CRESTビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化プロジェクト

大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策
大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策

プロジェクト紹介

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パンデミックのエージェントベースドシミュレーション

感染症流行のエージェントベースドシミュレーション(個体ベースモデル)は、個体(ヒト=「エージェント」)を仮定したパターンの種類だけ、1個体ずつプログラミングのオブジェクトとして取り扱い、(数式モデルにあるような個体間の接触の相互作用など数理的仮定を必ずしも講じることなく)プログラミングに基づく計算に託して流行シミュレーションを行うものです。数式では気付かないような個体レベルの行動や相互作用が流行に与える影響を具体的に取り込むことが可能です。

以下の可視化映像は、ある1日(流行開始50日目)の住民の行動と感染動向です。1日の開始後から中盤の間、家庭から会社や学校へ住民が異動します。感染イベントは主に家庭で発せいします。1日の終盤、会社が感染イベントの中心となり、会社から家庭への移動が見られます。このように個体の動きを可視化することで、現実に即した感染機会を捉え、それが実際に感染にどの程度だけ寄与しているのかを具体的に推定する取り組みが実施されています。

動画:ある街の1日と感染イベント

参考文献
Saito MM, Imoto S, Yamaguchi R, Tsubokura M, Kami M, Nakada H, Sato H, Miyano S, Higuchi T. Enhancement of collective immunity in Tokyo metropolitan area by selective vaccination against an emerging influenza pandemic. PLoS One. 2013;8(9):e72866.

  • JST
  • CREST
  • 統計数理研究所
  • 京都大学ウイルス研究所ウイルス病態研究領域
  • 北海道大学人獣共通感染症リサーチセンター
  • 北海道大学大学院医学系研究科・医学部
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