コロンビア大学メイルマン公衆衛生大学院の研究者らは、2009年のH1N1インフルエンザパンデミックと2020年のCOVID-19パンデミックが米国の大都市圏にどのように拡大したかをコンピュータシミュレーションで再構築した。米国科学アカデミー紀要に掲載されたこの研究では、両ウイルスとも数週間で多くの都市で広く循環しており、航空旅行が日常の通勤よりも大きな役割を果たしたことがわかった。著者らは、より広範な廃水監視と感染制御措置を組み合わせることで、将来のアウトブレイクでの初期拡散を遅らせるのに役立つ可能性があると述べた。
コロンビア大学メイルマン公衆衛生大学院の科学者らは、2つの主要な呼吸器パンデミックが米国全土に地理的にどのように広がったかをコンピュータモデルで再構築した：2009年のH1N1インフルエンザパンデミックと2020年のCOVID-19パンデミック。 nnこの研究——米国科学アカデミー紀要に掲載——では、米国において2009年のH1N1パンデミックが推定274,304件の入院と12,469人の死亡に関連していたと報告されている。COVID-19については、研究者らは米国でこれまでに報告された120万人の確認死亡者を引用した。 nnパンデミックが都市間でどれだけ速く移動したかを調べるため、チームは各ウイルスの伝播ダイナミクスに関する詳細な情報と、航空旅行のパターン、日常の通勤フロー、 superspreadingイベントの可能性を組み込んだシミュレーションを組み合わせた。分析は300以上の米大都市圏に焦点を当てた。 nnシミュレーションは、両パンデミックとも数週間でほとんどの大都市圏で広範な循環を確立したことを示し、しばしば初期症例検出や政府対応措置が実施される前だった。2つのウイルスは場所間の異なる経路をたどったが、共有伝播ハブ——ニューヨークやアトランタなどの主要大都市圏を含む——に依存し、モデルでは航空旅行が通勤よりも初期の空間的拡散と強く関連していたことがわかった。 nn予測不能な伝播パターンは、不確実性を生み、研究者らはこれがリアルタイム予測を困難にすると述べた。「2009年のH1N1インフルエンザと2020年のCOVID-19パンデミックの急速で不確実な拡散は、適時検出と制御の課題を強調している」と、研究の主任著者のSen Pei氏（コロンビア大学環境保健科学助教授）は述べた。「廃水監視の拡大と効果的な感染制御を組み合わせることで、将来のパンデミックの初期拡散を遅らせる可能性がある」。 nnこの研究は、他のアウトブレイクに適用可能なより広範なモデルフレームワークも記述している。人間の移動パターンに加え、研究者らは人口統計、学校のカレンダー、冬の休暇、天候条件などの要因が疫学的ダイナミクスを形成すると指摘した。 nn研究の筆頭著者はDalian University of TechnologyのRenquan Zhang氏。著者チームにはコロンビア大学、プリンストン大学、米国国立衛生研究所などの研究者が含まれる。コロンビアの要約では、Jeffrey Shaman氏と同僚らが10年以上にわたり、感染症の追跡とシミュレーション方法に取り組んで公衆衛生の意思決定を支援していることも記されている。
