[논문 리뷰] Dynamics of Dengue with human and vector mobility

Murali Krishna Enduri, Shivakumar Jolad|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 03.

Mosquito-borne diseases and control인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 인도 아메다바드에서 딩거열병 전파를 스트로스틱 세포자동기와 반응-확산 편미분방정식(PDE)을 사용하여 인간과 모기의 이동성을 모의하여 분석한다. 연구 결과 인간 이동성이 질병 전파를 가속화하지만, 오히려 초기에 회복자들이 형성하는 2차 파동으로 인해 주요 유행파동을 억제하여, 누적 감염 수가 높음에도 불구하고 질병의 빠른 소멸을 초래함을 밝혀냈다.

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.

연구 동기 및 목표

• 인간과 모기의 이동성을 고려한 도시 환경에서의 딩거열병 전파의 시공간적 역학을 이해하기 위해.
• 실제 인간 이동 패턴이 유행의 강도, 시기, 소멸에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 모델 검증을 위해 아메다바드(2006–2012)에서 보고된 딩거열병 유병률 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교하기 위해.
• 전파가 증가하는 데도 불구하고 이동성이 유행을 억제하는 역설적인 영향을 조사하기 위해.

제안 방법

• 두 층의 스토하스틱 세포자동기(CA) 모델을 사용하여 격자상에서 인간(SEIR)과 모기(SEI) 인구의 전파를 모의하며, 모기 물기에 의한 전파를 포함한다.
• 실제 인간 이동 연구에서 유도된 통계적 지수형 이동거리 분포를 사용하여 인간 이동성을 모의한다.
• CA 결과를 검증하기 위한 기준 모델로 반응-확산 편미분방정식(PDE)을 사용하며, 인간과 모기의 확산을 포함한다.
• 아메다바드의 모기 밀도 자료를 모델에서 기후 및 환경 조건의 대체 지표로 사용한다.
• 아메다바드 시청에서 확보한 딩거열병 유병률 및 모기 인구 현장 데이터를 사용하여 모델 파라미터를 校정한다.
• 감염률(β)과 이동성 파라미터(w)를 다양하게 설정하여 감염 동역학과 멸종 시간을 분석하며, 통계적 신뢰구간을 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도시 환경에서 인간 이동성이 딩거열병 유행의 시기, 피크 강도, 지속 기간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 왜 이동성이 증가함에도 불구하고 누적 감염 수가 높음에도 불구하고 질병의 멸종 시점이 빨라지는가?
• RQ3 실제 이동 패턴을 반영한 스토하스틱 세포자동기 모델이 아메다바드(2006–2012)에서 관찰된 딩거열병 유병 패턴을 어느 정도 재현할 수 있는가?
• RQ4 2차 및 3차 감염 파동은 주요 유행파동 억제에 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 이동 가능한 인간 인구와 이동 불가능한 인간 인구 간의 유행 억제 및 회복 패턴은 어떻게 다를까?

주요 결과

• 낮은 감염률(β = 0.15)에서는 CA 모델이 아메다바드(2006–2012)에서 관측된 딩거열병 유병 피크와 규모를 잘 재현하며, 보고된 자료와 양호한 일치를 보였다.
• 높은 감염률(β ≥ 0.3)에서는 다중 피크를 재현하지만, 크기는 더 크며, 이는 경증 또는 병원 입원이 안 된 경우의 저보도 가능성 때문일 수 있다.
• 인간 이동성은 초기 전파 속도를 높여, 정지 상태일 경우보다 더 많은 감염자가 발생하게 한다.
• 전파가 증가함에도 불구하고, 이동성은 빠른 회복자들이 형성하는 2차 및 3차 파동으로 인해 주요 유행파동이 억제되어 질병의 조기 소멸을 초래한다.
• 활성 질병 상태에서 최종 감염 수준(R(t_f))의 95% 신뢰구간은 이동성과 정지 상태에서 겹치지 않아 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 시사한다.
• 엔데믹 상태(β ≥ 0.3)에서는 이동성이 포함된 경우 멸종 시간이 유의미하게 짧아지며, 이는 이동성이 감염과 회복을 모두 가속화하여 유행의 조기 소멸을 유도함을 확인한다.