COVID-19関連追加(2020729-2

 

【無症状あるいは通常のCOVID-19感染者からのエアロゾル感染の推定】

Riediker M, Tsai DH. Estimation of Viral Aerosol Emissions From Simulated Individuals With Asymptomatic to Moderate Coronavirus Disease 2019. JAMA Netw Open. July 27, 2020; 3(7): e2013807. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.13807.

Introduction

SARS-CoV-2の推定感染率は,現在,地域コミュニティでは1%,家庭内では10%とされている12)-15).しかし,レストラン16),コールセンター17),皮膚科医の学術委員会18),聖歌隊のリハーサル19)など,大声を出して活動する人たちが密室に長時間集まるような状況下でのsuper-spreadingイベントでは,75%以上の感染率が報告されている特筆すべきは,聖歌隊のリハーサルイベントに参加した人たちは,social distanceや手洗いのガイドラインに従うようとしていたことである19).これらのsuper-spreadingイベントは,空気感染が,いくつかの屋内状況では感染伝播形態を表している可能性を示唆している.実際,中国の武漢にある病院で行われた研究20)では,集中治療室や医療スタッフの部屋における空気中のウイルス濃度が低いことが示されている.いくつかの研究では,無症状あるいは軽症COVID-19患者から採取した鼻腔,咽頭,唾液サンプル中のSARS-CoV-2濃度が非常に高く11)21)-23),抗ウイルス治療中の高レベルのウイルス量が報告されている24).これらの報告は,感染伝播が空気を介して発生する可能性があるかどうかについての疑問を投げかけている.

人間はをすると,1cm3あたり数千個の微小飛沫を0.615μmの大きさで排出し,飛沫濃度は咳の流量に応じて増加する25).しかし,規則的な呼吸もまた,呼気中に排出される飛沫形成につながり,それは吸気中の呼吸細気管支内でのfluid film raptureに起因する(これは呼気に排出される飛沫形成を導く)26)これら飛沫の大きさは,ほとんどが1μm以下である27).飛沫の生成様式は,分散したウイルスを含む肺の粘液から構成されることが示唆されている.実際,ウイルスのナノ粒子に曝露された健常者の呼気中には,ナノスケールの粒子が認められる28)29).また,通常の呼吸と同様に,咳をすることで放出される粒子のサイズ分布から,乱流状態においては,粒子が何時間も空気中に留まることが示唆されている30)

Objective

無症状〜通常のCOVID-19模擬個体から,呼吸を介して異なる大きさで排出された微小飛沫に含まれるウイルス量を推定することを目的とした.そして,異なる空気交換率で調節されている空間において,通常の呼吸,あるいは咳をしている低排出者,典型的排出者,高排出者のリスク評価を行った.空間の大きさは,診察室や23人で共有されるオフィスに近いものを選択した

 

Methods

Concept:

まず,模擬個体からのウイルス排出は,通常の呼吸および咳をしている間に形成された呼気微小飛沫あたりのウイルス量を計算することによってモデル化した.その結果得られたサイズ分布から,通常の呼吸または咳をしている模擬個体から放出されるSARS-CoV-2 virus copies濃度の初期推定値が得られた.次に,このウイルス排出因子を,換気空気交換率の異なる密室内の状況下において,シミュレーションするために,well-mixed 1-compartment modelに投入した.この研究は,STRESSStrengthening the Reporting of Empirical Simulation Studies)ガイドラインの概念に従っており,この数学的モデル化はメタアナリシスに相当する.

Data Sources:

COVID-19感染者の喀痰およびスワブサンプルに存在するviral copies数のデータは,2020520日時点で公表されているアクセス可能な研究に基づいて,呼吸器細気管支の粘液中に存在するSARS-CoV-2ウイルス量を推定するために使用した11)21)-24)32)具体的には,低排出者(low emitter1000 copies/ml典型的排出者(typical emitter106 copies/ml高排出者(high emitter1.3×1011 copies/mLとした

呼気中の微小飛沫のサイズ分布と数は,咳をしている25),そして正常な呼吸をしている26),健常者を対象とした研究から得たものである.いずれの研究も,新たに排出された微小飛沫のサイズ,数,および分布を評価した.各微小飛沫のサイズにおけるviral copies濃度は,微小飛沫の体積,各サイズにおける実際のカウント数,および前記の喀痰1mlあたりのウイルス量から計算した.その後,各微小飛沫サイズにおける実際の微小飛沫数に含まれるウイルス量を用いて,総ウイルス濃度を算出した.微小飛沫分布にthe standard size fractionation curve 33)を適用した後,直径10μm以下の粒子状物質(particulate matter)(PM10における累積排出量を算出した.

Model:

1-compartment model 34)では,1人の模擬個体をソースとした50 m3の体積における完全混合空間のウイルス量濃度Cvirus load concentration C)を,以下のmass balanceを用いて推定した:

排出率は,aerodynamic diameter 10μm50% efficiency cutoffとして集められた粒子であるPM10-size範囲におけるウイルス量である,濃度CPM10から算出した; そして呼吸回数を15/一回換気量Vt500mlとした.空気交換率(air exchange rate)は1時間あたり,1回,3回,10回,20回としたウイルスの半減期(t½)1.1時間は,SARS-CoV-2fomites表面および空気中の持続性における,TCID5050% tissue culture infective dose)を評価するための実験研究から得られたものである35).咳嗽モデルは,慢性乾性咳嗽(COVID-19ではない)で言われているような,30秒ごとに(呼気)容量250mlの咳嗽が起こると仮定36)したことを除いて,上記と同様に規定した.

Results

模擬個体の通常呼吸による排出量:

模擬個体の通常呼吸からのウイルス排出量を推定するために,まず微小飛沫サイズ分布としてのウイルス量を計算した.最大のウイルス量が,最も大きな微小液滴サイズに存在することを示された(Figure 11呼吸あたりの累積総放出量は,低排出者では0.0000000049 copies/cm3,典型的排出者では0.0000049 copies/cm3,高排出者では0.637 copies/cm3であった.PM10の累積排出量は,これらの値の約3分の1であり,典型的排出者では1呼吸あたり0.0000017 copies/cm3,高排出者では1呼吸あたり0.226 copies/cm3であった.

 

Figure 1: Size Distribution of Exhaled Microdroplets and Resulting Viral Emissions During Regular Breathing

A: シミュレーションの入力として使用された典型的な呼気微小飛沫濃度.B: 典型的(オレンジ色),高,低(灰色)排出者の1呼吸あたりのモデル化されたウイルス排出量.

 

 

模擬個体の咳嗽による排出量:

次に,模擬個体の咳嗽によるウイルス排出量を推定した(Figure 2).咳嗽1回あたりの累積総排出量は,低排出者では0.000277 copies/cm3,典型的排出者では0.277 copies/cm3,高排出者では36030 copies/cm3であった.PM10の累積排出量は,典型的な排出者では咳嗽1回あたり0.156 copies/cm3,高排出者では咳嗽1回あたり20221 copies/cm3と,これらの値の約半分であった.

 

Figure 2: Size Distribution of Exhaled Microdroplets and Resulting Viral Emissions During Coughing

A: シミュレーションの入力として使用された典型的な呼気微小飛沫濃度.B: 典型的(オレンジ色),高,低(灰色)排出者の1呼吸あたりのモデル化されたウイルス排出量.

 

 

傍にいる人(bystanders)への曝露の推定:

COVID-19感染者と同じ空間にいる時間を過ごす接触者の曝露を推定するために,通常の呼吸をしている,あるいは咳をしている高排出者から放出された小飛沫について,胸部サイズにおけるウイルス量の時間経過を計算した.頻繁に咳をしている高排出者を模擬した場合の結果をFigure 3に示す

典型的な病院の換気状況(1時間あたり10回の空気交換)では,濃度は約30分後にプラトーになるが典型的なオフィス(1時間あたり3回の空気交換)では,1時間以上にわたり濃度は上昇し続ける.このモデルでは,濃度はシミュレーションされた個人の放出率に比例して直線的に変化する; 異なる排出シミュレーションされた個体と換気タイプのプラトー濃度をTableにまとめた.

 

Figure 3: Temporal Course of Airborne Virus Load in a Perfectly Mixed Room of 50 m3

シミュレーションでは,異なる空気交換率に対して閉鎖空間における濃度を推定した.排出者は肺のウイルス量が多く,30秒ごとに断続的に咳をしていると仮定した.

 

 

Table: Plateau Concentration for Different Combinations of Air Exchange Rate, Emission Form, and Emitter Type

 

Discussion

このモデル研究では,換気と微小飛沫形成過程に応じて,呼吸と咳は,高いレベルのウイルス量をもつCOVID-19感染者がいる空間で,1 m3あたり数千から数百万viral copiesに及ぶ大量のウイルスを排出すると推定された通常の呼吸をしている典型的なウイルス量をもつ感染者がもたらす感染リスクの推定値は低かった.この結果から,この研究でシミュレーションした換気の悪い閉鎖環境では,非常に高レベルのウイルス量をもつ少数の感染者しか感染リスクをもたらさないことが示唆された

微小飛沫は,空気中に長時間滞留することができ30),肺に到達するのに非常に効率がよい37).中国・武漢の病院の研究では,空気中のSARS-CoV-2濃度を評価したところ,医療スタッフのオフィスや会議室では20 copies/m3の範囲内の濃度が検出された20)この濃度は,我々のモデルにおける,典型的排出者以上のウイルス量をもつ無症状感染者が通常の呼吸をしている小空間のものに一致している

一般的な人の安静時の呼吸量は1時間あたり約0.5m3であり38),運動時には1時間あたり数m3にまで急速に増加することがある39).このように,典型的な速度で呼吸をしている人のいる空間で過ごす人は,通常はその人と距離を置いている場合,数viral copiesしか吸い込まない可能性がある.しかし,高排出者がいる,あるいは咳をしている人がいる場合はリスクが高くなる可能性がある.多くの呼吸器ウイルスのレビューから,感染させる濃度はしばしば低いことが示唆されている.時には数百単位(a few hundred units)の活性化ウイルスが病気を引き起こすのに十分であることもある40)このように、我々のモデルは,十分に距離があっても,ウイルス量が多いCOVID-19感染者と狭い空間で長時間過ごすと,感染のリスクがあることを示唆しているもし咳をしている場合には,リスクが高くなる可能性がある

高排出者はあまり一般的ではないしかし,そのような人が大声で話したり,歌ったりするような活動をしていると,微小飛沫が形成されて,ウイルス排出量が12桁増加することがある41)

サージカルマスクの着用は効果的な感染源対策になるが42)ウイルス量が多く,咳をしている人と同じ空間で長時間過ごし,特に狭い空間かつ換気が弱い場合は,防御が不十分かもしれない.換気量を増やすことはある程度有効であるが,一般的な事務室や診察室のような広さの空間では十分ではない.また,病院の換気設計は複雑であり,必ずしも意図した通りに機能しているとは限らないことにも注意が必要である43)

これらの知見から,日常生活や職場において,COVID-19に感染していてウイルス量が多い人と狭い空間で数分以上過ごすと,感染リスクが生じる可能性があるということである.無症状COVID-19感染者と狭い空間を職場において共有することは推奨されない.これは,COVID-19に感染していない人と無症状COVID-19感染者を区別するための迅速検査がない限り,職場を共有すべきではないことを意味している.医療スタッフは,患者と同じ空間にいるときは,常に可能な限り最良の呼吸器保護具を着用することが推奨され,特に患者が咳をしているときは,眼の保護具を着用することが推奨される44).さらに,無症状感染者であっても適切なサージカルマスクを着用させウイルス排出量を減らすべきであり,これは医療スタッフの全体的な防御を向上させることになる42)

 

Limitation:

@推定されるウイルス量は、COVID-19感染者が排出するウイルス量に起因する.この研究の高排出者の推定値は,最も極端なウイルスデータと微小飛沫の極端な排出を組み合わせれば,100倍以上になるだろう22)41)

Aviral copiesに関する情報を使用しTCID50と比較した.他のウイルスに関する研究では,viral copies数とTCID50は同等であることが示唆されている45).しかし,SARS-CoV-2については,これを確認することが重要であろう.

B呼吸や咳の微小飛沫の排出については,健康な若年者を対象とした実験設定で得られたデータを使用した.しかし微小飛沫の形成は,肺粘液の表面張力の影響を受けている46)COVID-19感染者では,微小飛沫の形成が変化する可能性が高いが,どの方向に変化するかは明らかではない.

C微小飛沫は乾燥した空気中で収縮する47).この結果,より小さな粒子径にシフトしている.我々は,報告されている半減期35)を使用して空気中のウイルスの不動態化(passivation)に取り組んだが,より小さな飛沫中のウイルスがより迅速に不動態化される可能性がある.この場合,我々の推定値は若干小さくなる.

D1-compartment modelは完全混合状態を想定している.しかし,空間は完全に混合されていないことが多く,換気や空間の形状によって時空間的な変動が生じる.モデル化は推定値を提供しているが,正確な濃度は実際の状況に応じて変化する.複数の空間が存在する状況では,微小飛沫の分布を明確にするためにnumerical flow simulationsが必要であるように思われる48)

E我々の結果は,ある状況ではCOVID-19の空気感染がありうることを示唆しているが,これはシミュレーションモデルであることを念頭に置いておくことが重要である.この伝播経路は,臨床現場や動物モデルで検証される必要がある.

Conclusions

呼吸と咳嗽によって,換気と微小飛沫形成過程によるが,ウイルス量の多いCOVID-19感染者がいる空間においては,1m3あたり数千〜数百万のvirus copiesに及ぶ大量のウイルスを放出することが,このモデル研究によった推定された.典型的なウイルス量を持つ感染者が,通常の呼吸によってもたらす感染リスクの推定値は低く,換気の悪い閉鎖的な環境で感染リスクをもたらすウイルス量が非常に多い人はごくわずかであることが示唆された.これらの知見は,症状の有無にかかわらず,特に長時間にわたって同じ小空間にいる機会がある場合には,厳格な呼吸器保護が必要であることを示唆している

 

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