저널리뷰 : Quantifying sars-cov-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing (코로나 19 관련)

2020년 5월 8일, Science에 실린 Research article입니다. 흥미로운 주제이지만 미국이나 유럽에서 이런 방식이 잘 작동할지 의문입니다. 또한 Homogeneous한 사회에서는 차별과 혐오를 조장하는 일이 되지 않을까 걱정이 됩니다.

 

Introduction

 

•Until vaccines are widely available, effective prevention approaches are case isolation, contact tracing, quarantine, physical distancing, decontamination and hygiene measures.

•Crucial importance to understand the routes and timings of transmission.

 

Rationale

 

•Use key parameters of epidemic spread to estimate the contribution of different transmission routes with a renewal equation formulation.

 

Results

 

•Developed mathematical model to estimate the basic reproductive number R0 and to quantify the contribution of different transmission routes.

•To parameterize the model, 40 well characterized cases were analyzed and estimated the distribution of Generation time.

•The distribution had a median of 5.0 days and standard deviation of 1.9 days.

 

5일 1.9일 이때 쓴 매개변수는 early epidemic data in china에서 가져옴.

*R0는 감염자가 없는 인구집단에 처음으로 감염자가 발생하였을 때 첫 감염자가 평균적으로 감염시킬 수 있는 2차 감염자의 수를 의미. 만약 R0가 1보다 크다면 최소 한 사람 이상이 추가적으로 감염될 수 있다는 뜻으로 이럴 경우 감염병이 인구 집단 내에서 대확산 될 가능성이 발생.

Generation time은 time from infection to onward transmission 밑에 5일이랑 1.9일이 나왔다는 걍 그 distribution 설명인 듯.

Generation time = defined for source-recipient transmission pairs as the time between the infection of the source and the infection of the recipient.

Because time of infection is generally not known, often approximated by the Serial interval(=defined as the time between the onset of symptoms of the source and the onset of symptoms of the recipient. But we did not take that approach here. Instead we directly estimated the generation time… reliable source라서 time of infection을 안다고 생각. 그래서 40개는 manually selected. 그리고 와이블 분포로 가장 잘 describe됨! 유연해서 수명 데이터 분석에 잘 쓰임.

와이블 분포, 감마 분포, 로그정규분포 : 신뢰성에 관한 확률분포 계산에 쓰이는 분포들… 정규분포가 아니고 지수함수적인 증가를 나타내다 보니 이런 분포 사용했다고 생각.

(Lt)Time from infection to onward transmission had a median of 5.0 days and standard deviation of 1.9 days

(Rt) mean probability is 37% (CI 27.5 - 45)  = presymptomatic /presymptomatic + symptomatic의 비율이라고도 볼 수 있음. 애초에 asymptomatic이나 environmental은 없었으니.

 

General mathematical model

 

•Area under curve of one of these contributions gives the mean total number of transmissions over one full infection, via four routes ; Reproduction number R0 = 2.0

 

We used mathematical formalism that describes how infectiousness varies as a fx of time since infection, tau, for a representative cohort of infected individuals.

Average defines the function b(t).

•The model estimated R0=2.0 in early stages of the epidemic in China.

•Contributions to R0 included 46% from presymptomatic individuals, 38% from symptomatic individuals, 10% from asymptomatic individuals, and 6% from environmentally mediated transmission via contamination.

 

Presymptomatic은 그전 증상 없던 사람들 asymptomatic은 그 후에도 증상을 나타내지 않았던 사람들. F/U에서만 구별될 수 있음.

Presymptomatic한 경로만으로 epidemic growth가 충분하다고 보았고 뒤에 2개 경로는 speculative, 즉 고찰해봐야 할 게 있어 보였다.

Wuhan과 singapore의 감염사례를 보면 asymptomatic으로부터의 transmission은 individual이 주된 감염 경로가 아닌 것으로 보임. Environmentally mediate의 가능성?

 

•For successful contact tracing, we determined combination of two key parameters needed to reduce R0 to less than 1 : the proportion of cases who need to be isolated, and the proportion of their contacts who need to be quarantined.

•Immediate notification through a contact tracing mobile phone app could be sufficient to stop the epidemic if used by a sufficiently high proportion of the population.

 

앞에서 말했던 분류들은 case insolation과 quarantining contacts에 다르게 반응.

예시로 든 것. Mobile을 사용하는게 아니라 수동으로 tracing을 해 접촉 알림이 3일 늦어지게 된다면 감염을 control하는데 저 두 개가 아무 소용이 없다.

따라서 immediate notification이 중요하며 mobile phone app이 그것을 가능케 할 것.

Proximity events between two phones running the app are recorded… 이게 될려면 인구의 상당부분이 이미 앱을 가지고 있어야 하는데 가능할까..,? 그래서 뒤에서 sufficiently high proportion이라는 표현을 사용한 게 아닌가.
Upon an individual’s covid-19 diagnosis, contacts are instantly, automatically, and anonymously notified of their risk and asked to self-isolate.

어쨌든 app의 practical and logistical factors will determine whether an app is sufficient to control spread or whether additional measures to reduce R0 are required.

내 생각 : 정부의 효과적이면서도 인권을 좀 더 보호할 수 있는 조치로 쓰일 수 있지 않을까.

 

Conclusion

•Given the infectiousness of SARS-CoV-2 and high proportion of transmissions from presymptomatic individuals. Total contribution to R0 from it is 0.9 (CI, 0.2-1.1), almost enough to sustain an epidemic on its own.

•Use of contact-tracing app would be sufficient to stop the epidemic if used by enough people.

 

이미 중국에서는 Wechat과 Alipay app에서 plug-in 형태로 설치된 후 database가 ai algorithm을 이용해 분석.

춘절로 인한 대규모 이동도 있었지만 성공적으로 막고 있다.

우리나라도 잘 막고 있는데 역시 mobile phone app for recommending quarantine을 이용한 것!

 

We set out to design a simple and widely acceptable algorithm using common smartphone functionality. =Presymptomatic에 초점!!!!!!

Isolation은 이미 전염성 있는 사람을 건강한 사람들로부터 격리 / Quarantine은 전염병에 노출되었을수도 있는 사람이 질병으로 발전되는지 지켜보기 위한 격리..

그래서 isolation 비율이 높을수록 contact quarantine 비율은 상대적으로 떨어짐.

 

•Raises ethical questions regarding access, transparency, the protection and use of personal data, and the sharing of knowledge with other countries.

•Environmentally mediated transmission & Transmission from asymptomatic individuals. These two routes remain speculative.

 

Environment 같은 경우 cleaning과 decontamination을 어느 정도까지 하는게 유의미한지 계속 시험되고 있기때문에 더 나은 추정치가 나올 것으로 생각.

싱가포르 무증상 감염같은 건 경로도 불분명하였으나 큰 의미가 없다고 생각. 일단 아이가 이번 코로나에서 무증상 carrier 위험이 높다는 것을 알고 있는데 그것을 생각하지 않았기 때문.