접촉자 추적 네트워크를 통해 숨겨진 전염병 확산자를 식별합니다.

Sep 18, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11621(2023) 이 기사 인용

239 액세스

1 알트메트릭

측정항목 세부정보

코로나19 감염 사례가 전 세계적으로 급증해 사회와 경제 모두에 큰 타격을 주고 있습니다. 지속적인 확산에 기여하는 주요 요인은 감지되거나 격리되지 않은 채 취약한 집단 사이에 섞여 있는 무증상 또는 숨겨진 확산자가 다수 존재한다는 것입니다. 새로운 변종 바이러스가 지속적으로 출현하고 있기 때문에 백신이 널리 사용되더라도 무증상 감염자를 찾아내는 것이 전염병 통제에 있어 여전히 중요하다. 코로나19 확산 역학의 고유한 특성을 기반으로 여기에서는 네트워크의 다양한 감염 상태 간의 전환 확률을 포착하는 이론적 프레임워크를 제안하고 이를 점근적인 개인을 식별하는 효율적인 알고리즘으로 확장합니다. 우리는 순수한 물리적 확산 방정식을 사용하여 계약 추적 네트워크의 불완전한 정보가 있어도 숨겨진 코로나19 확산자를 놀라운 정확도로 식별할 수 있음을 발견했습니다. 또한, 우리의 프레임워크는 무증상 확산을 특징으로 하는 다른 전염병에도 유용할 수 있습니다.

코로나19 팬데믹(세계적 대유행)이 빠른 속도로 계속 확산되고1,2,3 WHO에 따르면 효과적인 약리학적 치료법의 개발이 여전히 불확실하기 때문에 격리를 통한 감염자를 격리하는 것과 같은 비약리학적 개입이 가장 효과적이고 가능성이 높습니다. 이는 사람 간 전염을 효과적으로 감소시키기 때문에 지속적인 발병을 억제할 수 있는 유일한 수단입니다. 6. 그러나 SARS 및 에볼라와 같은 다른 전염병과 달리, 코로나19는 감염된 인구의 상당 부분이 경미하거나 무증상이라는 점에서 독특합니다7. 무증상 감염 중 일부라도 자가 회복될 때까지 임상 증상을 나타내지 않는 경우도 있습니다8,9. 감지되어 격리되지 않은 채 무증상 인구(예: 숨은 전파자)는 자신도 모르게 취약한 인구에게 질병을 지속적으로 확산시킵니다10,11. 이는 전염병 확산을 효과적으로 완화하는 데 큰 어려움을 초래합니다. 더욱이, 경험적 연구에 따르면 이러한 무증상 감염은 전체 인구의 큰 비율12,13,14,15,16,17,18, 최대 80%18에 달하는 것으로 나타났습니다. 현재 무증상 사례 추정은 접촉자 추적 네트워크에서 알려진 감염 사례의 밀접 접촉자를 철저히 선별하여 수행됩니다17. 이러한 비표적 방법에는 많은 양의 자원이 필요하고 시간이 많이 소요되므로 무증상 사례를 격리하기 위한 개입이 비효율적이거나 지연됩니다. 한편, 모바일 앱 기반 접촉자 추적 네트워크19와 통계 프레임워크20의 결합은 고위험 확산자를 정확하게 위치화할 수 있는 가능성을 보여줍니다21,22. 따라서 접촉 추적 네트워크의 표적 선별이 적절하므로 무증상 개인을 개입 및 확산 완화를 위해 높은 정밀도로 추정할 수 있습니다.

여기서 우리는 코로나19 확산 역학의 경험적 특성을 마코비안 과정(즉, 다양한 감염 단계와 관련 전이 확률을 나타내는 벡터)에 통합합니다. 알려진 감염 노드(개인)를 포함하는 접촉자 추적 네트워크에 전환 프로세스를 내장함으로써 나머지 네트워크의 감염 상태를 높은 정밀도로 예측하는 방법을 개발합니다. 이러한 예측을 네트워크 구조와 결합함으로써 우리는 감염 상태와 네트워크의 특정 위치를 모두 고려하여 모든 노드의 확산력을 도출하여 그에 따라 무증상자에 대한 선별 검사의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 우리 방법의 효율성은 싱가포르에 있는 두 개의 코로나19 전송 네트워크에서 얻은 경험적 데이터를 통해 검증되었습니다. 또한, 접촉자 추적 네트워크의 시뮬레이션된 코로나19 전파 실험에서 제안된 계산 프레임워크에 의해 설계된 선별 체계가 이 작업에서 설계된 여러 기계 학습 기준선과 감염 이웃의 무작위 선별보다 성능이 우수하다는 것을 발견했습니다. 후자는 중국의 초기 코로나19 발병에 널리 사용되었습니다. 또한 링크가 누락되거나 감염된 사례의 접촉만으로 구성된 하위 네트워크가 있는 접촉 추적 네트워크의 정보가 불완전한 현실적인 상황에서도 우리의 방법은 높은 정확도를 유지합니다. 따라서 우리의 방법은 무증상 사례 추정에 매우 효과적이며 수동으로 구축된23,24 또는 Bluetooth26,27, GPS28 및 디지털 체크인 체크아웃 기술(예: 건강 QR 코드29)과 같은 기술적 수단25을 통해 모든 접촉 추적 네트워크에 구현될 수 있습니다. 중국에서 널리 사용됨).