감염증 유행 데이터 분석에 도움이 되는 통계 해석
홋카이도 대학 대학원 의학 연구원 교수 니시우라 히로시
인간의 국제적 이동의 활발화와 동물·자연계에의 노출 기회가 증가한 것 등을 배경으로, 신흥 재흥 감염증의 유행이 잇달아 보고되고 있습니다. 2002-3년의 중증 급성 호흡기 증후군(SARS)을 시작으로 고병원성 조류 인플루엔자, 신형 인플루엔자 H1N1-2009, 중동 호흡기 증후군, 에볼라 출혈열, 지카열 등 다양한 감염증 유행이 보고되어 왔습니다. 또한 백신 접종으로 예방 가능하게 되는 풍진이나 홍역 등의 집단 발생도 선진국·일본에서 계속되고 있습니다. 이러한 유행이 발생했을 때, 유행 대책을 여러가지 생각하기 전에 감염 자연사나 전파의 특징을 보다 잘 이해해 현상을 확실히 파악하는 것이 우선 요구됩니다. 지금까지 일본을 포함한 외국에서는 유행 발생 시 관찰 데이터 수집 방법 등이 비약적으로 발전하여 국립 감염증 연구소의 FETP(필드 역학자 양성 프로그램)의 수료생이 배출되는 등 역학적 인프라가 조금씩 정돈되기 시작하고 있어 고도의 모델링 연구가 조금씩 가능해졌습니다. 본 강연에서는, 지금까지의 강연자의 연구 경험의 사례를 섞으면서, 수리 모델이나 통계 모델을 이용한 연구가 어떻게 감염증역학으로 활용되어, 유행 대책을 고안하는데 있어서 공헌해 왔는지를 간단히 정리해 소개합니다. 특히, 지카열이나 홍역의 사례에서는, 공동 연구자와의 코드 공유의 일환으로 JMP로 최우 추정을 구현했으므로, 그쪽도 보시고 싶습니다. (1)수입 감염증의 감염자가 도래하는 리스크나 유행 리스크의 추정, (2)전파 패턴의 분석과 유행 대책, (3)격리의 효과 등 새로운 인과 추론의 대처, 등을 연구례로서 다루어 JMP 및 통계학에 관심을 갖고 있는 전문가를 대상으로 소개하고 싶습니다.
