[論文レビュー] The structure of infectious disease outbreaks across the animal-human interface

Sarabjeet Singh, David J. Schneider+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2013

Zoonotic diseases and public health参考文献 22被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、動物-人間インターフェースにおけるズーノティック疾患のアウトブレイクを分析するため、確率的メタポピュレーションモデルを構築した。本モデルは、種間伝播ダイナミクスを明示的にモデル化しており、スプライバー確率およびタイミング、スプライバー時の動物における有病率、および人間のアウトブレイクサイズ分布といった、重要なアウトブレイク特性を解析的に導出している。その結果、人間同士の伝播が劣性（subcritical）であっても、持続的な動物由来のスプライバーが原因で、大規模な人間のアウトブレイクが発生しうることが明らかになった。

ABSTRACT

Despite the enormous relevance of zoonotic infections to world- wide public health, and despite much effort in modeling individual zoonoses, a fundamental understanding of the disease dynamics and the nature of outbreaks arising in such systems is still lacking. We introduce a simple stochastic model of susceptible-infected- recovered dynamics in a coupled animal-human metapopulation, and solve analytically for several important properties of the cou- pled outbreaks. At early timescales, we solve for the probability and time of spillover, and the disease prevalence in the animal population at spillover as a function of model parameters. At long times, we characterize the distribution of outbreak sizes and the critical threshold for a large human outbreak, both of which show a strong dependence on the basic reproduction number in the animal population. The coupling of animal and human infection dynamics has several crucial implications, most importantly al- lowing for the possibility of large human outbreaks even when human-to-human transmission is subcritical.

研究の動機と目的

• ズーノティック疾患のダイナミクスに関する根本的な理解の不足が、その大きな公衆衛生的影響にもかかわらず、依然として存在する。
• 種間伝播のモデリングにおけるギャップを埋めるために、結合された動物-人間のエピデミックを扱う、確率的かつ解析的に扱えるモデルを構築すること。
• ズーノティックアウトブレイクの確率、タイミング、およびサイズを特徴づけること、特にスプライバーと長期的人間伝播に焦点を当てる。
• 人間同士の伝播だけでなく、持続的な動物由来の保因者が原因で大規模な人間アウトブレイクが生じうることを示すこと。
• 動物の集団動態が、人間同士の伝播が非効率であっても、人間のエピデミックを可能にする役割を定量化すること。

提案手法

• 動物および2つの人間サブポピュレーションにおける、感受性-感染-回復（SIR）ダイナミクスの多重型分枝過程モデルを定式化する。
• 確率過程理論からの解析的解を用いて、スプライバー発生時刻およびスプライバー時の動物有病率の正確な分布を導出する。
• 一般化された多重型エピデミックフレームワークを適用し、人間アウトブレイクサイズの漸近的分布を計算する。
• 多重型エピデミックにおける中心極限定理に基づく分散-共分散行列を用いて、最終的アウトブレイクサイズの不確実性を定量化する。
• 異なる伝播率を有するパrameterizationを導入：$\beta_{aa}$（動物-動物）、$\beta_{ah}$（動物-人間）、$\beta_{hh}$（人間-人間）を定義し、$R_0^{aa}$、$R_0^{ah}$、$R_0^{hh}$ を主要な基本再生産数として用いる。
• 最終的人間アウトブレイクサイズの分散について、動物保因者および人間伝播からの寄与を明示的に導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 確率的設定下で、動物から人間にスプライバーが発生する確率と期待時間は何か？
• RQ2 スプライバー発生時における動物集団内の感染有病率は、モデルのパラメータにどのように依存するか？
• RQ3 人間同士の伝播が劣性であっても、どのような条件下で大規模な人間アウトブレイクが発生しうるか？
• RQ4 最終的人間アウトブレイクサイズの分布は、動物保因者のダイナミクスにどのように依存するか？
• RQ5 観察されたアウトブレイクプロファイルから、エピデミックの原因（動物保因者対人間同士の伝播）をどの程度特定できるか？

主な発見

• スプライバー発生の確率と発生時刻は解析的に解くことができ、動物-動物および動物-人間伝播率に依存する。
• スプライバー発生時における動物集団内の感染有病率は、確率変数であり、$R_0^{aa}$ および $\beta_{ah}$ に依存する分布を有する。
• 人間同士の伝播が劣性であっても、$R_0^{aa} > 1$ かつ $R_0^{ah}$ が十分に高い場合には、繰り返し発生するスプライバーが原因で大規模な人間アウトブレイクが発生しうる。
• 最終的人間アウトブレイクサイズの分布は、動物保因者の $R_0^{aa}$ に強く影響を受けており、大規模アウトブレイクの臨界閾値はこのパラメータに依存する。
• モデルは非同定性（non-identifiability）を明らかにした：最終的サイズとタイミングのみを観察した場合、動物由来のスプライバーのみが原因のエピデミックプロファイルと、人間同士の伝播が原因のプロファイルは統計的に区別できない。
• 最終的人間アウトブレイクサイズの分散には、動物保因者のダイナミクスからの顕著な寄与があり、その寄与は項 $\frac{\rho(R_0^{ah})^2 f_a(2-f_a)(1-f_h)^2}{N_h(1-R_0^{aa}(1-f_a))^2(1-R_0^{hh}(1-f_h))^2}$ によって定量化されており、動物由来伝播に起因する不確実性を捉えている。