新しい技術により、コロナウイルスに関するデータをほぼリアルタイムで収集できるようになりました。
データ生成の迅速化により、データの正確性と信頼性をめぐるリスクが高まります。
意思決定者は、新たなデータが明らかになるたびに政策を調整することで、信頼を維持できます。
私たちがCOVID-19とともに経験している規模のパンデミックは、生きてきた時代の中で世界が経験したことのないものです。また、SARS-CoV-2ウイルスそのものについて、急速に生成され自由に広まるものも多いデータや分析に、世界がアクセスできたこともありません。この危機から抜け出す道筋を見いだすには、こうしたデータを意思決定に効果的に取り入れる必要があります。
平時であっても、これは容易な課題ではありません。パンデミックを引き起こしているSARS-CoV-2は、コウモリから種の壁を越えて人間に感染した新しいウイルスであるため、今はさらに難しくなっています。わずか4カ月前まで、ウイルスや、それが引き起こす病気について、感染力はどれほどか、病気は私たちの体にどれほど有害か、効果的な免疫反応を起こせるかといった、最も基本的な問いにさえ答えられませんでした。私たちは、進みながら学んでいます。
私たちは以前にも同じ状況を経験しています。最近では2012年に中東呼吸器症候群（MERS）を、さらにさかのぼれば2002年にSARSを引き起こしたコロナウイルスがありました。これらの病気が人間で初めて確認された当時、私たちが知っていたことは、今と同じくらいわずかでした。当時と今との違いは、ウイルスとそれが引き起こす病気の基本的な生物学的性質を学ぶ速さ、そしてその過程で不確実性にどう向き合っているかです。
データを迅速に生成し、広める新技術によって、ウイルスに関するデータをほぼリアルタイムで収集・分析できるようになっています。これほど多くのデータが、これほど速く生成され共有されるのを、私たちはかつて見たことがありません。時には、望ましい以上に不確実性が増す代償を伴います。しかし、このウイルスが広がり進化する速さと規模を考えれば、これほど多くの人々が、これほど切迫してデータを必要としたこともありません。
1月にパンデミックが始まり、ウイルスが中国・武漢の発生源から世界各地へ広がり始めた時のことを考えてみましょう。ワクチンがない中で、利用できる公衆衛生上の介入手段は封じ込めだけです。それを効果的に行うには、ウイルスがどこにあり、人から人へどの速さで広がっているのかを把握する必要があります。地域単位で感染者を見つけ、接触者を追跡するための迅速な診断と広範な検査が重要です。台湾、シンガポール、韓国のような地域で初期のプログラムが成功したことが、これを示しています。台湾、シンガポール、韓国が示すとおりです。
わずか数日の遅れでも悲惨な結果を招きうることを、イタリアがいち早く知ることになりました。今後は、綿棒による検体採取から結果が出るまでが1時間未満の、現場で行う新しい診断ツールが、検査の規模と対象範囲を拡大するうえで欠かせなくなるでしょう。
数値を正確に把握することは、実に難しい課題です。現時点で最も有力な推定では、SARS-CoV-2の感染者1人が平均2.5人に感染させます。しかし、感染症の伝播動態をめぐる不確実性により、この数値は大きく変動し、それに伴って予想される総死亡者数も変わりえます。疫学モデルの予測の精度は、入力するデータの質に左右されます。政策立案者は予測に不確実性が伴うことを受け入れ、それに応じて勧告を調整する必要があります。
手洗い、社会的距離の確保、隔離といった公衆衛生対策の目的は、新たな感染者の平均数を可能な限り減らし、理想的には1未満にすることです。この水準ではウイルスを封じ込められます。実際、パンデミックの真っただ中にある今、あらゆる意思決定はこの観点から行うべきです。今後、難しい選択を迫られることになります。公衆衛生と、経済、個人の自由、国民の信頼への影響とのバランスを考えなければならないからです。
急速に変化する状況は、意思決定者にさらなる課題を突きつけています。新たな証拠が明らかになるにつれて、ある日に正しいと思われたことが、翌日にはそうでなくなることもあります。COVID-19による死亡率の初期推定がその一例です。致命率（CFR、確認された感染のうち死亡に至った割合）は、1月に最大15％と初めて報告されましたが、より多くの質の高い情報を受けて、この数値は着実に下方修正され、約1％となっています。意思決定者は、新たな情報を踏まえて勧告を改め、その変更を国民に率直かつ誠実に説明する準備をしておく必要があります。
データ生成の圧倒的な速さは、またとない機会をもたらしています。ゲノムデータの増加を例に挙げましょう。武漢で最初に確認された株の配列は、2019年12月中旬にアップロードされました。本稿執筆時点で、分析に利用できるSARS-CoV-2の株は4,000近くに達しています。データの増加速度は、まさに驚異的です。ウイルスは急速に進化し、およそ2週間に1つの割合で変異を蓄積しています。データの管理と解釈には、GISAID.orgのような公開リポジトリが役立ちます。また、nextstrain.orgのような分析プラットフォームを使えば、ウイルスの進化と拡散をほぼリアルタイムで追跡できます。
データが急速に生成され広く共有される状況では、データの正確性と信頼性をめぐるリスクも高まります。通常は時間をかけて慎重に進められる結果の評価プロセスが加速し、誤りが生じる可能性が高まっています。オンラインの場で展開される、より非公式で開かれた査読プロセスによって、リスクはいくらか軽減されています。こうした場は、medRxiv、bioRxiv、virological.orgのようなプレプリントサーバー（学術論文を正式な査読・出版の前にまとめて公開するサービス）や、さらにはTwitterともつながっています。
同じ問題に複数のグループが取り組むことも有効です。独立して、少しずつ異なる手法を用いながら、いずれも同じ答えにたどり着けば、その結果は堅牢だとかなり確信できます。政策立案者は、故リチャード・レヴィンズ生物学者が数学モデルの利用について述べた助言を心に留めるとよいでしょう。「私たちの真実とは、独立した嘘が交わるところである」。科学文献の膨大な蓄積を読み解く際にも、同じことが言えます。
SARS-CoV-2は種の境界を越えて人間に感染し、私たちが築いてきた複雑に絡み合う世界的なつながりの網に沿って、国から国へと急速に広がっています。これは私たち自身が生み出した問題です。幸い、今ではこれを制御するための、より効果的な手段があります。データを迅速に収集・分析する新しいツールにより、適切な種類の証拠を意思決定者に届けやすくなっています。
それだけでは不十分です。世界で足並みをそろえた取り組みを確立するための戦略的な場があれば役立つでしょう。また、従来はそうした人材が配置されてこなかった都市の都市計画部門のような政策部門に、疫学者を組み込むことも有効です。何より重要なのは、意思決定者が国民の信頼を維持することです。そのためには、科学に耳を傾け、新たなデータが明らかになるたびに政策を調整し、その変更を国民に明確に説明する必要があります。
