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[奨励賞] 山本 奈央 / New York University Langone Health

Nao Yamamoto, Ph.D.

[分野:トランスレーショナル研究・臨床医学・公衆衛生]


論文リンク


論文タイトル

Uncovering the impact of randomness in HIV hotspot formation: A mathematical modeling study


掲載雑誌名

PLOS Computational Biology


論文内容

本研究では、アフリカ各地で見られる「HIVホットスポット（周囲より有病率が高い地域）」の形成と持続の仕組みを明らかにすることを目的としました。これまで、こうしたホットスポットがなぜ生まれ、長期にわたって続くのかは十分に解明されていませんでした。本研究では、HIV流行初期（1978～1982年）に起きた偶然の揺らぎが、その後の感染拡大と有病率の正のフィードバックによって増幅され、ホットスポットの形成・持続に重要な役割を果たすという仮説を検証しました。

エージェントベースのHIV感染モデル（EMOD-HIV）を用いて、ケニア西部の地域社会における感染拡大を再現しました。社会ネットワークの構造や感染導入時期などにランダム性を持たせ、250の仮想地域でシミュレーションを行いました。

その結果、小規模な地域（人口1,000人）ほど有病率が高い“異常値”が生じやすく、2050年時点で約22%が長期的なホットスポットとして残存することが分かりました。一方で、より大規模な地域（人口10,000人）ではそのような傾向は見られませんでした。これは、初期の偶然的な違いが時間とともに蓄積・強化されるメカニズムを示しています。

本研究は、感染症の地域的偏在が必ずしも行動や環境の違いだけでなく、初期の偶発的な要因によっても生じ得ることを示しました。今後のHIV対策や新興感染症への備えとして、こうした不確実性に対応可能な柔軟なサーベイランス体制の整備が求められます。


受賞者のコメント

とてもうれしく思います。この受賞を励みに、今後も研究に真摯に取り組んでいきたいです。


審査員コメント


鈴木 幸雄先生

HIV感染がどのように感染のホットスポットを形成したり伝播していくかをモデル化した研究。人口、社会構造、地域性などについて時間的変化も含めた複合的因子を考慮しており、地域個別的なパンデミック対策への言及は、グローバル社会の中におけるパンデミック対策、サーベイランス戦略への示唆もあり、優れた研究成果。数理モデルにより、ホットスポット地域のHIV伝播プロセスを考察している点も非常に興味を引く。


田中 仁啓先生

本研究は、HIV流行の地域差が必ずしも特定の行動様式や社会的要因によらず、人口規模や初期条件に伴う確率的揺らぎによって長期的に形成されうることを理論的に示した点で、感染症疫学に新たな視座を提供している。とくに、従来の「ホットスポット＝特別な原因が存在する」という前提を相対化し、サーベイランスや介入戦略の再考を促す概念的意義は大きい。HIVにとどまらず、他の感染症や公衆衛生分野にも波及効果をもつ、学術的に独創性の高い研究として評価できる。


橋田 久美子先生

Thank you for your work. This manuscript is well-written and clinically applicable. This study applied a network-based HIV transmission model, focusing on randomness in the spatial structure of the epidemic. It is essential for detecting and controlling the spread of HIV and other infectious diseases in the future. The figures were clear and easy to understand. This study has academic significance and makes a substantial contribution to the field. The research address timely question. Findings may open new doors and exciting to see what is coming. Wishing the authors luck as they continue this important line of research.


矢部 貴大先生

HIVの有病率が高い地域の形成と持続に、初期流行段階におけるランダムな変動がどの程度影響するかを、数理モデルを用いて分析した論文である。特に小規模なコミュニティにおいて、初期の確率的な変動が有病率ホットスポットの出現や持続に関係し得ることが示されており、興味深い結果だと感じた。


１）研究者を目指したきっかけ

高校生のときにミュージカル「RENT」を観て、HIV/AIDSが人々の人生に大きな影響を与えていることに衝撃を受けました。感染症は単なる病気ではなく、社会や生活と深く関わっていると感じ、「自分も何かできないか」と思ったのが研究者を目指すきっかけです。その後、数学と出会い、数理モデルを使って社会課題に向き合えることに魅力を感じ、この道に進みました。


２）現在の専門分野に進んだ理由

感染症の広がり方は一見ランダムに見えますが、その背後には人のつながりや社会構造があります。私は数理モデルを使って、その見えない仕組みを明らかにする研究をしています。特にHIVのように長期的に社会に影響を与える感染症では、「なぜ特定の地域で流行が大きくなるのか」を理解することが重要です。数学と社会問題が結びつく点に強い魅力を感じ、この分野に取り組んでいます。


３）この研究の将来性

本研究は、感染症の流行が「偶然」によっても大きく左右されることを示しました。これにより、従来の平均的な考え方だけでは見逃されていたリスクの高い地域を早期に発見できる可能性があります。将来的には、HIVだけでなく新たな感染症への備えやより効果的で強固な感染症対策にも貢献できると考えています。


留学や研究生活にまつわるエピソード

私は英語を学ぶために、20歳のころに家出同然で海外に出ました。その過程で新しい分野や人との出会いがあり、今の研究につながっています。最初は手探りのことも多く、一見無駄に思える経験もありましたが、その一つ一つが自分の糧になっています。研究も留学も、思わぬ困難に直面することがありますが、自分の興味や好きなことを大切にし、自分を信じて一歩踏み出してみてください。

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