■拝啓 コロナに関わるみなさまへ

溜まった思いを書き散らしました。

拝啓 すべてのみなさまへ

ワクチンを打って安心するのは、まだ早いです

さすがに1回目の接種の翌日からマスクを外して動き回るような人はいないと思いますが、効果が十分あらわれるとされる2回目の接種から2週間経ってもなお、安心しないでほしいという話をします。あなた自身の重症化の確率は小さくなりますが、あなたが感染しなくなるわけではありませんし、あなたを経由して周りの人に感染させる可能性は十分に残っています。特にデルタ株に対しては、ワクチン接種後に他人との接触機会を2倍にしたら、あなたが打ったせっかくのファイザー製ワクチンの効果も、あなたが疑問視している中国製のワクチンを打ったのと変わらないレベルになってしまいます。まして、接触機会を5倍にしたら、ワクチンを打っていないのと同じです。周りの人のことを思いやれるなら、羽を伸ばすのは周りの人も含めてワクチンが行き渡ってからにしてください。

拝啓 国立感染症研究所のみなさまへ

(主に、7月7日 厚労省アドバイザリーボード ３－２ 鈴木先生提出資料 に基づいています)

デルタ株の影響を考慮しないシミュレーションはやめてください (P39)

主要なシミュレーションとしての位置づけじゃないとは思いますが、「デルタ株の影響は考慮していない」という、無意味どころか、楽観的な誤解を与えるグラフを載せるのはやめてください。政府のみなさんは、少しでも希望のある予測にすがりつきたくなってしまうものです。ついでに申し添えますが、潜伏期間などを積み重ねた上で「8日前の人流」と関係すると仮定しているのだと思いますが、理論ではなく現実とも照らし合わせてみてください。東京都医学総合研究所の研究ではより長い時間差が示唆されていますし、実際、感染者の半数を占める家庭内感染の影響から、人流そのものから2ステップも遅れて現れる感染者の影響も無視できません。

変異株が「置き換わる」という表現を、根本的に変えませんか？ (P46)

N501Y変異株のころからずっといぶかしんでいたのですが、ウイルス同士はお互いに連絡を取り合っているわけではないので、アルファ株はあくまでアルファ株として増加や減少を繰り返しているのであって、デルタ株と戦って負けているわけではないでしょう。もちろん不運な人が二重に感染した結果としてそれが実現することはあるでしょうが、大きな視点で見れば誤差の話です。たとえばアルファ株の感染者が1000人いたとして、それを増やしも減らしもしない程度の政策や人流がずっと続けば、その間にデルタ株が100人から1000人、1万人と増えることはあるでしょうが、「最終的にすべてのウイルスがL452R変異を有するウイルスに置き換わる」のは、あくまでアルファ株を根絶しないと実現しないわけです。感染研ともあろう権威がそんなことを理解していないはずがないので、おそらく「実態として結果的に置き換わることを指しているだけ」なのか、それともわたしが根本的に誤解しているかのどちらかだとは思うのですが、前者であれば、正しい理解の元で「置き換わる」という表現を使えているのは、ごく一部の専門家だけだと思います。大切なのは、新しい変異株が従来株を上回る指数関数的な勢いで急増するということでしょう。「新たにデルタ株が急増する」と表現した方が、適切ではないですか。ついでにいえば、変異株の「比率」という概念も、同様に悪い誤解を招くだけで、比率がどんどん100%に近づくのではなく、あくまで実数(の推計値)がどんどん増えていることに注目してもらうべきだと思います。

カッパ株などとデルタ株を一緒にしてL452R変異株の感染力を推計するのは危険なのでは？ (P48)

ゲノム解析のデータが乏しすぎてPCR検査によるL452R変異のデータを使うしかない悲惨な現場事情は拝察しますが、かといって、いまの乏しいデータで、感染力が異なるはずのカッパ株などとデルタ株を一緒にしてしまうと、いずれ主流を占めるはずのデルタ株の感染力を過小に見積もってしまうだけなのではないですか。現に東京都の資料によれば4月の段階ではカッパ株が主流だった可能性がありますし、他県で見つかっているL452Rがすべてデルタ株だとも限らないでしょう。さらについでながら、緊急事態宣言の状況など、同じ行動制限下の都道府県に統一しないと正しい推計はできないのではないですか。

「感染者のうち35%が10日間入院するとした」←乱暴すぎませんか？ (P64)

単に詳細の説明を省いているだけならよいのですが、年代ごとの入院率や、平均日数の違いは考慮しないのでしょうか？ または、しなくても結果が変わらないということでしょうか？

「デルタ株はアルファ株より感染力1.35倍・病原性1.5倍高いものとした」←低すぎませんか？ (P64)

もっともデータの揃ったイギリスでは感染力が1.60倍ほど、WHOの報告書ではGISAIDに基づいて1.55倍と推定されていますが、「国外」の報告でそんなに低い感染力の推計ありましたっけ？ 「国内」ではわずか100例ほどしかデータのなかった時点で西浦教授が推計した 1.32倍 という換算値がありますが、先に述べたカッパ株などの問題もありますし、そもそもCt値のバラツキから最初期の感染拡大は運に左右される部分が大きく、100例での推計は、300円の宝くじを100枚だけ買って「3000円が1枚と300円が10枚当たったから、当選金は平均2割だな！」と判断するようなものでしょう。最終的に日本での値がそのあたりに落ち着く可能性ももちろんありますが、その時点で可能な最良の推計という意味では、1.35倍という条件は、せめて下位予測のひとつにすべきではなかったですか。

緊急事態宣言の効果がすぐに現れるという仮定をやめましょう (P65)

さすがに現実にもすぐに効果があらわれるとは思っていないでしょうが、せっかく以前に「まん延防止等重点措置と緊急事態宣言が新型コロナウイルス感染症の流行動態に及ぼした効果に関する定量的評価」として14日前後ではないかと考察しているのですから(結果的に統計的な有意は認められませんでしたが、少なくともすぐに効果があらわれるとは思っていないわけでしょう)、もう少し現実味のある仮定にしてはどうでしょうか。ちなみにこれまでたまたま宣言が出されたのが連休前後だったり、まん防を挟んだために効果の境界があいまいになったりしたので統計の邪魔になっていますが、これまでの人流との関係上、14日前後で合っているとわたしも思いますよ。

新規感染者数の予測は、どんな苦労をしてでも7日間の平均ではなく1日の最大人数で表現すべきです (P67)

これはあくまでプレゼンテーション上のテクニックに過ぎませんが、本来の予測の目的に照らせば、非常に重要なことです。最終的に現実の菅総理が意識するのは、7日間の平均ではないはずです。どれだけ簡易的な推定でも、どれだけ長ったらしい注記を添えてでも、曜日ごとの増減を割り振って、1日の最大感染者数を前面に出してください。また、グラフを読み取るひと手間をかけさせるよりも、カレンダー形式で感染者数を並べたほうが直感的に伝わります。相手は専門家ではないのです。(ただし同時にグラフも必要です)

「COVID-19感染報告者数に基づく簡易実効再生産数推定方法」は「前週比」でよいのでは？ (6月29日公開記事)

厳密な実効再生産数の推定がむずかしいことから、多忙を極める自治体・保健所のことをおもんばかっていて、かつ、将来の変異株の世代時間が大きく異なる可能性まで想定するのであれば、ひと思いに「前週比」に統一すれば全部解決するのではないですか。現にイギリスの報告書ではデルタ株などについて当初から前週比を基準に変異株同士の感染力を比較してきましたし、西浦教授も、一部の資料には「今週先週比」として用いていますね。ウイルスの生物学的な研究には再生産数を用いたいのかとは思いますが、それは研究者だけでよいのではないですか。これまで何度となくメディアの報道で、再生産数を元にした「感染力が1.4倍」などの数字が出されていますが、世代時間が半分の変異株が生まれたら、どうするつもりですか。なお、計算方法さえ「前週比」に統一するなら、言葉としては英語の Growth Rate を増殖率とか、増大率などと訳してもよいでしょう。

拝啓 西浦先生へ

(主に、7月7日 厚労省アドバイザリーボード ３－３ 西浦先生提出資料 に基づいています)

非常に少ないデータでデルタ株の再生算数を推計するのは、弊害のほうが大きいのでは？ (P68など)

先の感染研宛の中でも述べましたが、西浦先生が初期に推計した感染力 1.32倍 には問題が多いと考えていますし、この数字が一人歩きしてしまっていることも憂慮しています。もちろん最終的には「日本における」感染力を推定すべきですし、あくまでごく初期の限られたデータからの推計だとご自身ではみなしているのかもしれません。またはひょっとして、日本のデータ収集体制が劣悪であることへの怒りを込めて敢えてやっているのかもしれませんが、世間はそうは捉えていないようです。また、過去の重箱をつつくようで申し訳ないですが、6月9日に提出された資料での推計には従来株比の超過率として 77.6% (95% CI 76.8%, 78.2%) と書かれており、のちの資料では修正されているのでさすがに誤植か何かだとは思いますが、狭すぎる 95% CI の範囲から「確かな数字」だと、かえって誤解を招いたのではないかと思います。この時点で「GISAIDに登録されている日本のウイルス株」は、100例にも満たなかったのではないですか。まして、7月7日の資料で、たとえば関西3府県の目算たったの43例から R1.02 (95% CI: 1.00-1.05) とは、何事でしょうか。いや、CIの捉え方の問題なのだろうと理解はできるのですが、この数字を注記もなしに載せるのは、害悪ではないですか。

「最初期の感染拡大の確率分布」という研究テーマはいかがでしょう？

上記の指摘の裏返しというか逆手にとって、どのくらいのCt値の分布の時に、どのくらいの確率で感染が初期に爆発するのか、または運良く収束するのかを、ある時点での感染者数の母数別、かつその時点での感染前週比別に、確率分布を出してみるというのはどうでしょうか。またこの確率分布は、いわゆる「ゼロコロナ」を目指した際にも関係してきます。というのも、昨年の流行初期に「最後の1人を収束させるのは非常に困難」といった言説が多く聞かれましたが、実は多くの場合、数十人レベルにさえなれば、わずかなスーパースプレッダーがたまたま外出しないだけで、すんなり収束するのではないでしょうか。もちろんその逆の不運もあるのですが、その確率分布はCt値のバラツキから計算で求まるのではないかと期待するのです。

「新しい変異株の再生産数の比が漸減するメカニズム」という研究テーマはいかがでしょう？

従来株に対するアルファ株も、アルファ株に対するデルタ株も、国外国内を問わず変異株同士の再生産数比・前週比は時間とともに漸減する(差がなくなっていく)傾向にあるように思います。最初期には周りにその変異株の感染者がいないことから急増しやすいのはわかるのですが、そこから先は、二重感染による選択だけでは説明が付かない気もしています。「新しい変異株の強い感染力だからこそ漏れてしまっていた、対策の穴」が防がれていく結果なのでしょうか・・・？

実効再生産数を、全変異株の合算で捉える習慣、やめませんか？ (P83など)

表に出ている記述からそう感じてしまうだけかもしれませんが、西浦先生に限らず、時折、本来は変異株別に捉えたほうがよっぽどシンプルで的確な場面でも、コロナをコロナとしてしか捉えていないかのような記述を見かけます。ふつうは、より感染力の強い変異株が増えている段階では、時間とともにコロナ全体としての再生産数は大きくなっていくはずです。再生産数を一定とみなすのは乱暴ではないですか。またそもそも、変異株別に捉えていれば、各々の再生産数は一定として計算することができて、よほどシンプルなはずです。現実の変異株データの統計的信頼性があやしいという悲しい事実はわかりますが、少なくともコロナ全体の再生産数を一定とするよりはマシでしょう。

拝啓 専門家のみなさまへ

短期の予測に力を入れてください

中長期の予測によってワクチンの効果や大局的な経済の見通しを立てるのも大切ですが、それがあくまでシミュレーションであることを理解した上で読むことができるのは専門家だけです。「○ヶ月後には数万人」といったような破局的なシミュレーションは、警鐘を鳴らす意義の大きさもじゅうぶんわかりますが、残念なことに専門家の予測に対する信憑性を損ねる弊害があったことも事実でしょう。また、中長期を予測する枠組みをそのまま短期に当てはめるのは非常にもったいないことです。幸いにして、現実の人流データを元にすれば、連休中こそ見かけ上の人流が減るので注意が必要ですが、およそ2週間程度の予測は高い精度で可能なはずです。菅さんが2週先までの現実的な見通しを常に手にしていたら、どれほど心強かったことでしょうか。

予測にブレーキの仕組みを加味してください

先も述べましたが、指数関数的に発散していくような予測は、いたずらに信憑性を落とすだけです。現実がそうならないことは、これまでの各国の事例を見ても明らかですが、その理論的な手がかりを求めあぐねているのでしょう。しかし、発表される「感染者数」の数字そのものが都民の人流に影響を与えていることは、すでに東京都医学総合研究所の研究で示唆されています。他の要素でも何でもよいのですが、中長期の予測を出すのであれば、自説の信憑性を高めるためにも、ブレーキの仕組みを取り入れることは非常に意義深いことだと考えます。

プレゼンしてください

動画でも公開されている東京都のモニタリング会議と違って厚労省や内閣府での会議風景がどんなものかわかりませんが、提出されている資料から察する限り、プレゼンテーションにはなっていないですよね。田村さんや菅さんに本気で伝えるんだという気概はもちろんお持ちだと思いますが、大学内での研究発表とは違うんです。厚労省の官僚向けの詳細とは別に、菅さんに伝わるだけの丁寧さとわかりやすさを意識してもらいたいと思います。一世一代のTED講演、スティーブジョブスの発表会だと思ってください。指数関数的な増加、人流と感染者数の時間差、感染力のバラツキと検査体制(もちろんCt値の定義を説明しようとなんてしないでください)など、本気でプレゼンすれば菅さんにも肝心な部分は伝わりますよ。さらにおまけで、いまはこぐこぐ一部のマスコミしか資料の内容を掘り下げてくれていませんが、言葉は悪いですがマスコミ向けのキャッチーなポイントを作ることさえ、できるし、すべきだと思います。

拝啓 厚労省のみなさまへ

統計に対する配慮を忘れないでください

変異株のPCR検査について、各都道府県に40%のスクリーニングを求めるのは結構ですが、何のためにスクリーニングしているのか、目的を理解している担当者はいるのでしょうか。おそらく40%という数字を提案したのは外部の有識者なのでしょうが、スクリーニングと数字の意味まで確認していただきたかった。変異株の検査を頼りに濃厚接触者を追跡するだけが目的なら、なにも40%に縛られることなく、保健所のできる範囲でやったらいいのです。統計的な配慮のない、ただ厚労省に通達された目標通りにかき集めただけの40%の検査データより、きちんと統計的に配慮された20%の検査データのほうが、よほど統計の力になります。大切なのは「スクリーニングはできるだけランダムに対象者を選ぶこと(各都道府県の統計局に指示を仰げばよいでしょう)」と、「濃厚接触者の追跡は自由にやったらよいが、本来ランダムにすべき変異株の統計データとは分けて数字を扱うこと」です。

ゲノム解析をあきらめないでください

ここのところ、変異株の対応の資料から「ゲノム解析の体制整備について」という項目が消えてしまいましたが、整備が終わってしまったか、あきらめてしまったのでしょうか。人口半分のイギリスが毎週2万ほどを7日以内に解析しているのに対して、日本は多いときでも4000程度、それも最大5週遅れです。イギリスは加えて12-24時間で判明する変異株のPCR検査も2万件ほど実施して総数を補っていますが、日本の変異株のPCR検査はイギリスと違って数日かかり、重複もありますね。どうして感染研が、カッパ株かデルタ株かもわからないようなPCR検査結果を用いたり、西浦教授が、数も揃わぬ3週間も前のゲノム解析データを用いたりして、重要なデルタ株の感染力を推計しなければならないのでしょうか。まして、日本で生まれるかもしれない未知の変異株に、どう対応するのですか。5週遅れで発見するのでしょうか。全体の5-10%しか解析してないのにすぐ発見できますか？

Ct値をもっと活用すべきなのでは？

コロナの陽性が判明した時点で当然Ct値もわかっているはずですから、すべての患者データにCt値を結びつけて扱うべきではないですか。限られた保健所の人的資源を有効に活用するためにも、ウイルス量の多い患者に対してはより広い濃厚接触者の判定を、少ない患者にはより狭い判定で追跡すべきでしょう。もちろん余力があるなら判定を広げる方向だけに活用し、余力がないなら狭める方向に活用します。余力のある鳥取県は、実際に広める方向で活用しているではありませんか。

拝啓 菅総理へ

2週間先までの運命は決まっています

緊急事態宣言を出しても、その効果が人流減を経て最終的に感染者数にまであらわれるのは2週間先からです。よく理解しておいてください。

政策がコントロールできるのは感染者数ではなく、前週比です

2週間で 100人 が 200人 に増えるような状態で政策を「維持」すれば、2週後のの感染者数は 200人 ではなく 400人 です。もちろん、落ち着いて考えればわかるはずです。

この国難への負担はみんなで等しく

どうして医療や飲食、旅行など、特定の業界にだけ過剰な負担をお願いするのですか。どのみち国全体としてマイナスになるのは避けられませんが、そのマイナスを全国民で等しく分かち合えるようにするのが政治ではないのですか。

「1回接種した人の割合が人口の4割に達したあたりから感染者の減少傾向が明確になったとの指摘もある」 (7月9日の記者会見で)

それはアルファ株に対しての話です。

何事もわたしの誤解や無知があると思いますので、ご指摘や反論は謹んでうけたまわります。敬具



Permalink | 記事への反応(21) | 21:26

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