空路での病気の広がりを追跡する

新しい病気が出現したり、古い病気が再発したりすると、しばしば国から国へ、さらには大陸を越えて広がることがある。こうした広がりの主要な理由の一つは、人々が飛行機で旅行することだ。国際的なフライトネットワークは、遠く離れた異なる人口をつなぎ、病気が素早く移動できるようにする。どれだけの人がどこへ飛んでいるのかを見ることで、病気の広がりについて多くのことが分かる。

過去の病気の流行の初期段階では、フライトの乗客情報を使うことで重要な質問に答えられた。例えば、SARS-CoV-2のパンデミックの始まりには、ある場所から別の場所に飛んでいる乗客のデータが、ウイルスが次にどこに広がるかを特定するのに役立った。また、旅行制限の効果を判断する手助けにもなり、中国の武漢のような場所で実際にどれくらいの感染者がいたのかの推定にも使われた。エボラ出血熱やジカウイルスの流行など、他の流行でも同様の研究が行われた。

これらの研究は、新しい病気の流行をコントロールするのに重要だ。意識を広め、備えをよくし、対応を計画する助けになる。ただ、病気の広がりを追跡する上での課題は、現在の航空旅行に関するデータがすぐには得られないことが多いことだ。この情報を待つのは、急速に進行する流行の間では実用的ではないし、フライトデータは取得に高額になることがあるため、研究者は通常、前年の古いデータに頼ることが多い。

例えば、2020年のSARS-CoV-2パンデミックの初期には、多くの研究が2019年や2018年の同じ月の乗客数を使っていた。調べてみると、SARS-CoV-2に関する研究の中で、実際の旅行パターンを反映するために2020年のデータを使用したのはたった1つだった。エボラやジカなどの過去の流行のモデル化にも歴史的なフライトデータが使われるという問題が続いている。

しかし、古いフライトデータを使うことで、今日の病気の広がりを正確に予測できるかどうかを調べた研究はない。これは重要で、流行が起こると、人々の旅行数や行き先がリスクへの恐れや旅行禁止によって変わる可能性があるからだ。この論文では、歴史的なフライトデータを使うことが病気の広がりを推測するのに良い方法かどうかを調べる。過去の流行で旅行数がどれだけ影響を受けたか、最も一般的なフライトの目的地が時間とともにどのように変わったか、古いデータと新しいデータを使ったときの流行モデルの結果がどう異なったかを見つけることを目指している。

この研究は、2015年5月から7月の韓国MERS流行、2016年2月に緊急事態が宣言されたブラジルのジカ流行、2019年末に中国で始まったSARS-CoV-2パンデミックの3つの過去の流行に焦点を当てている。

#フライトデータの収集

研究者たちは、国際航空輸送協会からのフライト乗客データを使い、2012年1月から2020年12月までの毎月、どれだけの乗客が国際空港間を移動したのかを追跡した。乗客数が流行の間にどのように変わったのかを確認するために、異なる期間を調査した。

3つの流行それぞれのために、彼らは韓国、ブラジル、中国から毎月何人が飛び立っているかを確認し、前年の同じ月と比較して差を計算した。また、これらの国からの人気のフライトの目的地が時間とともにどのように変わったか、特に流行期間中に調べた。

#流行の広がりのシミュレーション

研究者たちは、流行の前年の歴史データと流行そのものの新しいデータを使って流行がどのように広がるかをシミュレーションした。彼らは、ある国で始まる病気の全球的な広がりをシミュレートするための特定のモデルを使い、国間の移動はフライトデータによって導かれた。

シミュレーションでは、MERS、ジカ、SARS-CoV-2の流行に基づく3つのシナリオを作成した。それぞれのデータタイプで感染の広がりがどのように影響を受けるかをテストした。

シミュレーション全体で、どれだけの国が時間の経過とともに感染を報告したか、そしてそれらの国が10件目のケースを確認するまでにどれだけの時間がかかったかを見た。

結果を分析すると、MERSとジカのシナリオでは、歴史的データと現代のフライトデータを使った場合の病気の広がりの速さにはほとんど違いがなかった。しかし、航空旅行が大きく影響を受けたSARS-CoV-2のシナリオでは、古いデータを使用した場合、現在のデータに比べて予測される広がりがはるかに早かった。

#旅行パターンの観察

研究者たちは、韓国とブラジルからの旅行は一般的に時間とともに増加しており、季節ごとに変動があることに気づいた。しかし、流行が起こると、前年と比較して出発する乗客数が著しく減少する傾向があった。SARS-CoV-2のパンデミックの間は、旅行が大幅に減少し、乗客数は最低地点で約98.6%減少した。

流行中の飛行パターンの違いにもかかわらず、SARS-CoV-2のパンデミック前の乗客の主な目的地は比較的安定していた。最も一般的な目的地は流行を通じて一貫しており、数年間でのわずかな変動だけだった。

#シミュレーションからの発見

MERSとジカの流行についての歴史的フライトデータと現代のフライトデータを比較するシミュレーションでは、流行の広がりの速さには一般的にほとんど違いがなかった。こうした流行の遅い性質は、フライトパターンの小さな変化が病気の全球的な広がりにほとんど影響を与えないことを意味していた。

対照的に、SARS-CoV-2のシミュレーションでは、歴史的データを使用した場合、病気がどれだけ早く広がるかの明らかな過小評価が見られた。この誤算は、流行に対する備えの遅れにつながる可能性がある。旅行パターンに関する初期データは、病気が予測よりも遅く広がることを示した。

SARS-CoV-2のケースを最初に報告した国々をシミュレーションと比較すると、モデルはうまく機能し、ほとんどの最初の国が一致していた。これは、歴史的フライトデータを使用することが一部の流行には効果的かもしれないが、異常な状況下での病気の急速な広がりを過小評価する可能性があることを示唆している。

#将来の流行への影響

フライトデータを使って流行のパターンを理解することは重要で、特に公衆衛生の対応を計画するリアルタイムでの準備に役立つ。歴史的データに頼ることは、旅行習慣の変化が小さい流行では効果的だが、SARS-CoV-2パンデミックのようなより深刻な状況では、予測に重大な誤りを招く可能性がある。

この研究は、データの更新が重要であることを示しており、特に旅行に大きな影響を与える流行に対しては特に重要だ。健康機関や研究者が効果的な流行への対応と計画のために、即座にデータにアクセスできることが同じく重要だ。

全体として、過去のデータがいくつかの洞察を提供することはできるが、流行の際の変化する旅行パターンを正確に予測する方法を開発することが重要だ。将来の研究では、フライトデータとリアルタイムの移動指標を組み合わせて、流行のダイナミクスについての予測を強化する効果を探るかもしれない。

結論として、病気が空の旅行を通じてどのように広がるかを理解することは、健康上の脅威を管理する上で重要だ。この研究は、実際の流行の際に現在のデータを使用して、新たな健康への挑戦に効果的に備え、対応する必要性を強調している。