Projection of positives and deaths from new variants

対象年代カテゴリを、0-9歳、10-64歳、65歳以上の3区分とし、深層学習（LSTMモデル）に基づき、それぞれの年代の過去の陽性者数・死者数、ワクチン有効率を入力することで、年代別の新規陽性者数・死者数を予測するモデルを開発。
これまで開発してきた各都市における全人口を対象とした予測モデルを拡張し、年代カテゴリを分けることで、各年代の特徴を考慮。また、ワクチンの４回目接種率の感染状況への影響も推計した。
※オミクロン株のみを考慮

*NTTデータから提供されたTwitterデータを用いて東京大学生産技術研究所豊田研にて作成
1. E. A. Rashed and A. Hirata, “Infectivity upsurge by COVID-19 viral variants in Japan: evidence from a deep learning modeling.” Int. J. Environ. Res. Public Health, 2021.

・BA5系統に代表される新規変異株の感染力および免疫回避を仮定し、新規陽性者数および死者数を試算。
・換気（気象）の影響は考慮していない
・現役世代が拡大し、それ以外に波及されていく傾向
・感染力が1.2倍あるいは1.1倍、免疫回避が50%の場合
　　一日当たりの最大感染者数：14000人、8000人
　　一日当たりの最大死者数度：20人、10人
＊重症化予防効果は、従来のオミクロン株と同程度と仮定。
・オミクロン株（第６波）以降、感染力が相対的に大きくなったため、行動制限の効果は限定的である可能性。但し、行動制限がない場合には、減少スピードが遅い。

東京都モニタリング会議資料（2022/6/23）1に基づき、BA.2系統からBA.5系統への移行を設定し、
9月末までの新規陽性者数、死者数を予測する。
【感染力および免疫回避の影響】
・ BA.5系統の感染力を下記の通りと仮定し、予測を行った。但し、これまでの文献2,3からは、その定量的な値は示されていないため、近似的に設定。
　　- 感染力１：現在の主流株であるBA.2に対して、感染力が同じ、ワクチンによる感染予防効果が0.8倍になる。
　　- 感染力２：BA.2に対して、感染力が1.1倍、ワクチンによる感染予防効果が0.5倍になる。
　　- 感染力３：BA.2に対して、感染力が1.3倍、ワクチンによる感染予防効果が0.5倍になる。
・ ワクチンは、65歳以上に対する4回目接種の影響を考慮

【行動変容の影響】
・ BA.5系統　感染力２の場合を想定して、行動変容の影響について予測。
　　- 現在の行動レベルが9月末まで続いた場合
　　- 拡大傾向が続く中、7/31より重点措置を行った場合
　　- 7/1より、人流・行動が徐々に回復、コロナ禍前の状況まで回復した場合

* 無症状感染者数は、新規陽性者数の4倍いると仮定。

1. https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1021348/1021756.html
2. Hachmann NP. et al.. 2022. “Neutralization Escape by the SARS-CoV-2 Omicron Variants BA.2.12.1 and BA.4/BA.5.” MedRxiv. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.05.16.22275151v1. (preprint)
3. Wang Q. et al.. 2022. “SARS-CoV-2 Omicron BA.2.12.1, BA.4, and BA.5 subvariants evolved to extend antibody evasion.” bioRxiv. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.05.26.493517v1. (preprint)

東京都モニタリング会議資料（2022/6/23）1より作成
6/23現在では、BA.5系統への推移(赤実線)の傾向は、BA.2系統への推移(青)と一致。
今回は、BA.2系統への推移と同じスピードで BA.5系統へ推移したと仮定した(赤点線)。

1週目に相当する週は、BA.5(2022.5.24-5.30)、BA.2(2022.2. 8-2.14)、オミクロン株(2021.12.14-12.20)、デルタ株(2021.5.3-5.9)
1. https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/021/756/90/20220623_12.pdf

オミクロン株に対するワクチンの感染予防効果モデル
・下記の仮定で、４回目接種を行った場合と、行わなかった場合の感染予防有効率を算出し、予測モデルに入力した。
　　- 2回目接種時の予防効果：14日後のピーク時点で65%（デルタ株への効果の7割）。その後、半年で40% （25%減衰）
　　- 3回目接種時の予防効果：14日後のピーク時点で75%（デルタ株への効果の8割）。その後、半年で50% （25%減衰）
　　- 4回目接種時の予防効果：14日後のピーク時点で85%（デルタ株への効果の9割）。その後、半年で60% （25%減衰）
　　- 無症状感染者数は新規陽性者数の4倍存在
　　※文献2より、4回目のワクチン接種による重症化予防効果は、より高いと考えられる
・東京都・65歳以上の4回目ワクチン接種の有無を仮定

1. https://khub.net/documents/135939561/430986542/Effectiveness+of+COVID-19+vaccines+against+Omicron+variant+of+concern.pdf/f423c9f4-91cb-0274-c8c5-70e8fad50074
2. O. Magen, et al. N. Engl. J. Med., vol.386, no.17, pp.1603-1614, 2022.

人流・行動は、7月以降も徐々に回復すると仮定（P7以降の行動抑制なしに相当）。

感染力１：現在の主流株であるBA.2に対して、感染力が1倍、ワクチンによる感染予防効果が8割に低下する。
感染力２：BA.2に対して、感染力が1.1倍、ワクチンによる感染予防効果が5割に低下する。
感染力３：BA.2に対して、感染力が1.2倍、ワクチンによる感染予防効果が5割に低下する。

BA.5が拡大した場合における行動変容による影響を推定。(感染力は1.1倍、10-64歳のワクチン接種は現状のまま推移)

東京都における年代別の感染状況（下図）より、年代によって感染の傾向が異なることが分かる。