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新型コロナウイルス感染者の隔離短縮は可能か?

 
~隔離終了タイミング検証のシミュレータを開発~

公開日:2022.08.24

 

研究成果 Physics & Chemistry Technology

ポイント

  • いまだ感染性のある新型コロナウイルス感染者の隔離を終了してしまう確率(不完全な隔離終了確率:リスク)が計算可能になった。
  • すでに感染性を失っている新型コロナウイルス感染者を不要に隔離してしまう期間(不要な隔離期間:負担)が計算可能になった。
  • 決められた回数の抗原検査の陰性結果をもって、隔離に関わるリスクと負担を同時に抑えるための適切な感染者の隔離戦略を科学的根拠に基づいて提案できるようになった。日本に限らず、諸外国の状況に応じた隔離戦略の評価も可能になった。

概要

 国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院理学研究科の岩見 真吾 教授は、米国インディアナ大学の江島 啓介 助教らとの共同研究で、抗原検査注1 により新型コロナウイルス(COVID-19)感染者の隔離を終了するタイミングを検証するためのシミュレータ(シミュレーションのためのソフトウエア)を新たに開発しました。
 これにより、決められた回数の抗原検査の陰性結果をもって、早期にCOVID-19 感染者の隔離を終了できる、柔軟で安全な隔離戦略が提案できるようになります。感染者隔離は感染拡大を防ぐ重要な手段です。長期にわたる隔離は二次感染のリスクを下げる一方で、隔離される人やそれを支える社会も様々な負担を被ります。
 研究グループは、開発したシミュレータを用いて、“感染性のある患者の隔離を(早く)終了してしまうリスク注2”と“感染性を失った患者を不要に隔離してしまう期間(隔離に関わる負担注3)”の計算に成功しました。この結果、リスクと負担を同時に抑えるための個人差を考慮した適切な隔離戦略を、抗原検査を用いて実施する方法を提案できるようになりました。感染予防対策を徹底しつつ社会活動を再開・維持するウィズコロナの時代を迎えるにあたり、抗原検査をうまく利用することで教育活動や社会活動を安全に実施することができるようになります。
 現在、臨床・疫学データや経験則に基づいた異なる隔離基準が国ごとに採用されている状況に対して、本研究は、数理モデルに基づいた、日本のみならず世界的に求められている柔軟な隔離ガイドラインの確立に貢献できると期待されます。
 本研究成果は、2022 年8 月20 日付国際学術雑誌「Nature Communications」に掲載されました。

用語解説

注1)抗原検査
ウイルスが持つ特有のタンパク質(抗原)を検出するものを抗原検査という。短時間で結果が出て、特別な検査機器を使わなくてもできる。
注2)リスク
いまだ感染性のある新型コロナウイルス感染者の隔離を終了してしまう確率(不完全な隔離終了確率)。
注3)負担
すでに感染性を失っている新型コロナウイルス感染者を不要に隔離してしまう期間(不要な隔離期間)。

論文情報

雑誌名:Nature Communications
論文タイトル:Designing isolation guidelines for COVID-19 patients with rapid antigen tests
著者:
・Yong Dam Jeong Department of Mathematics, Pusan National University
Ph.D student
・江島 啓介 Department of Epidemiology and Biostatistics,
Indiana University School of Public Health-Bloomington,
Assistant Research Scientist
兼:東京財団政策研究所 主任研究員
・Kwang Su Kim Department of Scientific computing, Pukyong National University
Assistant Professor
・Woo Joohyeon 名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻 学部4 年生
・岩波 翔也 名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻 助教
・藤田 泰久 名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻 博士後期課程
・Il Hyo Jung Department of Mathematics, Pusan National University
Professor
・合原 一幸 東京大学 特別教授/東京大学国際高等研究所
ニューロインテリジェンス国際研究機構 副機構長・主任研究者
・渋谷 健司 東京財団政策研究所 研究主幹
・岩見 真吾 名古屋大学大学院理学研究科 教授
兼:京都大学高等研究院 ヒト生物学高等研究拠点(WPI-ASHBi)
連携研究者、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 客員教授、
理化学研究所数理創造プログラム 客員研究員
・Ana I. Bento Department of Epidemiology and Biostatistics,
Indiana University School of Public Health-Bloomington,
Assistant Professor
・Marco Ajelli Department of Epidemiology and Biostatistics,
Indiana University School of Public Health-Bloomington,
Associate Professor
DOI:10.1038/s41467-022-32663-9

研究に関するお問い合わせ先

マス・フォア・インダストリ研究所 岩見 真吾 客員教授