2014年のエボラ出血熱流行をきっかけに生まれた情報収集の新たな手法が、命を救う可能性がある。
「感染症の流行が起きると、誰が発症するのか、病気がどう広がるのか、何が状況を悪化または改善させるのかなど、分からないことが数多くあります。それでも行動を起こさなければなりません」と、ペンシルベニア州立大学の生物学教授で、この研究の責任著者であるカトリオナ・シェイ氏は述べる。
「私たちの手法を使えば、不確実な状況でも流行への対処について、より適切な判断を下し、命を救うことができます。」
この新しい手法は、「情報の価値」分析を用いて、情報収集の優先順位を決める方法を示す。この分析は経済学や野生生物管理で使われ、より良い意思決定に必要な、答えを出すべき重要な問いを特定する手法である。
「私たちの手法は、さまざまなモデルのデータを統合し、重要な情報を2つ示します」と、ペンシルベニア州立大学の博士研究員で論文の筆頭著者であるシューリー・リー氏は述べる。「現時点で分かっていることに基づいて最善の行動方針を特定するとともに、介入策の選択に実際に関わる知識の欠落を明らかにします。」
流行についての理解が深まり、流行の動態を把握する新たなモデルが作られるのに応じて、この手法をリアルタイムで活用できる。そのため研究者らは、政策決定者の意思決定プロセスを効率化できると考えている。「インフルエンザのようによく知られた病気、ジカ熱のようにあまり知られていない病気、そしてまだ存在すら知られていない病気など、迅速な意思決定が重要となる流行への対応を導く可能性があります」とシェイ氏は述べる。
2014年のエボラ出血熱流行をめぐる不確実性から、感染者数の予測には大きな幅が生じ、数千人から100万人超までの推計が示された。「予測と2014年のエボラ出血熱流行の実際の規模との差が、世論で激しい議論を引き起こしました」とリー氏は述べる。「しかし、流行がどれほど大きくなるかではなく、流行を小規模に抑えるには何をすべきかに焦点を当てたのが、私たちの研究です。」
この研究は、流行への対処に最善の行動方針を選ぶうえで、感染者数よりも重要な、欠けていた情報の要点を明らかにしている。
「他の流行では、感染者数が対処戦略を決めるうえで重要かもしれませんが、エボラ出血熱では必ずしもそうではありませんでした」とシェイ氏は述べる。「エボラ出血熱の場合、モデル同士の見解の相違は、皆が考えていたほど大きくなかったことが分かりました。感染者数の予測には大きな隔たりがあったにもかかわらず、予測に使われたモデルは、流行を抑える最善の行動方針について圧倒的に一致していました。」
研究チームが評価したエボラ出血熱流行の動態に関する37のモデルのうち、大半は、よく提案される2つの対策を一貫して最も効果的と評価した。葬儀での感染率を下げることと、地域社会での感染率を下げることだ。たとえば、安全な埋葬を徹底し、家庭向け衛生キットを配布し、発症者に自宅で過ごすよう促し、地域社会の意識を高めることで、流行を最も効果的に封じ込められる可能性がある。病院での感染を減らすことや入院率を高めることに重点を置く戦略は、同じほどの効果は見込めない。
「患者一人ひとりにより良い医療を提供すれば、当然、治療結果の改善につながります」とシェイ氏は述べる。「しかし、それだけでは流行を止められないかもしれません。私たちは最終的に、流行をできる限り効果的に止めるには何をすべきかに焦点を当てました。この手法を使えば、まず何を知る必要があるのかを特定できます。」
「エボラ出血熱の流行のように急速に広がる疾病の脅威に対応するには、完全とは言えない情報に基づいて判断を下さなければなりません」と、研究に資金を提供した米国科学財団（NSF）環境生物学部門のプログラムディレクター、サム・シャイナー氏は述べる。「この研究は、そのような状況で意思決定を担う人々に、新たな重要なツールを提供します。」
その他の研究者は、ペンシルベニア州立大学、米国地質調査所（USGS）パタクセント野生生物研究センター、ヴァンダービルト大学医学部、ウォーリック大学に所属する。研究成果は、米国科学アカデミー紀要に掲載されている。
この研究には、米国科学財団、米国国立衛生研究所、英国バイオテクノロジー・生物科学研究会議が資金を提供し、ハック生命科学研究所も支援した。
