家禽のH5N1鳥インフルエンザのアウトブレイク管理
発生は何百万羽の鳥に影響を与えている;迅速な行動が重要だ。
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2022年初めに、北アメリカでH5N1鳥インフルエンザが大発生したんだ。この状況は、2021年末から2022年初めにかけて野生鳥類でウイルスが見つかった後に発展したんだ。主に七面鳥に影響を及ぼしたこの家禽の発生は、2022年2月に始まり、ブロイラーや卵を産む鶏などさまざまな鳥で感染が報告された。2024年6月初めの時点で、48州で9600万羽以上の鳥に影響が出て、コントロールのためのかなりのコストがかかってるよ。
ウイルスの広がり
H5N1鳥インフルエンザウイルスは、いろんな方法で感染することができるんだ。今回は、野生の鳥から家禽に広がったんで、以前の発生のように農場間でウイルスが移動する感じじゃなかったね。インディアナの七面鳥農場で最初のケースが報告されて以来、多くの商業的家禽農場で感染が見られてる。ウイルスは、猫やキツネ、さらにはクマといった一部の野生哺乳類でも検出されてる。
公衆衛生当局は、この発生に関連して14件の人間のケースがあるけど、一般市民へのリスクは低いと指摘してる。人から人への感染の証拠は見つかってないからね。
発生の管理方法
ウイルスの広がりを追跡することが、発生を管理するためには重要なんだ。農家は、自分の鳥に病気の兆候がないか注意するように勧められてる。例えば、急激な死亡の増加、卵の生産量の減少、食事や飲み方の変化とかね。これらの要因をモニタリングすることで、当局はウイルスがいつ、どのようにフロックに入ったのか、どれくらい早く広がったのかを推定できるんだ。
研究者たちは、日々の死亡数やラボの結果を含むさまざまなデータソースを利用して、ウイルスの伝播を予測するモデルを作成してる。この情報は、最も必要なところにリソースを向けたり、発生がどのように進行しているかを理解するのに役立つよ。
研究方法論
使用された特定のモデルはSEIRモデルで、鳥の状態を感受性、感染、または死亡として追跡するんだ。このモデルは、健康な鳥のフロックから始まって、1羽の感染した鳥を通じてウイルスを導入する。そしたら、時間の経過とともにウイルスが鳥の間でどう広がるかをシミュレーションするんだ。
この研究のデータは、日々の死亡記録やラボ結果から集められた。データは、影響を受けた農場を保護するために、厳格な機密保持プロトコルで分析されてる。このアプローチを使うことで、研究者たちはウイルスがフロック内でどれくらい早く広がるかのパラメータを推定してる。
ウイルス伝播に関する発見
発見された事実は、ウイルスの広がりの速度は鳥の種類によって異なることを示してる。例えば、七面鳥はブロイラーやレイヤーと比べて伝播率が高かった。フロックがウイルスにさらされた後、最初の陽性結果が出るまでの推定時間は、調べたすべての種で平均約6日だったんだけど、タイプによってこの時間は違って、ブロイラーのフロックはレイヤーよりも陽性結果が出るのに時間がかかってた。
さらに、研究者たちは伝播率を遅い、普通、速い、非常に速いのグループに分類した。ほとんどのフロックが非常に速い伝播率を持ってることがわかった、特に七面鳥の間でね。
種類や期間による違い
種による結果を比較したとき、七面鳥は基本再生産数(R0)が高いことが明らかになった。これは、七面鳥がブロイラーやレイヤーに比べてウイルスをより効率的に広げることを示してる。これは、七面鳥での感染の可能性が高いという先行研究にも一致してる。
発生の異なる期間を見ることで、研究者たちはウイルスの行動にほとんど変化がなかったことを見つけた。つまり、発生の間、ウイルスの特性は安定していたってことだね。
管理慣行の影響
農場の管理慣行がウイルスの広がりに影響を与えることは重要なんだ。例えば、良好なバイオセキュリティ対策を持つ農場は、ウイルスの導入確率を減らせるかもしれない。農家は、自分たちの慣行の潜在的な弱点を特定して感染を防ぐよう勧められてる。
もう一つの要因は、農場の位置だよ。野生鳥の移動が多い地域の農場は、発生しやすいかもしれないから、厳しい検査と監視が必要になってくる。
感度分析
研究者たちは、見つけた結果が正確であることを確認するために感度分析を行ったんだ。これは、データや仮定の変化が結果にどう影響するかを調べたってこと。死亡数に大きな増加が見られないフロックを含めると、ウイルスの広がりの率を過小評価する可能性があることがわかった。だから、彼らは顕著な死亡の急増を示した農場に焦点を当てて分析してる。
農家への推奨事項
この研究の結果を考えると、農家は自分たちのフロックを病気の兆候に注意深く監視すべきだね。迅速な報告と検査が、発生を早期にキャッチして広がりを制限するのに役立つ。厳格なバイオセキュリティ対策を実施することもリスクを減らせるよ。
さらに、ウイルスの特性を理解することで、農家は管理慣行についての情報に基づいた判断を下し、将来の発生に備えることができる。定期的な評価やバイオセキュリティ計画の更新は、感染に対する防御を強化することができる。
結論
アメリカでのH5N1鳥インフルエンザの発生は、ウイルスの広がりを制御するために迅速な検出、徹底した監視、そして強固な管理慣行の重要性を浮き彫りにしている。今回の発生から学ぶことで、家禽産業は未来の鳥病がもたらす挑戦に対してより良く備えることができるようになるんだ。
ウイルスがどう広がるか、潜在的な影響、管理戦略の効果を理解することで、農家や公衆衛生当局が似たような状況に直面したときにより効率的に対応できるようになるだろう。そして、農家、獣医、研究者などの業界の関係者が協力することが、知識を進め、家禽の病気管理を改善するためには重要だね。
タイトル: Estimating adequate contact rates and time of Highly Pathogenic Avian Influenza virus introduction into individual United States commercial poultry flocks during the 2022/24 epizootic
概要: Following confirmation of the first case of the ongoing U.S. HPAI H5N1 epizootic in commercial poultry on February 8, 2022, the virus has continued to devastate the U.S. poultry sector and the pathogen has since managed to cross over to livestock and a few human cases have also been reported. Efficient outbreak management benefits greatly from timely detection and proper identification of the pathways of virus introduction and spread. In this study, using changes in mortality rates as a proxy for HPAI incidence in a layer, broiler and turkey flock, mathematical modeling techniques, specifically the Approximate Bayesian Computation algorithm in conjunction with a stochastic within-flock HPAI transmission model, were used to estimate the time window of pathogen introduction into the flock (TOI) and adequate contact rate (ACR) based on the daily mortality and diagnostic test results. The estimated TOI was then used together with the day when the first positive sample was collected to calculate the most likely time to first positive sample (MTFPS) which reflects the time to HPAI detection in the flock. The estimated joint (i.e., all species combined) median of the MTFPS for different flocks was six days, the joint median most likely ACR was 6.8 newly infected birds per infectious bird per day, the joint median R0was 13 and the joint median number of test days per flock was two. These results were also grouped by species and by epidemic phase and discussed accordingly. We conclude that findings from this and related studies are beneficial for the different stakeholders in outbreak management and combining TOI analysis with complementary approaches such as phylogenetic analyses is critically important for improved understanding of disease transmission pathways. The estimated parameters can also inform models used for surveillance design, risk analysis, and emergency preparedness.
著者: Amos Ssematimba, S. Malladi, P. J. Bonney, K. M. St. Charles, H. C. Hutchinson, M. Schoenbaum, R. Marusak, M. R. Culhane, C. J. Cardona
最終更新: 2024-09-09 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.08.611909
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.08.611909.full.pdf
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変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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