素の著しい多様性と複雑性を持つ
特殊な疫学と考えられている。さらに感染症の疫学には感染症そのものの理解に留まらず，宿主，病原体の生態学，進化学の側面からの追及も不可欠である。これらの特殊性が感染症疫学においてモデル構築とシミュレーションが特に重要な位置を占める大きな理由となる。

yet

of

Density2）ある因子の状態は他の因子の状態に依存する。
感染症では因子の相互関係が非常に複雑である。感染症の疫学的研究においては，多数の因子はそれぞれ個別に理解されるだけではなく，複雑に絡み合った関係として理解されなくてはならない。ひとつの因子の変化は単に他の因子に影響を与えるだけではなく，巡りめぐってその因子そのものに影響することさえある。病原体の無制限の増殖が感受性を持つ宿主個体数を減少させ，翻って病原体そのものの増殖が抑えられる，あるいは宿主の感染抵抗性を誘導
し病原体の進化を促すなどの例はよく知られている。また，ある宿主個体の感染状態は他の宿主の感染状態に依存する。
感染症の疫学においては因子が多数であるだけではなく，それらの相互作用と複雑性が考慮されなければならない。

uninfected
notPrevalence

集団が存在する。

の因子を考慮しなければならない。（表1）fromre￡erence1）

宿主，中間宿主，寄生虫それぞれの集団に関する変数

中間宿主個体に関する変数
Per

capitadea廿1rateofsusceptiblePer

cap圭ta

death

rate

of

shedding

Percapitalrateofrecove可丘om

AveragePerlatentpe丘od（infected

capi1丑fbrce

or

rate

of

and

Iatently

in驚ctedsnailssnailsinfbction

but

not

shedding）

infection

寄生虫個体に関する変数
Percapitadeathrateofmaturewoms
Per

capita

rate

at

which

cercariae

establish

withinthehumanwithinthesnail

shedding

snail）

host

Percapitafecundityofmature免malewoms
Per

capita

mte

at

which

m丘acidia

death

rate

of

miracidia

dea血rateof

cercariae

establish

host
Per

capitaPercapitaPercapitarate

if

Probability

that

a

Negativebinomial

production

femaleofcercadae（perwo皿isaggregationmatedparameter

2．フイールドワーク

熱帯感染症疫学におけるデータ収集はいうまでもなくフィールドワークによって行われる。フィールドワークにおける困難には，もちろん不便きわまるフィールドにおける観察という研究方法自体の困難も含まれるが，それはどのようなフィールドワークにも付きものの一般的な困難にすぎない。

熱帯感染症のフィールドワークで特に問題となるのは，観察して得られたデータの意義，重要性が熱帯感染症流行の中で簡単には理解しがたいことである。仮に観察すべきすべての因子（変数）に関するデータをフィールドワークの肉体的苦行を克服して収集したとしても，単にデータの蓄積だけでは変数の意義は明らかにはならない。すでに述230

べたように，変数の意義は相互関係の中で初めて明らかとなるからである。変数問の相互関係が直感的に理解できる
単純なものであれば問題はないが，感染症疫学においてその相互関係はしばしば非常に複雑である。モデルの構築は，
フィールドで得られた多数の変数の相互依存的関係を明らかにし，個々の変数の意味付けを助けるために不可欠となモデルは，感染症伝播，流行をシステムとして表現する数学モデルである。

4．シミュレーション
モデルを利用して何かを実行することが広義の意昧でのる。

シミュレーションである。

フィールドワークの現場においては，どの因子の観察がいかなる理由で特に重要であり，どの因子の観察は重要でないのか，どの因子の観察ではどの程度の精度が要求されるのか，どの因子の観察は手を抜いてよいのかなど，限られた資源の中で日々具体的な回答が求められる。しかも観察すべき重要な因子の欠落は避けなければならない。感染
症疫学の現場であるフィールドワークによるデータ収集と，得られたデータに基づく理論構築という作業を結ぶ手段としてモデル構築とシミュレーションが活躍する。

シミュレーションによって得られた結果に基づき，実世
界で起きる出来事を理解することはごく普通に行われる。

3．モデル
一般にモデルとは，実世界から，特定の目的のために，
特定の視点から見て，関心のある対象だけを抽出し，何らかの形式で表現したものと定義される。より具体的には世界をシステムすなわち要素とその相互関係として理解し，システムヘの（情報）入力，システムにおける（情報）処理，システムからの（情報）出力を期待するもので，物理的モデルと論理的モデルに分類される。
1）物理的モデル
物理的モデルの卑近な例としてファッションモデルが挙げられる。肉体的な形や振る舞いに理想的な特徴を持つと多くの者が認める特別に訓練された女性（あるいは男性）の体を借用して，特定の衣服の型を人々の前に物理的に表現する。プラモデルなどの小型模型は物理的なモデルとしてはより理解しやすい。航空機や車の開発にはミニチュア
モデルがよく利用されてきた。時にはその一部だけ例えば翼を風洞に置き，空気の流れ，翼の構造的強さ，揚力などを観察し，得られたデータが航空機の実物に適用された。
医学研究においても物理的モデルは頻繁に用いられている。生物医学の領域におけるinviαo培養はその典型である。ある細胞や組織をヒト個体から取り出し，試験管内を人体システムの一部に見立てその細胞や組織の特徴的な機能を再現させるものであり，これもまた物理的モデルのひとつである。

2）論理的モデル
ハードを用いる物理的モデルに対してソフト的にシステ
ムを構成するのが論理的モデルである。論理的モデルの表
現形式は物理的モデルに比し抽象的で，言語や記号や数式で表現される。言語によるモデルの極端な例として小説を挙げることができるかもしれない。小説すら世界を言語に
よってモデル化したものと考えられる。
数学モデルは典型的な論理的モデルである。数式や関係式でシステムを表現する。もちろん感染症の疫学で用いる

例えばいわゆる実験とは，物理的モデルを用いたシミュ
レーションである。invitro培養によって得られた結果は人体内で起こる出来事に置き換えて理解される。
論理的モデルである数学モデルを用いたシミュレーショ
ンは具体的にはコンピュータ上で表現される。高度に複雑なモデルの構築とシミュレーションを可能にしたのは，コンピュータ発達のおかげである。感染症疫学における数学モデルのシミュレーションは，感染症伝播，流行の理解や予測に応用される。

5．観察と実験
研究には二つのタイプがある。
一つは実験ができるタイプのもの，すなわち物理的モデルの作成と実験が可能なものである。実験室内の研究の多
くはこのタイプに属する。
今ひとつは物理的モデルの作成が困難で実験が不可能であり， もっぱら観察に頼らざるを得ないものである。例えば天文学は観察だけに頼らざるを得ない典型的な研究である。疫学におけるフィールドワークは医学・生物学の分野において観察だけに頼らざるを得ない領域のひとつと言えよう。疫学においても，まれなことではあるが現実に人間集団に対する介入実験（コントロールや暴露）を行うことはある。しかし普通は一回性の実験にすぎない。現実に生きている人間集団において物理的モデルを作成し実験することは事実上不可能である。

そこで，物理的モデルの作成と実験に対応して，実験が不可能で観察しかできない天文学や疫学においては論理的モデルの作成，実際には数学モデルの構築とシミュレー
ションの実行が主要な研究手段となる。数学モデルを使ったシミュレーションの利点の一つは，コンピュータ上でそれを繰り返し実行できることである。シミュレーションの繰り返しによってより詳細な予測が可能となり，生じる可能性のある倫理的問題を回避・解決することもできる。

6．感染症の数学モデル
剛般に数学モデルには次のような対照的なアプローチがある。

1）individua1−based

mode1とmean−fieldmodelmean−fieldmode1では，宿主や病原体の個体は均一で一様に分布していることや，相互作用は平等で観察される現231

象が常に一定の頻度で起こることを前提としている。例えば住血吸虫症では，伝搬貝の感染率，住民の虫卵陽性率，住民の平均虫卵排泄数など，率（ある集団中に起こるある現象の出現頻度の割合）や平均値，すなわち集団全体を表現するパラメーターを用いる。このモデルでは対応する
データのフィールドにおける収集は比較的容易だが，住血吸虫症伝播の現実を反映しているとは言い難い。
これに対して，1個体を単位としてモデルを作成する手法をIndividua1−basedmode1（IBM）という。近年，コンピュータが発達し，宿主1個体ずつあるいは寄生虫1匹ずつを単位とした膨大な計算を繰り返すことが可能となったためシミュレーションに応用されることが多くなった。IBMは，単位個体に対して比較的単純な規則だけを与え，その規則に従ってそれぞれの個体が勝手に行動した結果として，その上位の次元（集団や体内等）でどのようなことが起こる
かを見る方法である。個体はそれぞれがユニークで異質であり，分布は不均等で相互作用は局所的にしか起こらない。
個体はシステム全体のパラメーターに直接的に影響を受けるのではなく，より直近の環境に対応しているという近年の行動生態学の成果を基礎としたものであり，これによって集団の行動や特性が良く説明できることが知られてきた。
2）stocha甜cmode1とdetem血isticmode1（図1）dete血inis哲cmodelとは，数理モデルにおける数式の複雑さに関わらず，シミュレーションの結果が常に一義的に決定されるものである。

6．寄生虫症の数学モデル

病原体を個体として扱うことが可能な寄生虫症はindividua1−based mode1，stochastic
した感染症である。

mode1の適用にもっとも適感染症の数理モデルの基礎を確立したAndersonandMay（1991）はモデルを2つに分類した。宿主個体内で分裂増殖するウィルスや原虫（彼らの定義による血croparasites）
に対しては，病原体の個体数を決定する方法がないため，どの宿主が感染し，どの宿主が感染する危険があるかを宿
主個体単位で推定し，集団内の感染者割合等を予測する。
一方，宿主個体内で増殖しない多細胞生物である腸管寄生
虫や住血吸虫などはmacroparasitesに分類され，寄生虫の1個体を単位としてモデルを作成することが可能であることが提案され，実際に住血吸虫症において数多くの変数（表1）を考慮したモデルの作成が試みられた。しかし作成されたモデルの多くはdeteministicmodelであり現在までにより有効なindividua1−basedstochasticmode1の例は報告されていない。

individua1−based

stochastic

mode1構築にはフィールドにおける長期の観察による詳細なデータの蓄積が不可欠である。
さらにこれまでにない新しい視点から観察される因子の発見とデータの収集も要求されるであろう。我々はそのようにして得られたデータを基礎に，熱帯寄生虫病の中でも最も重要な住血吸虫症のindividua1−basedstochasUcmode1作成

これに対し，stochastic

mode1では，プロセスに非決定論

的確率過程が含まれるため結果が初期条件等に大きく影響を受けることがあり，必ずしも常に決まった結論が得られるわけではないが，リアリスティックな結果を示す点が特を行うつもりである。この試みを通して同様の手法を他の
熱帯感染症にも発展させる可能性を探り，それぞれの熱帯
感染症の疫学的な全体像を明らかにしていくことがこれか
らの課題と考えている。

徴である。

StochasticApproach（非決定論的）
●

．●（．●

αiα●
DeterministicApproach（決定論的）

7．終わりに
疫学研究においてモデルの構築とシミュレーションは，
フィールドではできない実験を繰り返しおこなうことができる唯一の手段である。フィールドにおける観察から明らかになったさまざまな因子を統合したモデルをコンピュータの中の熱帯感染症流行地に作成し，シミュレーションを繰り返すことにより熱帯感染症の流行を総合的に理解し，重要な因子を見出し，ふたたびフィールドに戻っていく。
熱帯感染症の疫学におけるモデル構築の意義はこの点にあ
る。

←

令

や

う

や

Figure1．Stochas廿cModelandDete舳nisticModel

ここで比較する対照的なアプローチに必ずしも優劣を付けられるわけではないが，コンピュータの発達はより複雑なindividual−basedmodel，stochasticmodelを可能にしており，

今後はこれらのモデルの構築が試みられると考えられる。

世の中コンピュータ時代とはいえ，数学モデルに対してはまだしも，コンピュータシミュレーションに対する世間の眼差しは冷ややかである。曰く， コンピュータの世界は所詮バーチャルである ， コンピュータから新しいもの
は何も生まれない 。しかし，バーチャルでない情報は元
来存在しない。コンピュータどころか人間自身も何か新しいものを創造するわけではない。何かを発見するだけである。シミュレーションもまた何かを発見するひとつの方法と言うべきだろう。目で見たもの耳で聞いたもの触ってみたものだけがリアルな情報であって，それ以外はバーチャ

232

ルであるというナイーブな考えを今日一体誰が持つだろう

献

文

か？

L

Anderson

RM，MayDynamics

andRM

Infbctious

Contro1．Oxford

Diseases

University

ofHumans：

Press，1991

2．HalloranME．Concepts ofInfbctiousDiseasesEpidemiol−ogy In Modem Epide血ology2nd ed．，Rothman KJ，

GreenlandSed．，LippincottWilliams＆Windns，1998

Explanatory

notes：Epidemiology

oftropicalinfectious

diseasesandconstruction

MASAAKISHIMADA，YOSHIKIHAMADA，YUJIAIAKA，KAZUHIKOMOJI
ResearchcenterforTropicalInfectiousDiseases，InstituteofTropicalMedicine，Nagasaki

University

ofmodels

233

2．三日熱マラリアモデルの構築とコントロール・プロジェクトヘの応用
石
岡山大学

川

洋

環境理工学部

はじめに
三日熱マラリアの特徴の一つは，熱帯熱マラリアの場合と異なり，肝細胞内に留まる休眠体により再発の起こることである。このためマラリア・コントロール対策を策定する上で，三日熱マラリアについてはその感染の危険性のある期間がより長期間に渉ることを考慮する必要がある。
我々は，この三日熱マラリアの特徴である休眠体による再発効果を組み入れた三日熱数理モデルを開発した。また，
このモデルには選択的集団治療投薬と媒介蚊コントロール
によるマラリア・コントロール対策の効果を組み入れ，コンピュータ・シミュレーションによりコントロール後のマラリア流行の推移を予測することを目指した。このためには，従来の多くのマラリアモデルのように定性的傾向を分析するものとは異なり，定量的にマラリアの流行を記述出来るものでなければならない。このようなモデルを開発するためには，その構造とともにモデルに組み入れられている多くの疫学的，昆虫学的パラメータを慎重に選ぶ必要がある。今回の研究では，ソロモン諸島ガダルカナル島における三日熱マラリア流行を対象として，同地におけるマラ
リア診断及び媒介蚊調査に基づきモデル・パラメータの決定を行った。

1．マラリア数理モデル
媒介蚊を介して伝播するマラリアの流行は，20世紀初頭

において数理モデルを用いて解析する試みがなされた（Ross，1911）。古典的なモデル研究の集大成としてRoss−Macdonaldのモデル（Macdonald，1957）があげられる。
しかしこれらのモデルは，基礎再生産率の構造や平衡点などの定性的な研究を行うものが多く，実際にフィールドで文
環境数理科学行われるコントロール・プロジェクトの指針として役立つ
ものは少なかった。マラリアモデルの研究の中心は，熱帯
熱マラリアを対象としたものである。熱帯熱マラリアは，症状が激しくこれに関心が向くのも当然である。Dietzetal．
（1974）は，媒介蚊へのマラリア感染に寄与する生殖母体を考慮し，定量的な結果を得ることの出来る熱帯熱マラリ

アについての新しいモデルを提案した。このモデルは，その後CollettandLye（1987）によりマレーシアにおけるコントロール対策の評価に用いられ，また，Ishikawa

et a1．
（1996）は，このモデルを改良しバヌアッにおけるコント
ロール対策の評価を行っている。一方，三日熱マラリアに対する数理モデルの研究は少なく，伝播阻止自然免疫の研究を行ったDeZoysaeta1．（1991）などが主なものである。
しかしながら三日熱マラリア流行地あるいは熱帯熱マラリ

アとの混合流行地は広く，三日熱マラリア流行をシミュレートすることは一つの課題であった。このたび，石川他
は，肝臓休眠体再発効果を組み入れた三日熱マラリアモデ
ルを構成した（lshikawa

etal．，2003）。本モデルは，マラリ

ア・コントロール対策として，媒介蚊対策及び選択的集団
治療投薬効果を組み込み，コントロール・プロジェクトの指針として役立つような定量的モデルを目指した。
モデルはマラリアの自然流行の状況に適合させることが望ましい。今回の研究対象地ソロモン諸島ガダルカナル島
において，石井明自治医大教授を中心とする医療協力チームが一連のコントロール・プロジェクト開始時に実施した住民に対する年齢層別マラリア原虫陽性率のデータに基づ
いて，モデルに含まれる疫学的パラメータに対する適切な値を探索した。表1には，ガダルカナル島北東海岸マラリ
ア浸淫地である調査対象3村における熱帯熱マラリア及び三日熱マラリア原虫陽性率及び生殖母体陽性率を示した。
また，このモデルでは，媒介蚊の感染伝播に関わる部分

表1Malahome田csurveysintheSolomonIslandsinpre−controlperiod（1993−94）

A

匪殉
︵

Villages

Ybar

1993

33

25．2±3．8

B

1993

42

26．8±3．5

C

1994

12

16．4±4．3

Tota1

87

24．1±2．3？f：R廻・脚削規，†Pv：Pv

No．of

posi丘ve

Pfg‡

Pv†

Pv†9‡

（％）

（％）

（％）

4
3．1±1．54
2．5±1．34
5．5±2．712

3．3±O．9v砿，‡9：gamet・cyte

1410．7±2．7138．3±2．26

8．2±3．233

9．1±1．54No．of

ex㎜ined131

3，1±1．54157

2．5±1．3008
2．2±0．8

73

361

234

はV戯磁＆至C慕騨磁y（媒介蚊感染能，以下VCと略記する）

を用いて表現している。理論的には，VCは媒介蚊の日生存率，一人一日当たりの媒介蚊刺咬数，媒介蚊ヒト嗜好性，
スポロゾイト形成揖数などから計算される。ガダルカナル
島においては，！99！年，雄97年に撫m鋤b藏c農t轟法により，主要な媒介蚊である融．声㌶綴について採取調査が行われ，さらに採取した蚊の解剖により経産回数の分布が調べられた（恥r＆戯gt駄至．，！998；鷺蹴ぬe繊．，2000）。これらの調査デー一タに基づき，1991年水準（プレ・コントロール期）で媒介蚊刺咬数1i2／訟y劔鋤，日生存率0．80と推定され，VCは濃，同様に1997年水準（ポスト・コントロール期）でVCは4．5程度と推定された。

2．肝臓休眠体と再発現象
三日熱マラリアおよび卵形マラリアでは，感染蚊の刺咬により体内に侵入したスポ鷺ゾイトで肝細胞内に休眠体ヒプノゾイトとして留まり休眠期に入るものが存在する。この休眠体は，数ヶ月後に再発し，患者血流内に再び原虫が見いだされるようになる。プライマリ感染後の再発パター
ンはストレインにより差異があり，ト資ピカル・タイプでは一ヶ月乃至七ヶ月間に起こると報告されている（硫o鋳
齢y鍛d G磁，1950）。三日熱マラリア原虫と熱帯熱マラリ
ア原虫との生活環の違いが，三日熱マラリアモデルを熱帯
熱マラリアモデルに比べてより複雑なものにしている。三日熱マラリアモデルを構成するためには，休眠体への移行
割合，また再発のパターンを定めてモデルに組み込む必要がある。今回の研究対象地であるソロモン・ガダルカナル
島における三日熱マラリア流行についてはこれらのデータが入手できなかったので，スリランカの非流行地であるメ
トロポリタン病院で行われた調査報告（恥辮k鍛麟擁e繭s，！987）に基づいてスポロゾイトの休眠体への移行率および再発パターンを定めた（図！）。

附騨搬窪

鶏めQdpri縢＆ツ

3．三日熱マラリアモデルの実装プログラム（葉5d鯵〉

三日熱マラリアモデルは，Fo搬鍛90によりコード化され，マイクロソフト社W墨磁ows上でシミュレーション実行が可能である。図2は，入力設定用D瞬o落画面を示してい難lood r翻鱒鐙
（2醗Qn漁＄）＄po熊oi総8y騨）覇o羅o緯輪る。設定可能な項目としては次のようなものがある。

13iOQd謝農ps馨
（3糀o蹴臨）12りの456

1．選択的集団治療投薬について

灘oodギ融融P＄穣
（5mo漁漁＄）罷xo磁ツ静ヤrO《）y瀟cd響v創OP漁鐙ゼ建図1．三冒熱マラリア再発パターン・モデル
休眠体の再発パターンは，対数正規分布に従うものとした。図には，感染後の経過日数（プライマリ感染）と経過月数（再発の中心及び標準偏差の範囲）を示す。

図2

実施の有無
薬剤の選択
実施回数及びその間隔
反復回数など実施方法の詳細
検診受診率

G6PD欠損率

2．媒介蚊コントロール対策について（i）実施の有無

入力亙）疑o暮例（左図）基本設定画面，（右図）詳細設定画薗

235（2）VC低下率

められなかった。

3．シミュレーションについて（1）VCの初期値（2）シミュレーション期間

出力は，三日熱マラリア原虫，生殖母体の各陽性率，休眠体保有率の推移が描画される。また，対象地域の住民人
口規模を定め，乱数を用いて，スポロゾイトの休眠体移行は二項分布に，再発パターンは対数正規分布に従うものとして，休眠体保有率の分布を調べることが出来るようにしてある（図3）。

％1、0媒介蚊に関する対策としては，ガダルカナル島では，殺虫剤を浸漬した蚊帳の住民への配布が行われた。蚊帳の使用により対住民媒介蚊刺咬数が減少する。夜間に吸血行動のピークを迎えるA肱ρ観o鰯伽sなどを主要な媒介蚊とする地域では大幅な減少が，また夕方吸血行動のピークを迎え，その後明け方まで吸血行動が続くA肱力煮o瞬でもかなりの減少が期待できる。また，殺虫剤の浸漬により，蚊の生存率の低下がもたらされる。モデル・シミュレーション
実行上は，これらの効果がVCの低下として反映される。
媒介蚊コントロールによるVC低下の効果は，選択的集団
治療投薬による感染防止効果が薬効持続期間である数日間に限られるのに対し，持続的である。しかしながら，選択的集団治療投薬による感染者の減少がかなり正確に把握できるのに対して，媒介蚊コントロールの効果については，
蚊帳の使用の程度など住民の日常的な行動に左右される面も多く，見積もりの不確かさは免れない。殺虫剤浸漬蚊帳の配布によるVC低下率は概ね主要媒介蚊の吸血パターンに基づく蚊帳使用のカバー率で推定されるものの，精密な算定は困難である。そこで，このモデルでは，当初水準に比べたVCの低下率をシミュレーション実行時に入力設定する扱いとした。
1、

2．

3．

Years

図3．休眠体保有率
住民人口規模を200人，VCを3．37と設定した1，000回のシミュ
レーションを繰り返して得られた休眠体保有率の分布

4．コントロール・プロジェクトヘの応用
マラリア・コントロール施策は，感染者に薬剤を投与す
るものと，媒介蚊対策に大別される。ガダルカナル島における1993−94年本邦医療協力事業では，集団検診後選択的
集団治療投薬が推進され，同地が熱帯熱マラリア浸淫地であることから，クロロキン単独，又はクロロキン，プリマ
キンを併用した投与が行われた。クロロキンは三日熱マラ
リアに関して血中の無性生殖，有性生殖両段階の原虫に効果があり，またプリマキンは生殖母体及び休眠体に有効である。これらの薬効をモデル化し，三日熱マラリアモデルに組み込んである。プリマキン投与については，15㎎，45㎎投与の選択を可能とし，それぞれに休眠体に対する薬効率を設定した。なお，G6PD欠損者は，プリマキン投与により，溶血反応の副作用の恐れがあるため，G6PD欠損者の割合を入力し，これらの者を投与者から除外する扱いとしている。ガダルカナル島の調査では，G6PD欠損者は約9％であった（lshikawaeta1．，2003）。

熱帯熱マラリアと三日熱マラリアに対するシミュレー
ションの結果を比較すると，熱帯熱マラリアの場合には，クロロキン単独投与に比べてクロロキン，プリマキン併用
投与は流行低減に有効であるのに対して，三日熱マラリアの場合には，流行低減への寄与についてほとんど差異が認モデル・シミュレーションを通してマラリア・コント
ロール施策である媒介蚊コントロールと選択的集団治療投薬実施による流行の予測をみる。図4aは，ソロモン諸島
ガダルカナル島の医療協力対象地区の1998年三日熱マラリ
ア流行水準（原虫陽性率3．3％）を基準として，図4bは，
1993年三日熱マラリア流行水準（原虫陽性率8．4％）を基準として上記の施策を単独又は併施した場合の3年間の陽性率の推移を示したものである。最初に低い流行水準（原虫陽性率3．3％）の場合をみると，媒介蚊コントロール単
独の場合は，陽性率は緩やかに減少する傾向を示すものの，半減するまでに1年以上の長期間を要し，また一定水準以下には下降せず根絶には至らない。一方，選択的集団治療
投薬単独実施の場合は，実施後直ちに原虫陽性率は0．5％程度に急落するが，その効果は持続せず，その直後より陽性率は回復に転じ，年々増加の割合は加速し3年後には当初水準の7割に達する。しかしながら，選択的集団治療投薬と媒介蚊コントロールを合わせて実施した場合は，原虫
陽性率急落後，長期間低水準を維持し，3年の間には陽性率の大きな上昇はみられない。次に高い流行水準（当初の原虫陽性率8．4％）の場合をみると，選択的集団治療投薬
単独実施後の上昇傾向がより顕著に現れている。この流行水準では，VCの低下がまだ不十分でマラリア制圧のためには一層のVC低下施策が望まれる。以上のシミュレー
ションの結果を見ると，このように2種の方法を併施することは，コントロール開始時に流行率を大きく低減でき，流行率が低い場合にはその後の流行の再燃を長期問防止出来ることからマラリア・コントロールの有力な方法と考え
られる。

236
4

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VectorVectorcontro1一一MDA・−・・Vector

contro1＆MDA

contro1

一一MDA

Vectorcontro1＆MDA

図4a，b．マラリア・コントロール後の三日熱マラリア原虫陽性率の推移
ソロモン・ガダルカナル島を対象としたマラリア・コントロール後の三日熱マラリア原虫陽性率の推移シミュレーションを示す。aは当初
流行率3．3％，bは，プレコントロール期で当初流行率を8．4％とする。点線，破線，実線は，それぞれ，媒介蚊コントロールによりVCが2割減少した場合，選択的集団治療投薬（クロロキン，プリマキン）を1週間間隔で2回（aでは最初の年1回のみ，bでは毎年1回）行った
場合，及び上記2種の対策を併施した場合の3年間の原虫陽性率の推移を表す。

一357

5．おわりに

5）Fonseka，J．andMendis

三日熱マラリアと熱帯熱マラリアの混合感染地域では，
熱帯熱マラリアの治療後，三日熱マラリアの感染が高い割合で再発により起こるとの報告があった（Looareesuwan etvectorcontrol
hei

and

Chesson＆scurativestrainvivax2）Collett，D．andintervention

onsporozoite

theef6ectin

East

Maladalaria

mathematicalmodel

transmission：

for

s

of

the

v∫vαx

in

theAfricanThe

construction

research

intheSolomonCo．，Tokyo，PP．120−125

the

ofthe

sporozoite

Polymerase

chain

Oんoyα

rate

ofma−

reactionandaπα，54，165−171

Ishii，A．（1996）：Computeramalaria

contml

trail

model

with

variable

vectorialinevaluation

Leafasia，工（2003）：A

孟oJo8y加召r聯

Vanuatuusingacapacity，ゆn．

of、PJα遡04∫μ御v

mathematical
vαx

model

malaria，勘ハo−oηα」，52，81−93

Harinasuta，T．（1987）：High

followingmalaria，Oxford

rate

of

PZαs溺04伽舵v

Imdcontrol

control

HIROFUMIISHIKAWApreventionofmalaria，（2ndandtheapplicationto

projects

DepahmentofEnvko㎜entalandMathematic飢Sciences，FacultyofEnvironmental

ScienceofUniv．Press，London

ofvivaxmalaria

of

vαx

treatmentoffalciparummalariainThai−

edition）

Munlay，London

forthetransmission

the

of

12）Ross，R．（1911）：The

savannah，Bμ1乙WHO，50，347

ofamodelon，In：A．Ishii，N．Ni−

la咀d，Lancet，2，1052−105511）Macdonald，G．（1957）：The epid6miologyof4）Dietz，K．，Molineaux，L．andThomas，A．（1974）：Amalana
testedSugun，S．（1998）：Studies

model，A伽ハ46dtransmission

relapsema−

impactthean（iMendis，K、N

forPJαs規04∫μnz

estimation

Lanka，

10）Looareesuwan，S，White，N．J．，Chittamas，S．，Bunnag，D．

伽s㎡ssion−bloc㎞ngi㎜uniすinanende血c肛ea，鳳冊0，69，725−734
model

using

Sug皿i，S、㎝d

of

Ma−

1aysia，5嬬∫s孟M厩6，853−861
Zoysa，A．P K，Mendis，C．，Gamage−Mendis，A C．，

R、J、andSri9）Ishikawa，H．，Ishii，A．，Nagai，N．，0㎞ae，H．，Harada，M．，

malaria，、8泓Wη0，27，290−293

the吐ansmissionin

Jl蹄op．ハ4ε4Hy8．，24，11−19

induced3）De（1991）：A

Group

vectorsmathematicalandLye，M．S．（1987）：Modelling

malaria

CandleSug皿i，S、（2000）：Estimation

simulation

againstWeerasinghe，S．，Herath，PandMosquito8）Ishikawa，H．，KImeko，A．and

E（1950）：PdmaquineofbyIslands，Inter

献

agent

vivax

M，Sasa（Eds，），Malaria

mathematicalquinocideon7）Harada，M，，Ishikawa，H．，Matsuoka，H、，Ishii，A．andなると考えている。

Getz，Mstudies6）Harada，M．，Ikesh句i，T

1aria

1）Coatney，G。R．andhos−

7hロn5，1〜，Soc．万oP．ルゑ8孤丑y8．81，360−364

数回の選択的集団治療投薬の反復によっても，なお休眠体
キャリアの残存を許し，流行の再燃の起こる可能性が指摘している。マラリア制圧計画には，この休眠体の再発現象を考慮する必要がある。このような考察を行う上で，三日熱マラリアモデルによるシミュレーションは一つの指針と文

metropolitan

pit紐inanon−endemic訂eaprovidesasamplingPoolf・r
epidemiologicalal．，1987）。三日熱マラリアについてのシミュレーションは，

参考

K．N．（1987）：A

andTechnology，OkayamaUniversity

237

3．空間疫学アプローチは疾病対策にどのように役立つか
谷村晋

長崎大学熱帯医学研究所・社会環境分野

i

本稿では，空間疫学的手法の一部を紹介することにより
空間疫学アプ資一チがどのように疾病対策に役立つかを示し，その課題と展望について考察する。

はじめに疾病対策を立案するためには，予防と治療の両面から検討する必要がある。前者の予防対策の立案には，直接的または問接的な疾病の発生リスク要因を明らかにすることが必要であり，疾病と発生リスク要因との因果関係を発見・判定する疫学アプローチを用いることが不可欠である。一方，後者の医療による疾病対策においては，限られた医療資源がより広くまた公平にかつ効率的に供給されることが

2

空間疫学

空間疫学とは，空間統計学的手法を採用する疫学であり，空間的分布を記述し，空問的位置関係を考慮しながら疾病とリスク要因の因果関係を発見する疫学である（谷村，

要求される。

200鴬L蹴議，20鋤。疾病の地域集積性や動向を検出す

これら対象疾患の疫学分析および医療資源配分分析を行う上で，対象疾患がどのように分布しているのかを知ることは重要である。そのため，疾病分布を把握するためにさ
まざまな努力が払われているが，どうすれば疾病分布をより的確に把握することができるのかという課題が常につきるには空間疫学が必要となる。
空間疫学で頻用される手法には，空問補間，確率地図，
空間自己相関分析，点パターン分析，経験的ベイズ推定，ネットワーク解析などさまざまなものがあるが，本稿では空間補間，確率地図，空間自己相関分析のみを紹介する。

まとう。

従来の疾病地図の作成方法は，地域ごとの罹患率や死亡率を計算し，階級を区分したのちに濃淡で色分けて作成する方法（コロプレス図），または患者の位置を地図上に地点として記入する方法（ドットマップ）であり，それらを用いて行う地域集積性や流行動向の検討は，地図を注意深く観察する視覚的確認によるものであった。

3

空問補問とは，空間統計学的手法の応用により観測地点と観測地点の間を最適な形で補間する空間データ操作であり，その代表例としてクリギング（瞭徳鷺募）がある（C盤総縫綴夏）ei掘鍔，！999；C議r織翁麟V講βr繊，搬92）。クリギン

グは空間自己共分散を用いた最適補間法であり，デジタル
地図上の各地点の属性値からバリオグラムγ（み）とよばれる距離為と属性値の変化を表した関数を決定し，それに従って各地点の問を補問する、
空問補問を行うことによって，疾病分布がより鮮明にな
り，疾病流行動向が把握できる場合もある。恥瓢e2に応F轡鱒1（裟），取む），1（c〉に例示されているような場合は，

地域集積性が明らかであり従来の方法ので間題がないが，
擢i欝rd＠，取ε），！①に示すような状況になるととたんに判断が困難になる。

この問題の解決策として，地理学的分析手法や統計学的手法の導入が有力であり，それらを取り入れて発展した空間疫学アプローチが有効な手段となる。

鯵

（b）

（菰）

櫓
（d）

鞭

欝懸

麟

難

懸

難鯵
麟鑛懸礁

鯵
欝

磯箒難

麟

縁
嚢

（￡）

嚢礁離欝

懸

嚢

懸

鑛
麟 麟 鑛灘懸懸

篇難 礁

馨

鋒鱒

鑛

欝

鍛欝
嚇曝麟雛
鯵

・．諦臨

欝

縷藻麟

鯵

の

難

麟

用例を示す。

穣縷嚢礁

癖

空間補間

（e）

①

F聯驚玉lE総㈱舳麟s澄＆tl掘登蝋鐡sofα幡（裁）鋤雛⑥，離曲鵬v漁総Ov劔欝oi魏（唇）暴鱒⑥，濾dc熱or鱒玉硫眠c）撒概吟．

238

、 1、・

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・ 1・2
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6量7
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WbdkofOnget慰憲駈
Eニコ5．33・7．495

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5

5

0

Figure2：Cholera

cases

by

tions

patients

andofcholeraof

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application

andJ．Brooks

from

for

week

of

onset

the

week

of

point

data．Datatheunpublishedin1

Kisumu，Kenya．Shaded

onset．Su㎡aces

CDC（Centers

Figure2の例では，点で示された地点属性データのみに注視すると，コレラ流行動向は判然としないが，空間補間を行うことによってコレラの流行が図中の右下方から現れて左上方に移動していったことが明らかになった。このよ
うに，従来のドットマップでは視覚的確認が困難であった
ケースも，空間補間処理により視認性が飛躍的に向上する。

0口k顯醗or6

w＆s

for

of

five

provided

DiseasepointsclassesbyControlshows

indicates

posi−
result

A。Hightower，J．Gimnig，

andPrevention）data．

を回避できる。低頻度発生であるためChoynowski（1959）と同様にポアソンモデルの適用し，式（3）を用いて地域ごとの発生リスク確率を計算する。

☆il

y∫≧μ∫
（3）

ツ

4

a

確率地図

＜μ∫

瓦は式（1）で定義される地域iの期待値である。つまり，疾病のコロプレス図を作成する最も単純な方法は，地域の観測ケースy、を人口n、で除して粗率若を計算する方法
であるが，粗率による疾病地図ではリスクの高低の判定が困難である。そのため，対象地域全体の罹患率（または死亡率）が均一であると仮定した場合に予測される地域∫の観察値y，と期待値μfの比をとる相対的リスク（RR，Relative

期待値画を平均値と仮定したポアソン分布を用いて観測Risk）を用いる。RRの導入によりリスクの高低の判定がFigure3（c）では，3（a），3（b）では見過ごされたホーチミン

可能になる。

市が，実は人口規模により過小評価されていたことが判明

値y、が生じる確率を計算する。μが小さい（例えば0．05以下）のとき，発生件数は有意に大きい，または小さい。Fig−
ure3に1992年ベトナム南部におけるコレラ死亡の粗率，RR，死亡確率を示す。ここでは人口規模によって地域表示サイ
ズを拡大縮小したカルトグラムを用いた（Dorling，1994）。

砺べ釦

（1）

した。

RR＿孝

（2）

5

μ∫

RRを用いた疾病地図では，低頻度発生疾患の際にRRの変動が激しくなるという問題がある。例えば，観測患者数100人，期待患者数50人の地域Aと観測患者数3人，期待患者数1．5人の地域Bでは，どちらもRR＝2と同じ値になる。ここで1人の患者が減った場合を考えると，地域

Aの場合は観測患者数99人，期待患者数50人でRR＝L98
であるが，一方，地域Bの場合は観測患者数2人，期待患者数1．5人でRR＝1．33となり地域Aの場合に比べて変動が大きい。これは地域の人ロサイズに大きな影響を受けているためであり，確率論を導入することで変動をこの影響

空間的自己相関5．1 空間的自己相関
空間的自己相関とは，属性データの類似性と近接性との間に相関関係が認められる状態であり，疾病の地域集積性を検出する最も重要な領域である。
空間自己相関には，類似した属性を持つもの同士が空間的に近接している「正の空間的自己相関」（Figure4（a））と，同質のものが互いに反発した位置関係にある「負の空間自己相関」（Figure4（b）），および類似性と近接性に関係がみられず空間的自己相関がない場合（Figure4（c））がある（野上ら，2001）。

239

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i撮i膿，（b）Negat童ves陣iぬ曝toco灘i我tio臆，（c）Nos麟ぬ蜘co戯欲魏．

5．2 Mor雛／統計量
これまで数多くの空間的自己相関を定量的に測定する方法が提案されている（W我k磁e膿8雄義，2000）が，最もよく知られているものにMor撒の1統計量がある（Mor騰，
1948）。Mor撒の1統計量とは空間的自己共分散を標準化

6

空間疫学アプローチの留意点

一般的な疫学研究上の留意点はここでは触れないが，それらに加えて空間疫学固有の留意点がある。

した統計量であり，次の式で定義されている。ここでは搾6．！

は区域数である。

中谷（1996）が指摘している地理的分析上の限界と同様に，空間疫学アプローチは，個人単位の健康水準を規定す
る要因の推論には十分ではなく，あくまでも地域格差を論じるにとどまる。有害物質汚染地域や高圧線沿い地域など
地域格差を論じることがすなわち疾病と発生リスク要因の因果関係に直結するような場合はまれであり，地域格差には複雑に絡み合った要因が存在することの方が通常である。
そのため，個人単位の厳密な確証的分析を行う疫学本来のアプローチも忘れてはならない。

ガΣΣ鞠（蛎一万）（紛一驚）

きガコまノコ卜月，，ΣΣ砺ガ置圭ノ＝l解（4）Σ（紛｛）2f1l

Mor鍛の／統計量の計算例をF轡鴛5に示す。式（4沖の重み係数鴨の定義には，さまざまな方法が提案されているが（張，20倣），この計算例では，区域間を隔てる距離と両区域が共有する境界線の長さから計算した一一般化重み係数を使用した。M鍵鑓の1統計量は，古典的な相関係数に似せてあるため，正の空間的自己相関がある場合（F轡魏re5（我））に正の値を示し，負の空間的自己相関がある場

合（Fi欝驚5（b））には負の値を示している。さらに，空間的自己相関がない場合（F轡驚5（c））では，Mor購の1統
計量が0に近づく。空間的属性データのランダム性を仮定
すると，／統計量の標準化統計量之が近似的に正規分布に従うため，統計量zを用いて統計的検定を行う。F寧驚5（慕）と5（わ）では統計的有意であったが，F童騨e駅￠）は有意ではなく空間的自己相関が認められない場合である。

空間疫学アプ鷺一チの限界

6．2 報告バイアス（R卿or翻蝿嬬）
疾病診断率は地理的に均一かどうかを検討する必要がある。なぜならは，対象疾病が多いところでは疾病発見率が高くなり，対象疾患がほとんどないところで疾病発見率が低くなる傾向が存在すれば，対象疾患の地域集積性が強調されるからである

6（馴iot捻撮w＆k磁e蓋d，2000）。

3 ケースの分析位置
曝露から発症までの期間が長い疾病を取り扱う際に，生

24（）

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丁雛獺脚蜘wsU蓼鍛轟撮膿魏懸lv曲〔罵綴麟es，戯lved

活習慣など場所への依存が小さい曝露の場合は問題ないが，場所への依存が大きい曝露の場合は注意が必要である。なぜならば，曝露が場所に大きく依存するにもかかわらず曝露場所と発症場所のずれが大きくなる場合には，その分析結果が歪められ，発生リスケ要因と疾病の問の因果関係について正しい結論が導かれないからである。さらに，曝露場所と発症場所がほぼ同じ場所であっても，有病期間が長い疾患の場合には，患者の移動が予想され，その量が無視できないほど多い場合には，死亡率のみを論じることは避ける必要がある。従って，曝露場所，発症場所，現住所が同じであるかどうか常に注意を払う必要がある（磁圭磁瞼総f罫o紺恥総D寧我ic聡雛o｛Wor鳳

しなければならない課題も少なく，適用には十分な注意が必要とされる。

我が国の空間情報科学は世界随一のレベルにあるにもかかわらず，空間疫学分析技術を持つ専門家は，残念ながら我が国の中では皆無に近い。そのため，空間疫学に関連する文献や研修コースは，現在のところ欧米諸国に求める必要がある。今後は，疾病対策における空間疫学アプローチの有用性が認識され，我が国の疾病対策や熱帯医学研究に大いに応用され，人材が養成され実績が積み重なることを期待したい。

W慮e撫掃，2000〉。

6．4引

可変面域単位問題（懲磁i糠朧継麟懸iψrのb玉撒1〉率を計算する際に用いる人口集団は常に流入・流出者による影響を受けており，流出入が多い人口集団の場合は注意が必要である。さらに，人隠流出入量の影響は，県，郡，村など分析する地理的単位の大きさにより異なることが多い。どの程度の地理的単位の大きさが分析に適切なのかという課題は，一般に可変面域単位間題（灘磁1紘観雌織1膿it欝o瞬e搬）として議論されており（（》pe齪蝕農w鋤d

A麹鋤緑銘，

1999），赤池情報量基準を使う方法などが提案されている（中谷，畑96）。

用文献i）C＆鑓就，覧鍛轟V磁￠欝鷺，A、」，（穆92）：Ep鰯e憩aloわ藤cal撒＆欝静搬9綿一i鷺絆熱eKrl9諭薯贈撫o鑓：＆碧P1量c離o鶴o叩1畿鵬lca醜量測膿豊訟一lik￠墨li総ss

l麹Fr餓￡e．Am．」。E登鰯e盤豊oL，i35，i2勇430〔）2）c概s，」讃麟D嶺漁鰐，輔粥）：G蝋癬tlcs：M嘘1擁Sp麟i
U蹴rt盆i戯y，」濾篇Wiley＆S榔，i瓢，騰w￥o旗3）張長平（200め：空問データ分析，99丑！8，古今書院，東京4）C蝕〔）弾owskl，M．（亜勢夢）l

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o資騨oわめi撫i翰s．蕊A軌激畿

Assoc．，54，385−3885）D。伽ρ．（湧4）：c繍窪髄isf。rv繍1櫨紳磁糊慕β。呂r麟y
翻：翫鱗燃w．難、M．徽dU葺wi葺，D．」、（幡）V緯麟z羅tb謡農Geo一欝瞬oi蜘r照t繍Systems，85一魏，謬o㎞Wi盈ey＆S鰹泓紙c鹸ic｝董es斡r

7

おわりに
近年の空問情報科学（G聡，（葡o菖盤趣ic亙葺for懲癒○盤Sy灘懲s

繍尋Sc量撒cg）の目覚ましい発展に影響を受け，空間疫学の技術は1葺進月歩である。本稿では，空間疫学の一部を紹介
したが，これらは空間疫学の多彩な方法論のごく一部であり，疾病分布を把握する上で重要なアプローチは他にも多くある。しかしながら，一方で応用上の制約や限界，解決

6）E量1繍，簸撮羅W鼠k磁磁，」、C．（2む鋤：聡量鋸蹴dco蜘慧紬簸癖撚醗

戯e瞬翻oio群亙論：賞鷲醸t，R，W誌憾e騒，」￡．，翫st，N怠離d
無認s，D．」、（eδs）恥撫照麟e離ol（）薯y，128−152，0xf瞬U掘一v轟ty鞭8s，翫w￥ork7）藍一＆w懸A．黎．（2擁）：St誠is｛1麟Me重鰯漁8獅鼠繊麟e鞘1010駆
3−2G，」〔）㎞Wl1βy＆S鰹，Lt菰，C翻i醜s驚r8）M〔）r繊，絶A，歎鯵娼）：丁熱e織礎p鷺t＆tio費○爺s蝋量畷c温i
St農t．So〔〕．s∈瓢鯵，iO，243−5董m誼欝9。」。R、

241

9）中谷友樹（1996）：死亡率地図における空問単位の情報量
統計学的評価一地理情報システムによる疾病地図解析シス
テムの構築に向けて一，GIS一理論と応用，4，53−60
10）野上道男，岡部篤行，貞広幸雄，隈元崇，西川治（2001）：
地理情報学入門，77−79，東京大学出版会，東京

Ybrk12）谷村晋（2001）：熱帯感染症対策における空間疫学の役割と展望．地理情報システム（GIS）の応用とともに一．In：
熱帯感染症対策に影響を及ぼす開発・環境・文化要因，21−23，長崎大学熱帯医学研究所，長崎

11）Openshaw，S．andAlvanides，S．（1999）：Applying13）Wake且eld，J、C．，Kelsall，エE．and

to

the

analysisofspatialchild，ME，Marguire，D．J．and

I㎡omla廿onclusterRhind，D．W（eds）Geographical

Systems，273−274，John

Advantages

geocomputation

distribution．In：Longley，PA．，Good−ofSpatial

de缶ction，and

spatialW磁efield，J、C．，Best，N．G．and

Wiley＆Sons，Inc．，New

miology，128−152，0xford

EpidemiologicalApproachfor

DiseaseMorhs，S．E（2000）：Cluste血g，variadonUniversity

Controlinrisk，h1：Eniott，P，

B撤ggs，DJ．（eds）Spatial

andPress，NewYbrk

Prevention．

SUSU㎜TANI1皿JRA
DepartmentofSocio−envhlomentalMedicine，hstituteofTropicalMedicine，NagasakiUniversity

Abstmct：Grasping

diseasedistributionis

2皿ocation），bothofwhichessentiallycontributetodisease

does

not

help

comprehend

distlibutioninmostcases，especially

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and

trends，spatialintegrated

with

spatialandoped．This
studiestoepide血010gy

paper（iescribes

ofspatial

diseasespatialepidemiologicalfhndamental

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controldatainteΨ01ation，probability
approaches

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andclassic

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mapping

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pointswith

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trends．Probability

miologicalindicatorsinstatisticallymappingclassic

byoptimum

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ableonaclassicdiseasemap．DemonstrativecalculationofMor｛mslspatialautocorrelation，and

author

tion

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methods

forclarification

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which

cases

ofposi丘ve

showsin（iicates

exposed，onset

some

and

importantpresentofunderestimatedishardlydiseaseepide−
detect−andnegative

noticeaddress，and

andlimita−modifiable

Epide−

243

4．フィールドオブザベーションからのモデル構築
中澤

港

山口県立大学看護学部

1

確率論的モデル構築の意義

熱帯感染症のコントロールを目指した介入を行う際には，その結果を予測するためにモデル構築が必要とされる。熱帯感染症の多くが複雑な感染環をもつため，単純な線型予
測は成り立たないと考えられ，さまざまなモデルが開発さ

ランダムリンクネットワーク
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1

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れてきた。

簡便さから決定論的なモデルが使われることが多いが，感染事象の確率性（偶然の影響の大きさ〉に注目して確率論的なモデルを構築し，適用することは，（1）予測値の信頼区間が得られ，（2）根絶確率あるいはその閾値を推計できる，という利点をもつ。また，地域人口のサイズが小さいときには，ヒトについて個人ベースの確率論的な再生産モデルを適用することで，人口学的な事象の確率性を取り込むことができ，モデルの現実適用可能性が増すと考えられる。
確率論的なモデルを構築するためには，全体の感染環のモデル化と個々の遷移確率を決めなくてはならないが，モデルに現実的な意味をもたせるには，これらをフィールドオブザーベーションに基づいて定める必要がある。

2モデルの骨格とネットワークトポロジーの推定

まず，全体の感染環について考えてみる。これは，言い換えると，モデルの骨格と感染のネットワーク・トポロ
ジーを構成することに相当する。モデルの骨格は，ホスト，
パラサイト，ベクターの組み合わせに特異的であり，また，想定する期間によって変わってくる。感染イベント自体のタイミング以外にも，ホスト，パラサイト，ベクターの人
口動態に影響を与えるイベントは多くある。例えば，短期的な流行のダイナミクスを検討するためのモデルならホストの人口再生産まで考える必要はないだろうが，ホストパ
ラサイト共進化を扱うためには，ホスト個体群の再生産をモデルに組み込むことは必然である。一般に，モデルの基本骨格は先行研究を踏襲する場合が多いが，ベクターやヒト以外のホストを見落とさない注意が必要である。ベクターが存在する感染症の場合，ベクターの密度や行動と，ヒトがベクターと接触する場所や頻度が本質的に重要で，これらについては個別の調査が必要である。また，致命率が高い感染症の場合は，感染したことによる超過死亡をモデルに取り入れる必要があるが，その推計にはある程度継続的な観察データが必要である。
ネットワーク・トポロジーについては，グラフ理論を援用すれば（バラバシ，2003），大雑把に言って，ホスト選好性があるスケールフリーネットワークか，ランダムな感

IIIII

田II匪III，Il

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1

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1躍

スケールフリーネットワーク

図1：ネットワークトポロジーと感染頻度分布

染から構成される機会均等なネットワークかに分けられる。
これらを判別するためには，聞き取りまたは観察によって得たデータによって感染頻度分布を描いてみることが一つの方法である（図1）。もちろん麻疹のように1度しかかからない感染症には使えない。その場合は世帯を単位として世帯人員1人あたりの感染数にするなど工夫可能かもしれない。正規分布型の中央にピークがある分布であれば，どの人についても感染確率は均等（ランダムにリンクが発生するネットワークである）と考えられるし，ベキ法則に従う分布であれば，少数の感染しやすい人（ネットワークのハブにあたるホスト）と多数のあまり感染しない人がいて，感染回数が多いほど感染確率がより高くなるようなホスト選好性があると考えられる。もちろん，先行研究などから，ホスト選好性があることが既知であったり，あるいはHIVIAIDSの場合のように性的にアクティブな人がハイリスクグループであり，かつ患者を再生産することへの寄与が大きいとわかっていれば，スケールフリーネットワー
クを構成している可能性が高いと判断される。逆にいえば，
このような感染頻度分布が観察されたら，モデルにホスト
選好性を仮定することが一つの方法である。
ランダムリンクネットワークによって感染環が構成されている場合は，ある程度のノードを取り除いたときに（つまり感染防御のカバー率がある閾値を超えたときに）ネッ

トワークは崩壊するが，スケールフリーネットワークによって感染環が構成されている場合は，この閾値が存在せず，ランダムに感染防御してもあまり効果はない。しかし，スケールフリーネットワークであれば，選択的にハブホス
トを防御することによって，比較的簡単にネットワークを分断し，感染環を断ち切ることができる可能性がある。

244

3

遷移確率の推定

遷移確率には，何らかの確率分布を仮定するか，部分集団あるいは個人ごとの確率をフィールドオブザーベーションから推定する必要がある。元にするデータには，大別して（1）文献資料，（2）アンケートあるいは聞き取りによるデー

タ，（3）直接観察データ，がある。文献値は，そのホスト＝パラサイト系の特徴として，どこでも変わらないと考えられる確率ならば使っていいだろう。また，直接調査するにはコストがかかりすぎるようなデータも，文献値で済ませざるを得ないだろう。例えば，マラリア伝播モデルでは，
マラリア原虫スポロゾイトを唾液腺にもっている蚊に1回吸血されたときにヒトの肝臓に原虫が定着する確率といった値は文献値を利用するのが普通である（もちろん，ホストの遺伝的多様性による感受性の違いや伝播阻止ワクチンの効果など，その確率がキーポイントになるモデルならば安易に文献値は使えない）。しかし，対象集団に特徴的と考えられるか，または集団の内部構造によって差があると考えられる値については，調査をする必要がある。長期に渡ってあまり記憶が失われないと考えられるデータや，あまり精度を要しないデータは，アンケートや聞き取りで得るのが普通である。例えば，過去数年間の出生率，死亡率，
感染頻度，食習慣といったデータが該当する。アンケート問題になる。感受性ホストが感染する可能性がある期間すべての平均（または時間の関数となるような）感染リスクを推定しなければならない。発症数だけではなく，発症までの期間データを使って生存時間解析をすることで推定する方法もある。

シミュレーションの特性を生かすことを考えれば，未知の値である個人単位の感染確率に対し，仮の値を与えてシ
ミュレーションし，得られる有病割合や発症数を観察値と比較して仮の感染確率を調整し，再びシミュレーションを行う，という手順を繰り返すことで最適な感染確率を求める方法もある。

5

確率的事象をシミュレーションモデルに組み込む方法

個人単位の確率事象をシミュレーションに組み込む基本は，単位時間当たり，ある個人にある事象が発生する確率をpとすれば，個人ごとに区間（O，1）の一様乱数を1つ発生させ，この値をxとしたときに，x＜pなら事象を発生させ（状態を遷移させ），そうでなければ事象を発生させない（状態を変えない），とすることである。つまり，f（p）ニ（x＜p）となるランダム関数f（p）を定義すれば，ifや聞き取りを熱帯のいわゆる途上国で行う場合，（1）聞き取
り意図を正しく伝えるのが難しい，（2）概念が一致しているかどうかの保証がない，（3）回答を正しく理解できないかも

f（p）という形で事象の発生を制御することができる。
シミュレーションに用いる一様乱数の発生には，物理乱数よりもアルゴリズムによって発生させる擬似乱数列を用いるのが普通である。古典的には線形合同法が良く使われてきたが，現在ではメルセンヌツイスターを用いるのが妥しれない，（4）そもそも回答不能かもしれない，といった理当である。

由により，データの信頼性を高めるのは困難であり，可能な場合はクロスチェックした方が良い。
変わりやすいデータや精度を要するデータは，直接観察や測定によって得る必要がある。直接観察の場合は，1回だけの観察で済むことは稀であり，通常，縦断的な調査を必要とするので，非常に手間と時問がかかる。しかし，通常は意識されないデータや，精度を要するデータであれば，縦断的な観察をせざるを得ない。例えば，場所によってベクターとの接触確率が異なると予想される疾患では，感染リスクを厳密に扱うためには，少なくとも数週間に渡ってヒトの行動場所をトレースする必要があるだろう。もっとも，例えば男性研究者は女性が水浴びをするときは観察できないなど，文化的制約があるので，完全な観察をするのは難しく，観察のポイントを予め決めておく必要がある。

4

感染確率の推定6

シミュレーション結果をどう見るか？

シミュレーションを行う場合は，その結果をどう解釈するかが重要である。まず考えられるのは，乱数の初期値だ
け変えて，シミュレーションを1000回あるいは1万回実行
し，（1）一定時間後の有病割合の平均値と95％信頼区問を求める，（2）一定時問後に有病割合がゼロになる確率（根絶に至った試行の割合）を求める，（3）有病割合の経時的変化を観察することで，その感染症の安定性を評価する（有効な介入のタイミングを探ることを含む），といったことである。

パラメータやモデルの構造を変えることで，介入の効果を見ることもできる。例えば，スケールフリーネットワー
クからハブホストを除去するとネットワークが崩壊することはグラフ理論から明らかだが，介入としてみた場合に本当にハブホストヘの重点的対策が有効なのかということは，
モデルごとに定量的に確かめる価値があると思われる。

調査によって得られるデータは，通常，断面研究ならば有病割合だし，コホート研究でも発症数に過ぎない。感染から死亡までの期間が短い疾病の場合，有病割合では見落としが多くなる。感染から発症までの期間（潜伏期間）が長い疾病の場合，この無症状感染状態を検出する方法が問題になる。さらに，個人ベースモデルでは，これらのデー

Anopheles

タを使って，どうやってnskとかhazardを推計するかが吸血することが知られている。しかも，ほとんど躁より下7

ソロモン諸島のマラリア感染についての行動防御モデル

ソロモン諸島ガダルカナル島の主なマラリァ媒介蚊はfarautiNo．1であり，日没後2時間に最も活発に245
服装の相対観察頻度o。魯o．§

鶯マラリア陰性

羅マラリ7陽性
o．縄

o，2

○，軽

畏ズボン／
長スカート

タ雪ルのみ
／裸

半ズボン／
短スカート

図2：マラリア罹患者と非罹患者での行動
プロファイルの比較

マラリア罹患者と非罹患者の間で行動プ買ファイルを比較したところ，場所や履物には違いがなかったが，衣服に違いが見られた（図2）。このことから，長ズボンを履いている翼には感染リスクが低下すると考えた。どんな服装をするかということは日々変動するので，ランダム関数に
よって翼々の服装を選ぶようにモデルを構成し，防御行動の有効性が30％の場合と80％の場合について，防御行動をとる確率の期待値を変えて，感染者割合の変化をシミュ
レーションした。結果として，有効性が30％の場合は平均95％以上の人が防御行動を取らないと感染者割合の低下に結びつかないことと，有効性が80％の場合なら平均95％の人が防御行動をとれば2年以内に！00％マラリアが根絶できることが示された。このような観察データに基づいたシ
ミュレーションモデル構築は，今後ますます重要になると想、われる。

しか吸血しないという特徴をもっているため，厚手の靴下を履けばほぼ完壁に防御できるという報告もある。
そこで，日没後2時問の蚊帳の使用と服装を各個人について3週間調査したオブザーベーションと，その後の塗沫
標本の検鏡から得られた感染割合のデータを使って，蚊帳
の使用や服装が日々確率的に変動することを状態遷移確率として実装したシミュレーションモデルを立てた（この研究について，より詳細にはNak躯翻識訟1．（欝98）を参照さ
れたい）。

8

引用文献

1．アルトゥーロ・ラズロ・バラバシ（2003）ヂ新ネットワー
ク思考」醗｛K出版
2．N＆k蹴慕w暴，M，，H．0盤搬欝，A．is盤蕪撫δ」、齢＆f麟農（轡参8）M慕瞼r童農

豊繍ecti（）熟鍛尋麺膿鋤齢￠熱慕vlo麟f農ctors：Astoc絵s重童c懲o総1

駐麟ys醜fo耐ir戯伽錆rv細熟轟ぬ濾伽So旦or輔漁繍8，Am￠rica簸ぎOt翼盤i

gf要髄膿鋤職o盈（）慕y，豊｛）：78レ78豆Modd沁癖醜磁o総dis礁蹴sb蹴do蕪h瞬ddobs農黙tio黛
M至NA欝NAKAZAWA
Ya膿負菖鷺〔漁｛茎》re摂ec懸r繍U輔vers責y，SC簸00豊〔）｛醤轍rsl膿墓247

5．数理生態学者からの短いコメント山内淳

京都大学生態学研究センターに強い淘汰にさらされている。そのため短い時間で「進化」予測モデルと解析モデルが起きることも十分にありうるのだ。例えば，抗生物質の事象の制御を課題とする応用科学においては，一般に理論モデルに期待されるのは動態の量的予測である。量的な予測を可能とする「予測モデル」を構築するためには，現象の動態に影響を与えうる様々な要因を可能な限り取り込
み，パラメータの数値をできるだけ実際の値に近付けることが重要となる。そうした「予測モデル」に対し，現象を可能な限り単純化して，知りたいことを説明するのに必要
最小限の要因のみで理論モデルを構築するアプローチが存在する。そのようにして作られるモデルを「解析モデル」と呼ぶ。多くの場合「解析モデル」の目的は現象の量的予測ではなく，そのシステムの定性的な性質の解析，いうな
れば一般的な法則性の把握にある。
病気の蔓延の予測とその防除を主要な目的とする疫学においては，当然，量的予測を可能とする「予測モデル」の構築こそが重要な課題である。事実，本シンポジウムで紹介された発表の多くも，そのような「予測モデル」に関す乱用による薬剤耐性菌の出現やHIVの抗原性の急速な変る研究であっ．た。それに対して，「解析モデル」による「シAdaptive

ステムの定性的な性質の把握」は，現実の疾病の防除を旨とする疫学においては役割を持ちえないのだろうか？
多くのパラメータを含む予測モデルでは，微妙なパラ
メータの変化によってその挙動が大きく変わってしまうことも少なくない。すなわち，その結果は必ずしも「頑健」ではない。そのため，「解析モデル」によってどのパラメー
タがシステムにどのような影響を及ぼしうるのかを十分把握しておくことは，予測モデルを構築する上でも重要な意
味があるはずである。また，実際の病気の動態が何らかの特徴的な挙動（例えば周期性など）を示す時，それがどのような要因の影響を強く受けており，その要因を変化させることで挙動がどのように変わる可能性があるのかといったことは，多くの要因を含む複雑なモデルよりも単純な「解析モデル」の方が見通しの良い一般的な知見を与えてくれ

mam，U．，Metz，J．AJ．，Sabelis，M．W．and

化などが典型的な例である。（もしかすると「薬剤耐性の出現は『進化』などではない」という方もおられるかもしれない。それは「進化」という言葉のイメー7に基づく誤解である。進化とは本質的に，遺伝子頻度の変化に基づく生物集団の性質の変化のことである）。また，病原体の変化が目の前で起こらなくても，病原体の性質自体が進化によって形成されてきたことを考えれば，進化的な視点で病気を考えることはその特性を理解する上で有効であろう。
疫学の理論的基礎の整備に伴って，近年，そうした病原体の「進化的」性質と疫学が結び付けて論じられるようになってきた。具体的には，例えば2002年には進化と疫学に関連した以下の2冊の書籍が出版されている。
1血munology

andE

University

Phncetonbhdge

Evolution

Dynamics

University

ofofIllfectious

Diseases．By

Frank，A．

Press，2002．

Infbctious

Diseases．E（1itedbyDieck−

Sigmund，K

Cam−

Press．2002、（これらの書籍についてはTrendsinEcologyand

Evolution，

2003，18：68−79にも書評が掲載されている）

また2003年には，生態学および進化学のレビュー誌であるTrendsinEcologyandEvoludon誌に，
Day，T2003．Virulence

histoWevolution

events．Trends

in

and

the

timingEcologyamd

Evolution，18：113−118．

Galvmi，A．2003．Epidemiology
Trendsin

Ecology

amd

meets

of

diseaseevolutionary

l届e−ecolog弘Evolution，18：132−139．

と題された2本の論文が掲載されている。前者は病原性の進化と病原体の生活史を扱う理論的基盤を，後者は病原体の性質に影響を与えうるさまざまな要因を議論している。
さらに国内においても，2003年8月に福岡で開催された日
本進化学会では「病原細菌の適応戦略」や「パラサイト・
エスケープ病原体の進化と分子疫学」と題したシンポジ
ウムが持たれ，病原体の進化や，その進化と疫学との関わるだろう。

それ以外にも「予測モデル」には組み込みにくい要因がある。それは病原体の性質の変化，すなわち病原体の「進化」である。

りが議論されている。

病原体の進化と解析モデル

今後，疫学において有効な「予測モデル」が開発されるには，進化的な視点を取り入れた「解析モデル」による病原体の一般的性質の理解が重要なキーの一つとなるかもし疫学が問題とする時問スケールでは「進化」などは重要な要因とはなりえない，と思われるかもしれない。しかしながら，一般に病原体はホストとなる生物よりもはるかに世代時間が短く，しかも免疫などホストの対抗によって常れない。

Asho梵co㎜ent丘omama山ematic撮ecologist
A］「SUSHI
Centerfor

Ecological

YA漁UC田Research，Kyoto

University

VOL.31 No.a DECEMBER 2003
CONTENTS
Original article
Kimura, E., Anantaphnrti, M. T., Lirnrat, D., Thamnrapalo, S., Itoh, M., Singhasivanon,P., and Waiikagul, J. ̲

Unexpectedly high prevalence of Wuchereria bancrofti lhflection obtainedby ICT card tests in comparison with that determined by lgG4 ELISA using urine samples:
A possibility of false positive reactions with ICT card tests in a study in Thailand " " " " " " " " " " " "217

Short Counlnunication
Oishi, K., Inoue. S., Kuramoto, T., Onizuka, S.,aito, M., Hasebe, F., Morita, K., Nagatake, T.

Association of dengue vims type‑specific lgG on platelets is specific for the acutephase in an imported Japanese patient with secondary dengue 2 virus infection " " " " " " " " ' " " " '223

Proceedings of the 27th Kyushu Symposium of Japanese Society of Tropical Medicine(Kyushu Branch) (in Japanese)
Simposiuln 2: Epidemiology of tropical infectious diseases and construction of models

Shimada, M
Introduction to models of infectious diseases " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " '227

Shimada, M., Hamada, Y., Ataka, Y., Moji, K
Explanatory notes: Epidemiology of tropical infectious diseases and construction of models " " ' .':....229
Ishikawa, H.
The construction of a model for the transmission of vivax malaria and application to theevaluation of control projects "" "" " "" " "" " "" " " " " " " "" " " " " " " :" " " " " " "" "" ' "" " '233‑

Tabimura, S .

Advantages of Spatial Epidemiological Approach for Disease Contorol and Prevention " " " " " " '237

Nakazawa, M.

Modeling infectious diseases based on the field observation " " " " " " '243
Yamauchi, A.

A short comme9 from a mathematical ecologist " ･ ･ ･ ･ ･ ･ ･ ･ ･247