2人の研究者はPythonで数学モデルを構築し、ブラジルで流行を封じ込めるための対策が講じられなかった場合、ブラジルでのコロナウイルスによる惨状を予測した。この偉業の著者は、リオグランデ・ド・ノルテ連邦大学の天体物理学の教授兼医師であり、ハーバード・スミソニアン天体物理学センターに所属する天文学者であるホセ・ディアス・ド・ナシメント・ジュニアと、ニューメキシコ州立大学の医師であるウラジミール・ライラです。
世界中で、あらゆる分野の研究者が、人類全体に広がるパンデミックに直面して人々の意思決定を支援することを目的として、コロナウイルスの症例を制御し予測する取り組みを実証しています。
新型コロナウイルス感染症予測モデルの考え方
研究者らによって行われたこの研究は、世界中を席巻し、すでに地球上で4,000人以上の死者を出している新型ウイルスのパンデミック（COVID-19）を受けて行われた。
ホセ・ディアス・ド・ナシメント・ジュニア氏は、感染拡大が始まった後、このテーマと、パンデミックを軽減するために貢献し協力する方法を研究し始めたと説明しています。 「最初の世界的な反応が現れ始めるとすぐに、私はウイルスの蔓延を研究するために使用されたモデルの仮説について疑問を持ち始めました。どの方程式がどのような側面の下で有効となるか。新たな流行は歴史に残ることを実証しましたが、モデルで使用されているいくつかの数学的条件の限界については他の研究からすでに知っていました。そのとき、ソーシャルメディア上の会話の中でウラジミール・ライラを見つけました」とナシメントは言います。
ライラ氏は、両方の考え方が互いに補完し合い、これに基づいて仮説が既存のコロナウイルスと新しいコロナウイルスの症例を「数学化」するモデルに進化したと述べています。 「この研究のアイデアと理由は、現在のコロナウイルスのパンデミックを受けて、感染拡大のダイナミクスを理解するためのものです。数理疫学の分野の科学論文を読んで、伝染病を「数学化」しようとした最初のSIRモデルに出会いました」と彼は強調する。
ニューメキシコ州立大学の医師は、伝染病の数学的モデルの方程式と、彼が日々研究しているモデルの方程式との間に類似点があることに気づいたと説明する。したがって、それらを解決し、コロナ研究の分野に知識を追加する方法がありました。 「これは疫学の分野でまだ行われていないことではなく、私にとってこのテーマについて学ぶためのプロジェクトでした」と彼は述べた。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は、呼吸器感染症を引き起こす一連のウイルスによって引き起こされ、2019 年 12 月 31 日に中国で発見されました。ブラジルでは州保健局によると、すでに413人の感染者が確認されており、保健省が3月17日に発表した最新の感染者数と比べて30％以上となっている。サンパウロ州では同日、291人がウイルスに感染し、新型コロナウイルス感染症による死者1人が記録された。
モデルの仕組み
パンデミックの混乱に直面しているライラ氏は、自身とナシメント氏の研究が感染拡大のダイナミクスを「数学化」し、感染症との戦いに役立つ可能性があると説明する。
この研究では、この国の人口が感受性、感染者、治癒者、死亡者の 4 つのカテゴリーに分類されていると考えられています。これらのカテゴリは、事前に確立されたルールに従って相互作用します。
- 感染者と感受性が相互作用すると、一部が感受性のカテゴリーから削除され、感染カテゴリーに入れられます。
- 感染者の中には一定期間内に治癒する人もいます。これらは感染カテゴリーから削除され、治癒カテゴリーに入れられます。
- 感染者の別の一部は病気で死亡します。これらは感染カテゴリーから削除され、死亡カテゴリーに入れられます。
- 治癒した人は免疫を獲得するため、感受性の高いカテゴリーに戻されることはありません。
最後のルールは、治癒者と死者も同じカテゴリーに追加し、パンデミックから「削除」できることを意味します。これにより、モデル名は SIR (Susceptible-Infected-Removed) となりました。これらのルールは「数学化」され、方程式が解かれて流行の進展が明らかになります。たとえば、ルール A では、除去される量は感染者数と感染しやすい人の数に比例します。
科学者の研究で使用されたデータベースは、ジョンズ・ホプキンス大学のシステム科学工学センター (CSSE) によって維持および更新されました。データは感染例、寛解例、死亡例に分けられます。データベースは頻繁に更新され、日付や地理的分布などの詳細が含まれます。
これらのパラメーターから、モデルに入力されたレートが計算されました。モデルの構成要素をコロナウイルスの流行に適用すると、非常に急速な感染が起こりました。イタリアのデータによると、1人の感染者が治癒するか感染により死亡するまでに、平均して3人か4人にウイルスを感染させます。その結果、感染者数は4日ごとに2倍になります。
ライラは、この流行を終わらせる方法は 2 つしかないと説明します。 「1つ目は、多くの人が感染し、回復したときに免疫を獲得したときです。これが起こると、これ以上感受性のある人は存在しないため、モデルのルール (A) によれば、新たな感染の可能性はありません。この事件がひどいのは明らかで、流行中のある時点で事実上全国民が感染しており、死者数は恐ろしいものになる可能性がある」と彼は警告する。
同教授は、「流行を終息させる2番目の方法は、感染率が寛解率よりも低くなり、その後流行が抑え込まれることである。隔離（またはワクチン）は感染率を減らすことによって機能します。この治療は寛解率を高めるように作用します。治療法やワクチンがなければ、有効な手段としては隔離しかありません。」
研究中に科学者が参照した CSSE データベースには、流行の影響を受けたすべての国からの情報が示されています。モデルで使用された主な国は、中国、韓国、イタリア、スウェーデン、米国、ブラジルです。
このモデルは、予測される最悪のシナリオではブラジルで最大200万人が死亡すると警告している
研究者のモデルをブラジルの流行状況に適用すると、感染者1人当たり平均6人に感染させていることが示された。この割合から、感染者数は 2 日から 3 日の間に 2 倍になります。ライラは「このまま何もせずに続けば、流行は50日後の5月初旬にピークに達し、同時に人口の53％が感染するだろう」と発表した。つまり1億件以上ということになります。病院にはこの数に対処する能力がありません。そして、流行が終息した時には200万人が死亡することになるだろう。」
研究者らによって提示されたモデルは、今後数カ月間のブラジルでの死亡者数を示す 2 つのグラフを生成し、ブラジル国民の恐ろしい状況を浮き彫りにしました。この最悪のシナリオは、社会的制限が守られない状態を表します。
ブラジルの総死亡者数予測グラフ = 2,009,177
(出典: Wladimir Lyra と José Dias do Nascimento による数学モデル)
このモデルは2020年3月16日に実行され、科学者らはコロナウイルスによる最初の死亡が5日以内に発生すると特定した。 「昨日（3月16日）、モデル予測では、今後5日以内のある時点でブラジルで最初の死者が出るだろうというものだった。 17日の朝起きてニュースを読んだとき、最初の死亡例があった」とライラさんは認めた。
科学者らは、予防策が講じられず、国民が社会的距離を保つことを実践しなければ、モデルの結果が現実化すると警告している。 「治療法やワクチンがなければ、この流行を自然に止める唯一の方法は、何億人もの感染者と何百万人もの死者を出しながら自然に進行することだ。このモデルでは、何もしなければブラジルで200万人が死亡すると予測しています。これを避けるためには、国民は外出をやめ、社会的距離を保つ必要があります。これだけが感染を防ぐことができるのです」とライラ氏は主張する。
ライラ氏はまた、社会的距離を置くことは感染症の最終段階を防ぐものではなく、治療法やワクチンが開発されるまで医療システムに過負荷がかからないよう感染症の流行を遅らせることだと強調している。 「日常生活が戻ったら、流行は再び始まるだろうが、社会的距離を置くことによって生じる遅延は、医療システムが同時にあまりにも多くの感染者で圧倒されないように時間を与えるために不可欠であり、私たちはまた、感染拡大を防ぐ時間を与えることを望んでいる」治療法やワクチンを開発します」とライラ氏は説明します。
研究者らは、あらゆる分野がパンデミックに注目し、世界の感染者を予防または封じ込める方法や道筋を作り出す努力をすることの重要性を強調している。
「断っておかなければなりませんが、私は疫学者ではなく、応用数学と計算モデルを専門とする天文学者および天体物理学者です。私がこのプロジェクトを開始したのは、伝染病の進化に関する数学的モデルについて読み、その方程式が私が毎日扱っている他の方程式と非常に似ていることに気づいた後です。したがって、私は単純化されたモデルでそれらを解決するためのツールを持っていました」と Lyra 氏は主張します。
ホセ・ディアス・ド・ナシメント・ジュニオール教授は、現時点で人々の科学はグローバル化しており、流行を封じ込める決定を下す際には、いかなる科学的パラメーターも単純なものとして扱って除外することはできないことを実証しています。
「私たちは問題の周期的な時期を経験しています。これは地球温暖化から大規模な伝染病まで多岐にわたります。現在、私たちはグローバル化した科学を発展させており、パラメーターを単純なシステムとして扱うことはできません。私たちが住む地球そのものとその人類は、大規模で複雑なシステムに完全につながっています」とナシメント氏は言います。
疫病は人類のさまざまな時期に発見されてきましたが、彼によると、迅速かつ効果的な意思決定を支援する完全かつ完全に効率的な物理モデルはまだ存在していません。 「私たちの歴史を通じて、私たちは 14 世紀のペスト（黒死病）、1918 年のスペイン風邪、そして最近では 2009 年の豚インフルエンザなど、大規模な伝染病に繰り返し遭遇してきました。これらの伝染病はすべて世界に深刻な影響を与えましたが、私たちは、短期間で正しい意思決定を行うのに役立つ効率的な物理モデルをまだ持っていません」とナシメント氏は断言します。
この研究者によると、データ分析研究は、世界中で急速に蔓延している病気の側面に役立つ可能性があります。方程式に基づく予測は、直面している問題への対処方法を改善する決定を生み出すことができます。
「感染症の蔓延の体系的な性質を研究しモデル化する分析的アプローチは、科学がどのように機能するかを示す素晴らしい例です (SIR モデル)。そして、いくつかの単純な方程式を使用して作成された予測に基づいて、将来の行動を明らかにする科学の力がわかります」とナシメント氏は強調します。
同氏はまた、新型コロナウイルスのパンデミックのような時期に科学が研究を進めることを奨励する政策の重要性も考慮している。 「私はこのような取り組みが公衆衛生政策に注がれる取り組みの一部であるべきだと確かに信じています。多くの疑問は解決されましたが、他の多くの疑問は未解決のままですが、科学は常にこのような場合に身を守るために必要な羅針盤です」とナシメントは発表します。
科学者たちが発見した結果は科学論文を構成し、物理学の分野の科学雑誌に投稿されます。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を防ぐにはどうすればよいですか?
TecMundo は、ブラジル保健省によると、コロナウイルスを予防する 4 つの主な方法を記載したインフォグラフィックを作成しました。
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