[論文レビュー] Dynamics of Dengue with human and vector mobility

Murali Krishna Enduri, Shivakumar Jolad|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2014

Mosquito-borne diseases and control被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、アフマダーバード（インド）におけるデングー熱の伝播を、確率的セルオートマトンと反応拡散型偏微分方程式（PDE）を用いて、人間と媒介蚊の移動をシミュレートすることでモデル化している。その結果、人間の移動が感染拡大を促進する一方で、回復者による早期の二次波が発生し、主波を遮断するバリアーとして機能することで、感染累計数が増加しても疾患の早期消滅をもたらすという逆説的効果が明らかになった。

ABSTRACT

Dengue is a vector borne disease transmitted to humans by {\it{Aedes Aegypti}} mosquitoes carrying Dengue virus of different serotypes. Primarily an urban epidemic, Dengue exhibits complex spatial and temporal dynamics, influenced by many biological, human and environmental factors. In this work, we study the Dengue spread for a single serotype including human mobility. We model the Dengue spreading by using PDE reaction-diffusion and stochastic Cellular Automata (CA) with human and vector dynamics and analyze the spatial and temporal spreading of the disease using parameters from field studies. Mosquito density data from Ahmedabad city serves as a proxy for climate data to our model. We predict the dynamics of Dengue incidence and compare it to the reported data on the prevalence of the disease from 2006-2012. We find that for certain infection rates, CA model closely reproduces observed peaks and intensity. We have used statistical model of human mobility with exponential step length distribution to study mobility effects on Dengue spreading within the city. We find an interesting result that although human mobility makes the infection spread faster, there is an apparent early suppression of the epidemic compared to immobile humans. The primary reason for decline is that mobility causes secondary and tertiary waves of infected individuals who recover in short time span and act as a barricade for the primary wave.

研究の動機と目的

• 都市環境における人間と媒介蚊の移動を考慮したデングー熱伝播の空間時間的ダイナミクスを理解すること。
• 現実的な人間の移動パターンが流行の強度、時期、消滅に与える影響を評価すること。
• アフマダーバード（2006–2012年）の報告されたデングー熱発生数データと比較することで、モデルの妥当性を検証すること。
• 感染拡大が増加するにもかかわらず、移動が流行を抑制するという直感に反する効果を調査すること。

提案手法

• 人間（SEIR）と媒介蚊（SEI）の両方の集団を格子上にシミュレートする二層構造の確率的セルオートマトン（CA）モデルを用いる。病原体伝播は蚊の刺咬によって発生する。
• 人間の移動は、人間移動に関する実地調査から得られた統計的指数分布を用いてモデル化される。
• CAの結果を検証するための基準モデルとして、人間と媒介蚊の拡散を組み込んだ反応拡散型偏微分方程式（PDE）が用いられる。
• アフマダーバードの蚊の個体数データが、モデルにおける気候的・環境的要因の代理指標として用いられる。
• アフマダーバード市営衛生局が提供するデングー熱発生数および媒介蚊個体数の現場データを用いて、モデルパラメータをキャリブレーションする。
• 感染率（β）と移動パラメータ（w）を変化させたシナリオにおいて、最終感染レベル（R(t_f)）の統計的信頼区間を計算し、消滅時刻と感染ダイナミクスを分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部における人間の移動は、デングー熱流行の発生時期、ピーク強度、持続期間にどのように影響を与えるか？
• RQ2 感染拡大が増加するにもかかわらず、人間の移動が含まれることで、なぜ疾患の早期消滅が生じるのか？
• RQ3 現実的な移動パターンを組み込んだ確率的セルオートマトンモデルは、アフマダーバード（2006–2012年）で観察されたデングー熱発生パターンをどの程度再現できるか？
• RQ4 二次波・三次波の感染が、主波の抑制に果たす役割は何か？
• RQ5 移動可能な人と移動不能な人の両者において、流行抑制と回復パターンにどのような違いが生じるか？

主な発見

• 低感染率（β = 0.15）では、CAモデルがアフマダーバード（2006–2012年）の報告データと良好に一致し、観察されたデングー熱発生ピークのタイミングとスケールをよく再現している。
• 高感染率（β ≥ 0.3）では、複数のピークを再現しているが、その大きさは高めであり、これは軽症または入院しない症例の報告不足による可能性が高い。
• 人間の移動により、感染の初期拡大が速まり、移動なしのケースに比べて感染人数が増加する。
• 感染拡大が促進されるにもかかわらず、移動により回復者が早期に出現し、主波を遮断するバリアーを形成するため、疾患の早期消滅が生じる。
• 活性な疾患状態における最終感染レベル（R(t_f)）の95％信頼区間は、移動ありと移動なしのケースで重複しないことから、統計的に有意な差が存在することが示された。
• エンドミック状態（β ≥ 0.3）では、移動が含まれる場合、消滅時刻が顕著に短くなる。これは、移動が感染と回復の両方を加速させ、結果として流行の早期消退をもたらすことを確認している。