Research press release

疫学:COVID-19の急速な感染拡大に寄与したと考えられる「表に出ない感染」

Nature

Epidemiology: Covert infections may have contributed to the rapid spread of COVID-19

このほど行われたモデル研究により、中国の武漢で2020年1〜3月に発生したCOVID-19症例の最大87%が未発見症例だった可能性が明らかになった。この新知見は、米国とヨーロッパにおける最近の血清学的研究の結果とも整合している。未発見感染(あるいは未確認感染)には、無症状の患者、症状発現前の患者や症状が軽度の患者が含まれていた可能性があり、COVID-19の急速な感染拡大に大きな役割を果たした可能性が非常に高い。また、制限の解除が早過ぎれば、感染症の再燃につながる可能性があった。こうした研究結果を報告する論文が、Natureに掲載される。

COVID-19の患者のうち、無症状の患者、症状発現前の患者や症状が軽度の患者は、発見と隔離が難しいため、急速な感染拡大に重要な役割を果たしていると考えられている。集団発生の動態を完全に再構築できれば、COVID-19の未確認感染の割合と影響について解明を進めることができ、再発生を監視、制御するための取り組みに対して有益な情報を提供できるようになる。

今回、Chaolong Wangたちの研究チームは、武漢におけるCOVID-19集団発生の伝播動態を調べて、2019年12月8日〜2020年3月8日に検査で確認された3万2583症例のデータを用いて介入の影響を評価し、これらのデータを用いて2020年1月1日以降の集団発生をモデル化し、重要なイベント(例えば旧正月)と介入(例えば中央集権的な検疫と隔離)に基づいて、このモデルを5つの期間に分けた。

Wangたちの分析で、初期の伝播速度が非常に高く、推定再生産数(R0)は第1期が3.54で、研究期間の終わりには約0.28まで減少したことが判明した。この知見は、2020年1月下旬〜3月に実施された革新的で多面的な公衆衛生的介入によって、武漢の総感染者数が3月8日までに96.0%減少したことを示唆している。

Wangたちは、こうしたモデルを疫学的データに当てはめることによって、武漢で未発見感染が広範囲にわたって存在していた可能性の高いことを実証し、研究期間中のCOVID-19感染症例に占める未発見症例の割合の上限が87%で、下限は、全ての症例が第1期に発見されたという極端な仮定の下で53%と推定した。また、Wangたちは、検疫や社会的距離などの公衆衛生的介入が、未確認症例からのウイルス伝播を阻止し、集団発生を制御する効果的な方法だと考えられることを明らかにした上で、今後の研究(例えば、血清学的研究)によって、上記の推定値を確かめる必要があることを強調している。

次にWangたちは、これらのデータに当てはめたモデルを用いて、感染の第2波の発生確率を予測した。新規症例の報告が初めてゼロになった日から14日後に全ての制限を解除するとした場合には、症状が軽いか無症状の未発見症例が果たす役割のために、COVID-19が再発生する確率が極めて高く(最大97%)、制限解除から34日後に症例数が急増するという予測が示された。また、もっと厳しいシナリオ(14日間連続して新規症例が報告されなかった場合に全ての制限を解除する)では、再発生の確率は32%に低下し、症例の急増は、制限の解除から42日後まで先延ばしにできる可能性がある。

Up to 87% of COVID-19 cases in Wuhan, China, between January and March 2020 may have gone undetected, according to a modelling study published in Nature. These findings are consistent with recent serological studies in the United States and Europe. Undetected, or unascertained, infections — which may have included asymptomatic or presymptomatic individuals, or those with mild symptoms — probably had a major role in the rapid spread of the disease, and could lead to a resurgence of infections upon lifting of restrictions too early.

People with COVID-19 who are asymptomatic, presymptomatic or have mild symptoms are thought to have an important role in the rapid spread of infection because they are difficult to detect and isolate. Reconstructing the full dynamics of an outbreak allows a better understanding of the proportion and the effects of unascertained COVID-19 infections, which could inform efforts to monitor and control the resurgence of the disease.

Chaolong Wang and colleagues studied the transmission dynamics of the COVID-19 outbreak in Wuhan and evaluated the impact of interventions using data from 32,583 laboratory-confirmed cases from 8 December 2019 until 8 March 2020. They used these data to model the outbreak from 1 January 2020 and divided it into five time periods based on key events and interventions, such as Chinese New Year and the imposition of centralized isolation and quarantine.

Their analysis reveals that the initial rate of transmission was very high, with an estimated reproduction number (R0) of 3.54 in the first period, falling to around 0.28 by the end of the study period. This finding suggests that progressive and multi-faceted public health interventions that were put in place between late January and March 2020 reduced the number of total infections in Wuhan by 96.0% by 8 March.

By fitting their models to epidemiological data, the authors demonstrate that extensive undetected infections are likely to have been present in Wuhan. They estimate that 87% of infections were undetected during the study period, with a lower bound of the estimate being 53% under an extreme assumption that all cases were detected at the initial phase. Public health interventions, such as quarantine and social distancing, seem to be an effective way to block the transmission from unascertained cases and control the outbreak, the authors suggest. They emphasize that further investigations, such as serological studies, are needed to confirm these estimates.

Using the fitted model of these data, the authors go on to predict the chance of a second wave of infections. If all restrictions are lifted after 14 days from the first day on which no cases are reported, the chances of disease resurgence are expected to be very high (up to 97%), owing to the role of undetected cases with mild or no symptoms. They predict that the surge in cases would occur 34 days after restrictions were lifted. Under a more stringent scenario in which all restrictions are lifted only after 14 consecutive days without cases, the probability of resurgence drops to 32%, and the surge could be delayed to 42 days after the lifting of restrictions.

doi: 10.1038/s41586-020-2554-8

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