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農場レベルの共変量を組み込んだ口蹄疫発生時の感染ネットワークの再構築
Transmission network reconstruction for foot-and-mouth disease outbreaks incorporating farm-level covariates.
PMID: 32667952 DOI: 10.1371/journal.pone.0235660.
抄録
感染症発生時に「誰が誰に感染したのか」を推測するための感染ネットワークモデルは、非常に活発な研究分野です。口蹄疫のアウトブレイクは、ゲノムデータと疫学データを統合した感染ネットワークモデルの重要な焦点となっている。本研究の目的は、Lauの系統的ベイズ推論フレームワークを拡張し、農場で飼育されている動物の優勢種と数を表す追加のパラメータを組み込むことであった。Lauのベイズ・マルコフ連鎖モンテカルロ法は、日本とオーストラリアの人口統計学的データを用いた100の模擬集団発生を対象に、再構成、検証、疑似検証を行った。改訂したモデルは、2010年に日本で発生した口蹄疫のゲノムデータと疫学データを用いて実装され、BEAST2で実装されたSCOTTIモデルと比較された。改良したモデルは、シミュレーションされたアウトブレイクでテストしたところ、全体的に精度が向上しました。日本の実際の発生データを用いた場合、豚を主に飼育している感染農場では、感染牛の5倍の感染率と49％の感染率の低下が推定された。また、農場レベルでの潜伏期間が潜伏期間よりも1日短いこと、日本での発生時期、クラスター間の重要な関連性、本発生の普及に関与した農場の特徴などが推定された。アクセス性を向上させるために、修正したモデルはRパッケージ「BORIS」として実装されており、今後の発生時に利用できるようになっている。
Transmission network modelling to infer 'who infected whom' in infectious disease outbreaks is a highly active area of research. Outbreaks of foot-and-mouth disease have been a key focus of transmission network models that integrate genomic and epidemiological data. The aim of this study was to extend Lau's systematic Bayesian inference framework to incorporate additional parameters representing predominant species and numbers of animals held on a farm. Lau's Bayesian Markov chain Monte Carlo algorithm was reformulated, verified and pseudo-validated on 100 simulated outbreaks populated with demographic data Japan and Australia. The modified model was then implemented on genomic and epidemiological data from the 2010 outbreak of foot-and-mouth disease in Japan, and outputs compared to those from the SCOTTI model implemented in BEAST2. The modified model achieved improvements in overall accuracy when tested on the simulated outbreaks. When implemented on the actual outbreak data from Japan, infected farms that held predominantly pigs were estimated to have five times the transmissibility of infected cattle farms and be 49% less susceptible. The farm-level incubation period was 1 day shorter than the latent period, the timing of the seeding of the outbreak in Japan was inferred, as were key linkages between clusters and features of farms involved in widespread dissemination of this outbreak. To improve accessibility the modified model has been implemented as the R package 'BORIS' for use in future outbreaks.