[論文レビュー] Endogenous viral mutations, evolutionary selection, and containment policy design

Patrick Mellacher|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2021

COVID-19 epidemiological studies参考文献 62被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、SARS-CoV-2の進化に与える隔離政策の影響を調査するため、系統的動態に基づくエージェントベースモデルを開発した。その結果、症状を示す者だけを対象とする政策は、潜伏期間が長く、無症候性での感染伝播率の高い変異株を間接的に有利にすることが明らかになった。重要であるのは、短期的な感染抑制の成功が、進化的適応による長期的リスク、つまり持続的なウイルス循環を隠す可能性があることである。

ABSTRACT

How will the novel coronavirus evolve? I study a simple epidemiological model, in which mutations may change the properties of the virus and its associated disease stochastically and antigenic drifts allow new variants to partially evade immunity. I show analytically that variants with higher infectiousness, longer disease duration, and shorter latent period prove to be fitter. "Smart" containment policies targeting symptomatic individuals may redirect the evolution of the virus, as they give an edge to variants with a longer incubation period and a higher share of asymptomatic infections. Reduced mortality, on the other hand, does not per se prove to be an evolutionary advantage. I then implement this model as an agent-based simulation model in order to explore its aggregate dynamics. Monte Carlo simulations show that a) containment policy design has an impact on both speed and direction of viral evolution, b) the virus may circulate in the population indefinitely, provided that containment efforts are too relaxed and the propensity of the virus to escape immunity is high enough, and crucially c) that it may not be possible to distinguish between a slowly and a rapidly evolving virus by looking only at short-term epidemiological outcomes. Thus, what looks like a successful mitigation strategy in the short run, may prove to have devastating long-run effects. These results suggest that optimal containment policy must take the propensity of the virus to mutate and escape immunity into account, strengthening the case for genetic and antigenic surveillance even in the early stages of an epidemic.

研究の動機と目的

• 異なる隔離政策がSARS-CoV-2の進化的な道筋（特に感染性、潜伏期間、免疫逃避能）に与える影響を調査すること。
• 短期的な公衆衛生的成功（感染数の低減）が、進化的適応によって長期的にはウイルスの持続的循環を引き起こす可能性があるかどうかを評価すること。
• 政策設計が、変異株の進化の速度と方向に与える影響、特にクロス免疫の程度が異なる状況下での影響を評価すること。
• 初期の流行学的結果が、一時的流行とエンドミックな状態を信頼性を持って区別できるかどうかを検討すること。
• 長期的進化的リスクを予測するために、初期パンデミック対応に遺伝子および抗原的モニタリングを統合する必要性を提言すること。

提案手法

• 動的な感染状態（感受性、潜伏、感染性、回復）を持つ個体の集団をシミュレートするスタイリゼッド・エージェントベースモデルを構築した。
• 感染性、病状持続期間、潜伏期間、および潜伏期間を変化させる確率的突然変異を組み込んだ。
• 抗原的ドリフトをプロセスとしてモデル化し、新規変異株が過去の免疫を部分的に回避できることを想定し、適応度は感染伝播の優位性によって決定された。
• 感染性が高く、潜伏期間が短く、病状持続期間が長い変異株が進化的に有利となる適応度のランドスケープを設定した。
• 症状を示す者だけを隔離するなど、複数の隔離政策シナリオをシミュレートし、系統的・抗原的距離の指標を用いてウイルスの進化を追跡した。
• 500ステップにわたるモンテカルロシミュレーションを用いて、再感染率やウイルス系統の持続性といった集団的ダイナミクスを分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 隔離政策の設計が、SARS-CoV-2の進化の速度と方向にどのように影響を与えるか？
• RQ2 特に症状を示す者だけを対象とする政策の下で、どのようなウイルス的特徴が進化的に有利になるか？
• RQ3 ウイルスの進化が加速する場合、感染数の短期的低減が長期的疫学的管理の成功を示す誤解を招く可能性があるか？
• RQ4 どのような条件下で、隔離策があってもウイルスが恒久的に集団に残留し続けることができるか？
• RQ5 初期の流行学的結果が、ウイルスがエンドミックに定着するかどうかを信頼性を持って予測できる範囲はどの程度か？

主な発見

• 感染性が高く、病状持続期間が長く、潜伏期間が短い変異株は進化的に適応度が高く、他の株に優位に進化する。
• 症状を示す者だけを隔離する政策は、潜伏期間が長く、無症候性伝播率の高い変異株を間接的に有利にする。
• 死亡率の低減は、直接的な進化的優位性をもたらさない。適応度は主に感染伝播ダイナミクスによって決定される。
• モンテカルロシミュレーションの結果、過度に緩い隔離策と高い免疫逃避可能性が併存する場合、集団内でのウイルスの無期限な循環が生じる可能性がある。
• 短期的な流行学的データのみでは、ゆっくり進化するウイルスと急速に進化するウイルスを区別することがしばしば不可能である。
• 短期的な抑制成功は、長期的には公衆衛生に悪影響を及ける進化的な結果を生む可能性がある。したがって、遺伝子および抗原的モニタリングの早期統合が不可欠である。