COVID−19:ウィルス変異,ワクチン,再感染の影響

従来のSIRモデルの発展型

Modeling COVID-19 transmission between age groups in the United States considering virus mutations, vaccinations, and reinfection

Jyotirmoy Roy, et al.

Scientific Reports volume Published: 22 November 2022

https://www.nature.com/articles/s41598-022-21559-9

COVID-19の異なる年齢層における感染ダイナミクスを深く理解することは，政府および保健当局にとって，パンデミックの有害な影響を軽減するための戦略を考案する上で大きな関心事である．人口バランス方程式に基づくSIRDV-Virulence（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）疫学モデルを開発し，ウイルス変異体，ワクチン戦略，「アンチ／ノンヴァクサー」割合，再感染率の影響を調査して，米国人口におけるCOVID-19感染を緩和する方法を提供することに成功した．公開されたデータに基づいて、パンデミックの広がりを支配する主要なパラメータを求めた。その結果，感染力の強いCOVID-19変異体が存在する場合，感染者の大部分は大人と子供の集団から生まれることが分かった．2021年7月末の状況を考えると、高齢者よりも子供と成人のワクチン接種を優先することで、活発な感染者の拡大を抑え、それによって医療システムの負担を防ぎ、その後の死亡を最小限に抑えることができることが示された。このモデルは、このパンデミックの影響を抑制する唯一の選択肢は、ワクチン未接種者の人口を減らすことであることを示唆している。Anti/Non-vaxxers' の割合が高くなると、再感染率が高くなり、パンデミックの再来につながる可能性がある。

この研究では、3つの異なる年齢層におけるCOVID-19感染と死亡を予測するための新しいコンパートメントモデルを開発。年齢層内および年齢層間の相互作用をシミュレートするために、このモデルは病原性環境によってもたらされる感染を使用、人口収支方程式を使用して導出.まず、このモデルを 2021 年 1 月から 7 月までの COVID-19 の症例、死亡、ワクチン接種のデータに適合。次に、適合モデルを使用して、図1bに示すように、4つのシミュレーションに焦点を当てて、2021年8月から予測。

• まず、デルタ変異株に関連する感染率の増加とワクチンの非効率性が、米国のパンデミックのダイナミクスをどのように変えることができるかを評価。
• 第二に、ワクチンの展開速度と分布を変更した場合の影響を研究して、COVID-19の感染と死亡率を最小限に抑えるための最適なワクチン配布戦略についての洞察。
• 第三に、米国における‘Anti/Non-vaxxers’ の割合を変えることの影響を研究。
• 第四に、モデルに再感染を組み込むことで、その予測がどのように変化するかを研究。

SIRDV-Virulence（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）モデルおよび研究の全体プロセスの模式図。(a) 米国におけるCOVID-19の感染を予測するSIRDV-Virulenceモデル（Susceptible-Infected-Recovered-Dead-Vaccinated-Virulence）。3つの年齢グループ（子供、大人、高齢者）のメンバーがコンパートメント間の矢印（青）の隣のパラメータの影響を受けて、速度に応じて移動しています。各年齢グループの感染メンバーは、単一の病原性パラメータ（オレンジ）の成長に寄与し、感受性者ǔ𝑖とワクチン接種者ǔ𝑖の両方に感染させることができる。(b) データをコンパートメントモデルに与えてそのパラメーターを適合させ、シミュレーションを実行して将来のシナリオを予測する。(1) Delta 変異体の影響、(2) ワクチン接種の配分と展開速度の変化の影響、(3) COVID-19 Anti/Non-Vaxxers の割合の影響、および (4) 再感染による影響。

anti/Non-Vaxxerの影響部分

COVID-19 Anti/Non-Vaxxer Effect と PAIRDV-Virulence ( ProVaxxer - AntiVaxxer - Infected - Recovered - Dead - Vaccinated - Virulence ) Model. (a) SIRDV-Virulence ( Susceptible - Infected - Recovered - Dead - Vaccinated - Virulence ) モデルを変形した PAIRDV-Virulence モデルを導入し、感受性集団 ǔ𝑖 をワクチン非接種小集団 ǔ𝑖 とワクチン接種小集団𝑃𝑖 に分割している。(b）ワクチンを接種しない感受性集団の割合𝜔𝑖が増加すると、病原性、感染症、死亡数が増加する（c-h）。各年齢層で𝜔𝑖を同時に変化させた結果、（c, f）高齢者、（d, g）成人、（e, h）子供について予測される感染者数と死亡者数を示している。

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オミクロンsub-variant BA.2の真価

 慌てる必要はなさそう

オミクロン亜流のBA.2は、一部の国で流行し、感染力が高まる可能性があるとして話題になっていますが、専門家はまだこの変種についてそれほど懸念していない。先週末、英国健康安全局:U.K. Health Security Agencyは BA.2 を「調査中の亜種」に指定。症例が 4 日ごとに倍増しており、BA.1 として知られるオリジナルのオミクロンクレードに比べて 120% の成長の優位性を示している。

これまでに40カ国で約8000例のBA.2が検出されている。

BA.2は新しい亜系ではない。12月に初めて検出され、その時は「ステルス」オミクロン亜種として話題になった。BA.1のようにPCR検査でs遺伝子の標的が失敗することがなかったからである。これは、BA.1のスパイク欠失69-70がないため、s-geneターゲットが依然として陽性となるためである。

BA.1が約60の変異を持つのに対し、BA.2は約85の変異を持ち、感染に有利なように見えますが、重症度や免疫回避など、追加の変異が何を意味するかは明らかではない。

デンマークでは、現在BA.2が検出される症例のほぼ半分を占めています。しかし、初期のデータによると、デンマークでは入院の増加にはつながっていない。同国の保健当局も、BA.1とBA.2のワクチン効果にほとんど差はないだろうと述べている。

まだ、"オリジナル" OmicronがBA.2の再感染しうるかどうかはっきりせず、"プラス”バージョンの立場の初回変異というわけでもない。昨年、Delta Plus変異がヘッドライン化したが、オリジナルのDelta変異を上回ることはなかったことも想起される。

https://www.medpagetoday.com/special-reports/exclusives/96833

COVID-19の“VUI-202012/01”変異

“VUI-202012/01”

https://nypost.com/2020/12/15/uk-finds-new-mutation-of-covid-19-behind-rapid-spread-in-london/

wikiは記載は速い

https://en.wikipedia.org/wiki/VUI_%E2%80%93_202012/01

12月18日のtelecon meetingで、 New and Emerging Respiratory Virus Threats Advisory Group (NERVTAG)は、 antigenic escapeの可能性を検討し、"[t]he location of the mutations in the receptor-binding domain of the spike glycoprotein raises the possibility that this variant is antigenically distinct from prior variants. Four probable reinfections have been identified amongst 915 subjects with this variant, but further work is needed to compare this reinfection rate with comparable data sets."

antigenic escapeの可能性と、今までの変異と抗原性が異なる可能性がある、スパイク蛋白のの受容体結合ドメインの変異、再感染報告(4名/915名)