COVID-19のロックダウンがウイルスの進化に与えた影響

最初のCOVID-19によるロックダウンは2020年1月23日に中国の武漢で始まった。このことで人々は移動できなくなり、多くのビジネスが閉鎖され、みんなが家にいるように命じられた。その後すぐに、中国や世界中の他の都市も同様の措置を取った。このロックダウンは、過去の健康危機の際のどのロックダウンよりもはるかに長く続き、しばしば数ヶ月間にも及んだ。2009年のメキシコでの豚インフルエンザや2015年のシエラレオネでのエボラの際のロックダウンは数日間だけだった。1918年のインフルエンザパンデミックの際の制限も、COVID-19のものほど厳しくはなかった。COVID-19パンデミックの前は、ロックダウンの影響についてあまり研究がなかった。多くの研究は、ソーシャルディスタンスのような緩やかな対策に焦点を当てていた。そのため、COVID-19のロックダウンは、長期的な影響について強い理解がないまま行われた。

ロックダウン中は、人々の交流が少なくなるので、ウイルスの広がりを遅らせ、医療システムへの負担を軽減する助けになる可能性がある。しかし、これらのロックダウンは、社会的・経済的なコストも伴う。この文章では、SARS-CoV-2ウイルスに対するロックダウンの公衆衛生的な利点を見ていくが、そのコストについての議論は省く。

#ロックダウンの進化的影響

ロックダウンや類似の対策がウイルスの進化にどのように影響するかにはあまり注目が集まっていない。最近のいくつかの研究は、COVID-19の文脈でこれを調べ始めている。ある研究では、陽性患者を検査し隔離することで、ウイルスの重症化能力が低下する可能性があると発見された。別の研究では、介入が新しいウイルス変異株の出現確率を下げることができると主張しているが、場合によっては、介入が中程度のものであれば、より感染力の強い変異株が出現する可能性が高まることもある。最後に、別の研究はロックダウンに焦点を当て、特定のウイルス変異株を有利にする状況を生み出す可能性があることを見つけた。

ロックダウンの影響をさらに調査するために、シンプルなSIRモデルとより複雑なエージェントベースモデルの2つの異なるモデルを使用する。SIRモデルは基本的な予測を提供し、エージェントベースモデルは個々の行動や相互作用の詳細を考慮に入れる。エージェントベースモデルは、ルクセンブルクの実際のCOVID-19データと照らし合わせて確認された。

両方のモデルでは、コミュニティ内に2つの異なるウイルス株が存在すると仮定する。個々の人は同時に両方の株に感染することはなく、1つの株から回復すると両方に対する免疫を得る。実際のデータを使用して1つの株の特性を決定し、これらの特性を調整して2つ目の株を探る。ロックダウンシナリオのシミュレーションを行い、制限がない状況と結果を比較する。両方のモデルからの結果を一貫性を持ってチェックする。

#モデル結果

私たちのモデルは、場合によってはロックダウンがウイルス株間の競争に干渉し、結果的にロックダウンがなかった場合よりも感染者数が増える可能性があることを示唆している。これは生物学の理論で、異なる生存戦略が種にどのように影響するかを論じている。株が宿主を競うとき、ロックダウンはそのバランスを変えて、たとえ効率よく広がらなくても、宿主に長く留まる株を有利にする可能性がある。これにより、制限が解除されたときに感染者数が増える結果となることがある。

#SIRモデルの発見

SIRモデルは、ウイルスが人々の接触を通じて広がるという考えに基づいている。私たちは分析のために、制限なしのシナリオと、21日目に始まる28日間のロックダウンを設けたシナリオを設定した。

1つの株の基本的な特性を固定し、例えば感染者がどれくらいの間感染性を持ち、ウイルスをうつす確率を設定した。2つ目の株の特性を変え、両方のシナリオでの結果を比較した。400日後の回復者の総数の変化を探った。ロックダウンが全体の感染者数を減少させた場合はポジティブに、逆に増加した場合はネガティブに記録した。

私たちの結果は、ウイルスの特性の特定の範囲がロックダウン後の感染者数の増加につながる可能性があることを示している。例えば、1つの株がより感染力が強いが感染期間が短い場合、ロックダウンが他の株（感染力は低いが宿主に長く留まる）の足がかりを得ることを許す可能性がある。

#ロックダウンのタイミング

ロックダウンのタイミングも重要な役割を果たす。他の条件を一定に保ちながら、28日間のロックダウンを開始する日をいくつかテストした。結果は、特定のタイミングでロックダウンを開始すると、感染者数の減少または増加が示された。例えば、25日目に始めると、ロックダウン解除後に1つの株が繁栄する可能性があるため、より多くの感染が発生する可能性がある。逆にロックダウンを遅らせると、多くの人がすでに感染しているかもしれないため、より良い結果をもたらす可能性がある。

#複数地域

複数の地域を見ていると、状況はさらに複雑になる。2つの異なる集団がある程度相互作用し、一方だけがロックダウンに入る場合、結果は大きく異なる可能性がある。ある地域でのロックダウンは、その地域内でウイルスを抑制できるが、ロックダウンが終了すると隣接地域により感染力の強い変異株が広がることがある。

#エージェントベースモデルの発見

次に、エージェントベースモデルに注目する。これは個々の行動や地域の相互作用に焦点を当てたより現実的なシミュレーションを提供する。このモデルでも、ロックダウンの有無による2つのシナリオを比較する。

SIRモデルと同様に、2つの株を設定し、感染能力や感染期間に関して異なる特性を与えた。各株について初期の感染者をランダムに選び、再び400日後の総感染者数の違いを計算した。

結果はSIRモデルのものと似ていた。特定の条件がロックダウン後の感染者数の増加を引き起こすことが示され、特定の状況下でロックダウンが状況を悪化させる可能性があることを示している。一部のシミュレーションでは、ロックダウンがウイルスを完全に根絶した。こうした結果はSIRモデルでは実現不可能だった。

#結論

この研究は、ロックダウンが公共の健康を守ることを目的としながら、意図しない結果をもたらし、ウイルスの感染者数が増える可能性があることを明らかにしている。両方のモデルからの結果は、流通している変異株やその特性に関する完全な情報がないと、効果的なロックダウンを実施するのが非常に難しいことを示唆している。

COVID-19パンデミックを通じて、さまざまな非薬物介入が行われ、人間の行動に影響を及ぼし、それがウイルスの競争にもつながっている。ここではロックダウンの効果を主にモデル化したが、これらの影響は他のウイルスや未来のパンデミックにも及ぶ可能性がある。

要するに、ウイルスをより効果的に管理する方法を理解しようとする中で、これらの介入が及ぼす影響について学ぶことが重要だ。この研究は、異なる戦略がウイルスの挙動や未来の健康危機における人口の健康全体にどのように影響するかを調査するための基盤を提供する。