新しいインフルエンザA（H1N1）の季節伝達の可能性と活動のピーク：人間の機動性に基づくモンテカルロ尤度分析

背景：6月11日、世界保健機関は公式にパンデミックアラートの段階（新しいH1N1インフルエンザ株に関して）をレベル6に引き上げました。主要な課題は、パンデミックの時空間的パターンを投影できる数値モデルを使用できるように、ウイルスの伝播の可能性を推定し、季節性の側面への依存を評価する必要性によって先制されています。 方法：現在の作業では、世界中のモビリティと輸送データを統合するグローバルな構造化されたメタポピュレーションモデルを使用しています。このモデルでは、220の異なる国で3,362の亜集団に関するデータと、それら全体の個々のモビリティを考慮しています。このモデルは、60億人の個人を考慮して、世界中の流行の進化の確率的実現を生成し、そこからは、各亜集団の輸入症例の有病率、罹患率、二次症例数、輸入症例の数と日付などの情報を収集できます。透過ポテンシャルと関連するモデルパラメーターを推定するために、2009年の小説インフルエンザA（H1N1）の年表に関するデータを使用しました。この方法は、100万回の計算シミュレートされた流行を使用してメキシコが播種した12か国でモデルによって生成された到着時間分布の最尤分析に基づいています。6月18日までに播種された世界中の93か国を含む拡張された年表を使用して、季節性の影響を確認しました。 結果：基本的な生殖数の最良の推定R0 = 1.75（95％信頼区間（CI）1.64〜1.88）が見つかりました。相関分析により、観察されたパターンに基づいて最も可能性の高い季節行動の選択が可能になり、パンデミックの将来の展開と異なる半球のパンデミック活動の推定のためのもっともらしいシナリオの特定につながります。入院数と次の波の攻撃率の推定値、および疾患パラメーター値に関する広範な感度分析を提供します。また、流行のタイムラインに対する抗ウイルス薬の体系的な治療的使用の効果を研究しました。 結論：分析は、北半球で10月/11月に発生する早期の流行のピークの可能性を示しています。ベースラインの結果は、追加の緩和ポリシーが考慮されない最悪のシナリオを指します。系統的抗ウイルス治療などの追加の緩和ポリシーの計画が、ワクチン接種プログラムの有効性を回復するために活動ピークを遅らせる鍵である可能性があることをお勧めします。

BACKGROUND: On 11 June the World Health Organization officially raised the phase of pandemic alert (with regard to the new H1N1 influenza strain) to level 6. As of 19 July, 137,232 cases of the H1N1 influenza strain have been officially confirmed in 142 different countries, and the pandemic unfolding in the Southern hemisphere is now under scrutiny to gain insights about the next winter wave in the Northern hemisphere. A major challenge is pre-emptied by the need to estimate the transmission potential of the virus and to assess its dependence on seasonality aspects in order to be able to use numerical models capable of projecting the spatiotemporal pattern of the pandemic. METHODS: In the present work, we use a global structured metapopulation model integrating mobility and transportation data worldwide. The model considers data on 3,362 subpopulations in 220 different countries and individual mobility across them. The model generates stochastic realizations of the epidemic evolution worldwide considering 6 billion individuals, from which we can gather information such as prevalence, morbidity, number of secondary cases and number and date of imported cases for each subpopulation, all with a time resolution of 1 day. In order to estimate the transmission potential and the relevant model parameters we used the data on the chronology of the 2009 novel influenza A(H1N1). The method is based on the maximum likelihood analysis of the arrival time distribution generated by the model in 12 countries seeded by Mexico by using 1 million computationally simulated epidemics. An extended chronology including 93 countries worldwide seeded before 18 June was used to ascertain the seasonality effects. RESULTS: We found the best estimate R0 = 1.75 (95% confidence interval (CI) 1.64 to 1.88) for the basic reproductive number. Correlation analysis allows the selection of the most probable seasonal behavior based on the observed pattern, leading to the identification of plausible scenarios for the future unfolding of the pandemic and the estimate of pandemic activity peaks in the different hemispheres. We provide estimates for the number of hospitalizations and the attack rate for the next wave as well as an extensive sensitivity analysis on the disease parameter values. We also studied the effect of systematic therapeutic use of antiviral drugs on the epidemic timeline. CONCLUSION: The analysis shows the potential for an early epidemic peak occurring in October/November in the Northern hemisphere, likely before large-scale vaccination campaigns could be carried out. The baseline results refer to a worst-case scenario in which additional mitigation policies are not considered. We suggest that the planning of additional mitigation policies such as systematic antiviral treatments might be the key to delay the activity peak in order to restore the effectiveness of the vaccination programs.