リアルタイムのホスト-病原体エージェントベースシステムによる閉鎖環境での感染症アウトブレイクの時空間的追跡

科学分野:

• 計算疫学、感染症モデリング、地理情報システム（GIS）

背景:

• 感染症アウトブレイクは、共有スペースと高い人口密度のため、クルーズ船、学校、病院などの閉鎖環境で急速に広がる。
• 効果的な緩和には、時空間的ダイナミクスを理解し、封じ込め戦略を開発するための高度な計算モデリングが必要である。

研究 の 目的:

• 閉鎖環境における感染ダイナミクスを研究するためのエージェントベースモデリングアプローチを開発および評価する。
• 実世界の症例データを使用して、さまざまな病原体に対する効果的な封じ込めプロトコルを決定する。

主な方法:

• 3D GIS、宿主の行動、病原体の生物学、および宿主-病原体/媒介物相互作用を統合したAI-GIS感染ダイナミクス（AGID）モデルを開発した。
• AGIDモデルを、ノロウイルス、H1N1インフルエンザA、およびSARS-CoV-2の歴史的な症例データに適用した。

主要な成果:

• AGIDモデルは、毎日の感染者数を正確に予測し、CDCの衛生プロトコルのトリガーなどの重要な介入ポイントを特定した。
• 感染拡大に影響を与える重要な生物学的パラメータを特定し、封じ込めプロトコルに病原体特異的な変更を提案した。
• 多様な感染性病原体とアウトブレイクシナリオを使用してモデルの有効性を検証した。

結論:

• AI-GISアプローチは、閉鎖環境におけるリアルタイムの感染症アウトブレイクモデリングのための堅牢なフレームワークを提供する。
• 新興感染症や病原体に対する準備を強化し、さまざまな設定に適用可能な洞察を提供する。
• クルーズ船および同様の高密度設定における感染ダイナミクスに関する理解を深める。