スーパースプレッディング事例、すなわち1人が6人を超える人に新型コロナウイルスを感染させる事例は、予想より多く見られる。
研究者らは、新型コロナウイルスのパンデミック中に、10人から55人が感染したスーパースプレッディング事例を45件特定した。
新型コロナウイルス感染症では、SARS-CoV-2ウイルスに感染した1人が多くの人に感染させる「スーパースプレッディング」事例が数多く報告されてきた。では、こうした事例は感染症の全体的な拡大においてどの程度の役割を果たしているのだろうか。MITによる新たな研究は、その影響が予想よりもはるかに大きいことを示唆している。
約60件のスーパースプレッディング事例を調べた結果、1人が6人を超える人に感染させる事例は、感疫学で一般的に用いられる統計分布に従って感染率の範囲が推移していた場合に想定されるよりも、はるかに多く見られることが分かった。
研究結果に基づき、研究者らは新型コロナウイルスの感染伝播に関する数理モデルも構築した。このモデルを用いて、集まりを10人以下に制限すれば、スーパースプレッディング事例の数を大幅に減らし、全体の感染者数を抑えられることを示した。
「スーパースプレッディング事例は、私たちの多くが当初考えていたよりも重要である可能性が高い。極端な事例ではあるものの、起こりやすく、そのため想定よりも高い頻度で発生していると考えられる。スーパースプレッディング事例を抑制できれば、このパンデミックを収束させる可能性は格段に高まる」と、MITの医療工学・科学分野のTermeer教授であり、MITの医療工学・科学研究所（IMES）および生物工学科に所属し、本研究の責任著者でもあるJames Collins氏は述べている。
MITのポスドク研究員Felix Wong氏が筆頭著者を務める本論文は、今週、次の学術誌に掲載された。Proceedings of the National Academy of Sciences。
極端な事例
SARS-CoV-2ウイルスの「基本再生産数」は約3であり、感染者1人が平均して約3人にウイルスを感染させることを意味する。しかし、この数値は人によって大きく異なる。誰にも感染させない人がいる一方で、「スーパースプレッダー」は数十人に感染させることがある。WongとCollinsは、こうしたスーパースプレッディング事例の統計を分析することにした。
「スーパースプレッディング事例とその過去の発生経過を分析することで、感染拡大を抑制するための戦略をどのように提案し、より効果的に制御すべきかについての示唆が得られると考えた」とWong氏は述べている。
研究者らは、スーパースプレッダーを6人を超える人にウイルスを感染させた人物と定義した。この定義を用いて、現在のSARS-CoV-2のパンデミックから45件のスーパースプレッディング事例を、また2003年のSARS-CoV流行から15件の追加事例を特定した。いずれも学術誌の論文に記録されたものである。これらの事例のほとんどでは10人から55人が感染したが、そのうち2件は2003年の流行に関するもので、100人を超える人が関与していた。
典型的な患者が3人に感染させるという一般的に用いられる統計分布を前提とすると、数十人に感染が広がる事例は非常に起こりにくいと考えられる。例えば、正規分布は中心が3付近にピークを持ち、両方向に急速に細くなる裾を持つ釣鐘型の形状に似ている。この場合、感染者数が平均の3から離れるにつれて、極端な事例が起こる確率は指数関数的に低下する。
しかし、MITのチームは、新型コロナウイルスのスーパースプレッディング事例においてはこの想定が当てはまらないことを見いだした。分析にあたり、研究者らは、いわゆる「ファットテール（裾の厚い）」事例のリスクを定量化するために用いられる極値理論の数学的手法を用いた。極値理論は、極端な事例が細くなる裾ではなく、大きな裾を形成する状況をモデル化するために用いられる。この理論は、極端な事象のリスクをモデル化するために金融や保険などの分野でしばしば適用されており、竜巻などの壊滅的な気象現象の発生頻度をモデル化するためにも用いられている。
これらの数学的手法を用いて、研究者らは新型コロナウイルスの感染伝播の分布が大きな裾を持つことを確認した。これは、スーパースプレッディング事例が極端であっても、なお起こりやすいことを意味している。
「これは、極端な事例の確率が想定よりも緩やかに減少することを意味する」とWong氏は述べている。「10人から100人が感染するこうした非常に大規模なスーパースプレッディング事例は、想定していたよりもはるかに多く見られる」
感染拡大の抑制
ウイルス量やその他の生物学的要因を含め、多くの要因が人をスーパースプレッダーにする可能性がある。研究者らは本研究でこれらの要因を扱っていないが、感染者が接触する人数として定義される接触性の役割はモデル化した。
接触性の影響を調べるため、研究者らは感染症伝播の数理ネットワークモデルを2つ作成し、比較した。各モデルでは、1人あたりの平均接触数は10人とした。ただし、一方のモデルは接触数が指数関数的に減少する分布とし、もう一方のモデルは一部の人が多くの接触を持つファットテールを持つように設計した。後者のモデルでは、スーパースプレッディング事例を通じて感染した人がはるかに多かった。しかし、10人を超える接触を持つ人をネットワークから除外し、ウイルスに感染しないと仮定した場合には、伝播は止まった。
研究者らは、スーパースプレッディング事例を防ぐことが、新型コロナウイルス感染症の全体的な伝播に大きな影響を与えうることを示唆していると述べている。
「スーパースプレッダーを標的とした戦略を特定することで、進行中のパンデミックを制御する方法の手がかりが得られる」とWong氏は述べている。「その一つの方法は、例えば、大規模な集まりで10人を超える人と接触することを誰にも許さないようにすることだ」
研究者らは現在、生物学的要因がスーパースプレッディングにどのように寄与しうるかについても研究したいと考えている。
本研究は、James S. McDonnell財団の助成を受けて行われた。
