2023年1月23日
北海道大学
大阪大学
ポイント
●EPISENS-S法を改良し、さらに安定的・高感度な下水中ウイルス検出技術（EPISENS-M）を開発。
●下水中ウイルス濃度から新規報告感染者数を予測する数理モデル（PRESENSモデル）を開発。
●EPISENS-M法とPRESENSモデルの組合せにより、下水中ウイルス濃度から感染者数を予測可能。
概要
北海道大学大学院工学研究院の北島正章准教授、同大学院工学院修士課程の安藤宏紀氏及び大阪大学感染症総合教育研究拠点の村上道夫特任教授（常勤）らの研究チームは、新たに開発した下水中新型コロナウイルスの高感度検出技術と数理モデルを組み合わせた、下水疫学に基づく新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染者数予測手法を確立しました。
一般に、感染者は発症の前に下水へのウイルス排出を開始すると考えられるため、下水中のウイルス濃度データは新規報告感染者数の先行指標になると期待されています。北島准教授らは、塩野義製薬株式会社と共同で、普及に適した下水中ウイルス高感度検出手法であるEPISENS-S法（関連するプレスリリリース③）を開発し実用化しています。この度、研究チームは同法の改良版であるEPISENS-M法を開発し、より安定的かつ高感度なウイルス検出を可能にしました。一方、感染者数の予測については、感染者からのウイルス排出メカニズムを考慮した独自の数理モデル（PRESENSモデル）を構築しました。札幌市で2年以上に渡りEPISENS-M法で流入下水中のウイルス濃度を測定し、モデルによる下水データからの感染者数予測精度を検証したところ、採水日から5日後までの新規報告感染者数を高い精度で予測できることが実証されました。
また、感染者全数把握の見直しで感染流行動向の全体像把握が困難な昨今、流入下水中には集水域内全ての感染者から排出されたウイルスが含まれるため、下水疫学の有用性が更に高まっています。そこで研究チームは、下水中ウイルス濃度データのみから5日後までの新規報告感染者数を高い精度で予測可能なモデルを構築しました。EPISENS-M法とPRESENSモデルを組み合わせた一連の下水疫学的手法は、特に感染者の定点把握移行後の感染動向予測手法として社会的活用が期待されます。
なお、本研究成果は、2023年1月7日（土）公開のEnvironment International誌にオンライン掲載されました。
論文名：Wastewater-based prediction of COVID-19 cases using a highly sensitive SARS-CoV-2 RNA detection method combined with mathematical modeling（高感度SARS-CoV-2 RNA検出法と数理モデルの組み合わせによる下水からのCOVID-19感染者数予測）
URL：https://doi.org/10.1016/j.envint.2023.107743
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EPISENS-M法とPRESENSモデルの開発概要
