日本におけるデルタ変異体およびオミクロン変異体に対する MRNA COVID-19 ワクチンの現実世界のワクチン接種効果の推定
Jun 26, 2023
抽象的な：
2021 年後半には、多くの国で新型コロナウイルスの陽性者数の再増加が観察されています。{0}この再増加の主な理由は、2 回目のワクチン接種後のワクチンに対する免疫力の低下と、感染症による国民の行動の変化です。時間的な収束。 オミクロンおよびデルタ変異体のワクチン接種の有効性は一部の国で報告されていますが、世界の他のいくつかの地域ではまだ不明です。
ここでは、日本の全人口（1億2,600万人）を対象として、ウイルス変異株に対する個人および集団の感染防御に対するワクチン接種の有効性を数値的に導き出しました。 日本人のデルタ変異株に対するワクチン接種による免疫の減退は、日本人全体で93.8パーセント（95パーセントCI：93.1～94.6パーセント）でした。<65 years of age and 95.0% (95% CI: 95.6–96.9%) among individuals ≥65 years of age. We found that waning immunity to vaccination in individuals >65歳はそれらに比べて低かった<65 years of age, which may be attributable to human behavior and a higher vaccination rate among individuals >65歳。
ワクチン接種は、特定の用量のワクチンを注射することによって人体に特定の免疫反応を引き起こし、体が抗体と免疫細胞を生成して特定の病原体に対する耐性を向上させることです。 したがって、ワクチン接種は免疫と密接に関係しています。
免疫とは、自然免疫と獲得免疫を含む、さまざまな病原体に抵抗する身体の能力を指します。 自然免疫とは、病原体に事前にさらされることなく侵入に効果的に抵抗できる体の自然免疫機能を指します。 獲得免疫とは、身体が特定の病原体に対してよりよく戦うことができるように、感染またはワクチン接種後に身体によって生成される特異的な免疫応答を指します。
ワクチン接種は、特定の病原体に対する免疫を体に獲得させる獲得免疫の一形態です。 ワクチン接種後、体は多数の抗体と免疫細胞を生成して防御システムを形成し、病原体と戦う能力を向上させ、感染症関連疾患のリスクを軽減または回避します。 したがって、ワクチン接種は個人の免疫力を向上させるために非常に重要です。
結論として、ワクチン接種により個人は特定の病原体に対する免疫を獲得し、免疫力が向上します。 ワクチン接種と免疫の間には強い関係があります。 この観点からも免疫力を高める必要があります。 カンクサは免疫力を高める効果があります。
2022年1月に東京で報告されたオーミクロン変異型陽性症例25,187例のデータから、ワクチン接種の有効性はデルタ変異型と比較して62.1パーセント（95パーセントCI：48～66パーセント）と推定された。 ワクチン接種の有効性の導出は、追加免疫のワクチン接種戦略や集団免疫の状況を議論するのに役立つでしょう。
キーワード:
新型コロナウイルス-19; ワクチン接種戦略。 免疫力の低下; 日本。
1. はじめに
新型コロナウイルス-19の出現は世界中で重大な死亡原因となっており、560万人以上が死亡しています[1]。 -2021中頃、高いワクチン接種率に支えられ、ヨーロッパの一部の国で新型コロナウイルス-19のパンデミックが一時的に抑制されました[2]。 集団予防接種は達成されました[3,4]が、2021年後半にいくつかの国で新型コロナウイルス-19の再流行が観察されました。
ワクチン接種率に関しては、主要国の1つがイスラエルで、2021年8月には比較的高い日当たり陽性者数（DPC）が報告され、その時点でワクチン接種率は68パーセントを超えていました[5]。 この急増は、部分的には、デルタ変異体の高い感染力 [6] と、特に非常に早期にワクチン接種を受けた人々の時間の経過による抗体の減少によって引き起こされるワクチン接種による免疫力の低下に起因しています [7]。 3回目の接種後、新たなDPCの数は再び減少しましたが、他のヨーロッパおよびアメリカ諸国では新型コロナウイルス陽性者が再燃しました[8]。
ワクチンの尺度として、ワクチンの効果や有効性がよく使われます。 ワクチン接種の効率は理想的な条件または実験室の条件下で導き出されますが、それが必ずしも有効性につながるとは限りません。 したがって、有効性試験では、ワクチンの有効性と定義される実際のワクチンの影響を過大評価する可能性があります（観察研究）。
各国の感染防御に対するワクチンの有効性は、量（ワクチン接種率）と質（ワクチンの種類の違い）の点で異なります。 ヨーロッパのほとんどの国では、ワクチン接種率が高い地域（60% ～ 70%）でも、新型コロナウイルス感染症の陽性者が再燃しています-19。 しかし、日本では、2回目のワクチン接種後、新たなDPCの数は低いレベル（100万人あたり数件未満）に抑えられており、人口の80パーセントが完全にワクチン接種を受けています。
日本のワクチン接種者のうち、約 90% がファイザー BNT162b2 のワクチン接種を受けました。 残りはmRNA-1273モデルナ製新型コロナウイルス-19ワクチンを受けました。 １回目と２回目のワクチン接種のスケジュールは全国でほぼ統一された。 8 月末から、新しい DPC の数が減少しました。 2021年11月から12月中旬まで、人口1億2,000万人以上で感染者数は300人未満のレベルにとどまった[9]。 他国と同様、ワクチン接種による免疫力の低下が懸念されていた。 ウイルスのオミクロン変異体が出現したため、3回目の追加接種が必要不可欠となりました。 年末年始（2022年1月）までに、日本でも感染が再び急増した。
ワクチン接種による免疫力の低下を表すために使用される重要な指標の 1 つは、ワクチン接種の個人有効性 (IEV) [10] であり、これはワクチン接種計画 [11] や新しい DPC の予測 [12] にも必要です。 この指標を導き出すために多大な努力が払われました [13-15]。 しかし、オーミクロン変異体に対する IEV の研究はまだ限られています [16,17]。
ここでは、日本人における感染予防におけるワクチン接種の効果が薄れつつあることを数値的に評価します。 この研究の主な目的は、限られたデータを使用して、日本国民全体（1億2,600万人）のワクチン接種に対する免疫力の低下を数値的に推定することでした。 これらの結果は、ワクチン接種の効果の弱まりによって引き起こされる可能性のある潜在的なリスクを検証するために重要です。
2。材料と方法
2.1. データ
The waning immunity to vaccination among the Japanese population was estimated based on data provided by the Ministry of Health, Labor, and Welfare and the Government Chief Information Officers' (CIO) Portal [18]. The first dataset [19] includes the number of unvaccinated, partially vaccinated, and fully vaccinated individuals, and the number of infected individuals in each category. These data were provided weekly for two age categories (>65と<65 years of age) from 1 September to 4 October 2021, and for 11 age categories (0–11, 12–19, 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–64, 65–69, 70–79, 80–89, and >90 歳）は、2021 年 10 月 4 日から 11 月 28 日まで。一貫性を保つために、11 の年齢カテゴリーは 2 つの年齢カテゴリーに統合されました。
A summary of the original data is listed in two categories (the threshold is 65 years) in Table 1. During this period, the delta variant was dominant. Similarly, the data for the period when the Omicron variant was predominant (>87% ）は、2022 年 1 月 11 日から 20 日まで東京で行われたものを表 2 に示します [20]。 この期間中、郊外ではオーミクロン変異体の全体的な割合が低かったことに注意してください。 したがって、データは東京に焦点を当てました。 東京都のデータには全体の年齢区分は示されていません。 ワクチン接種に関する情報のない被験者はこの研究から除外されました（約 30 パーセント）。
Vaccination rates were obtained from the Government CIOs' Portal, in Japan. These data included the daily number of vaccinated people in two age categories (>65と<65 years of age). During the vaccination campaign, the delta was the dominant variant among individuals <65 years of age, whereas the alpha variant was partly relevant for people >65歳（図1）[9]。
2.2. デルタ変異体に対する免疫力の低下の推定
The association between the rate of confirmed positive cases and the number of weeks after vaccination provides a measure of waning immunity. Vaccination in Japan began around March 2021 for elderly individuals and June 2021 for nonmedical workers, almost uniformly across the country. Thus, our discussion focuses on the waning effect of protection against the delta variant, which was the predominant COVID-19 variant during the study period (>80パーセント）[9]。 免疫力の低下は時間とともに直線的であると考えられます。
ここで、et(i) は、t 用量 (=1 または 2) の接種後 1 日目の IEV です。 パラメータ a と s は、接種後 K 日でピークに達し、その後直線的に減少するように調整されます。 データが不足しているため、最初のショットの IEV は 14 日後も一定であると仮定されました。
2.3. 集団に対するワクチン接種の有効性
ワクチン接種の集団有効性 (PEV) は、感染から保護されていない有効な集団を推定するために必要です。 PEV E は次のように仮定されました。
ここで、d は日のインデックス、Nt はワクチン接種 t を新たに投与された人の数を示します (=1 または 2)。 Pは、ワクチン接種から時間が経過したことによる免疫の減退を考慮し、県全体の人口と2回目の接種の累計回数を合計したみなし人口です。
ワクチンによる防御が不十分な 1 日あたりの人の数は、総人口に式 (2) で計算された (1 - E(d)) を掛けることで推定できます。 次に、式 (1) の最適なパラメーターと s は、2 つの年齢カテゴリーで、総人口 100,{4}} と感染に対する防御が不十分な個人 100,000 あたりの陽性症例数を比較することによって決定されました。<65 and >65歳。 表1）。
評価期間は、デルタ バリアントでは 2021 年 9 月 1 日から 11 月 28 日まで、オミクロン バリアントでは 2022 年 1 月 11 日から 20 日までに設定されました。 デルタ バリアントのこれらのパラメーターは、回帰直線の傾きが互いに一致するように最初に設定され、ミクロン バリアントとデルタ バリアントの減衰効果が線形であると仮定して、ミクロン バリアントの IEY が減少しました。 2021年12月17日までにデルタ変異体とマイクロ変異体に感染した人の数は総人口の1.5パーセント未満であったため、感染によって免疫を持った人の割合はわずかであることに注意してください。 PEV は社内の Python コードを使用して計算されました。 同時に、式 (1) の および s の最適パラメータが報告されたデータに対して計算されました。
3. 結果
図2は、65歳以上と65歳未満の日本人のワクチン接種に対する免疫力が低下していることを示しています。 図 2a に示すように、65 歳以上の個人でも、65 歳未満の個人でも、免疫力の低下はほぼ直線的でした。 65 歳未満の集団では間隔が短いため (図 3 に示すように約 2.5 か月)、免疫力の低下の差はわずかでしたが、2 回目の接種直後の LEV は約 95% と推定されました。 65 歳未満および 65 歳以上の個人の決定係数は 0.9984 (p < 0.0001) および 0.9927 (p < 0.0001) でした。それぞれ。 ワクチン未接種者と完全ワクチン接種者におけるデルタ変異体とミクロン変異体の陽性症例の割合（表 2）に基づいて、ミクロン変異体の免疫力の低下は 64.5 パーセント（95 パーセント CI: 50 パーセント）と推定されました。{{24} } 最小二乗法を使用したデルタ バリアントのパーセント)。 以下の議論では、図 2b に示すように、オーミクロンによる感染を防ぐための IEV が想定されています。 式 (1) のパラメータを表 3 に示します。
図 3 は、日本人人口の統計に基づいたワクチン接種率と PEV を示しています。 図 3a に示すように、ワクチン接種率は 65 歳以上の個人の方が高かった。<65 years of age. This resulted in a higher PEV for individuals ≥65 years of age (Figure 3b).
4。討議
この研究では、日本の全人口1億2,600万人のデルタバリアントのIEVを数値的に導出しました。 私たちのアプローチの特徴は、限られた観測データから簡単な計算でIEVを推定できることです。 さらに、母集団の不均質なデータについては、IEV が数値的に推定されました。 この研究の前に、コホート研究ではデルタ変異体の新型コロナウイルス-19感染に対するより高いレベルの防御が報告されていました[21]。 完全ワクチン接種後のデルタ変異型感染症に対する IEV は、ワクチン接種後最初の 1 か月では 93% (95% CI: 85% ～ 97% ) でしたが、4 か月後には 53% (95% CI: 39% ～ 65% ) に低下しました。 。 体系的レビュー (11 の研究グループ) のメタ分析 [22] によると、デルタ バリアントの a1 パラメーターと a2 パラメーターは、それぞれ 60.5 パーセントと 75.6 パーセントと推定されました。
ここで得られた IEV は、他国で報告されている現実世界の IEV よりも高かった [23]。 この不一致の潜在的な理由の 1 つは、マスク着用を含む私たちの行動である可能性があり、完全なワクチン接種後でも約 90 パーセントにとどまりました [24]。 これは、私たちの比較が、他の国で報告された結果と比較して、ワクチン接種を受けた集団とワクチンを受けていない集団に対してより適切な洞察を提供することを示唆している可能性があります。 ほとんどの国では、ワクチン接種を受けていない人々のマスク着用がより一般的であることに注意してください。 この不一致のもう 1 つの理由は、65 歳以上の個人の PEV が個人の PEV より高かったことです。<65 years of age (see Figure 2b). This different tendency can be hypothesized in terms of community [25]: the percentage of infected people ≥65 years would be lower due to a higher vaccination rate. Another potential bias is the population younger than 12 years, for whom the vaccination was not yet licensed. The daily number of vaccinated people is available only in two age categories (≥65 and <65 years of age) for the entire population, and thus could not be evaluated.
オミクロン変異体の IEV はデルタ変異体の IEV の 64.5 パーセントに減少しました。これは英国の 55.0 パーセント（95 パーセント CI: 44.0-65.9 パーセント）よりわずかに高い値です[16]。 別の研究では、カナダの IEV が非常に低いことが示唆されました [17]。 この違いと入院時の IEV を明らかにするには、さらなる研究が必要です [20]。
現在の導出の限界は、日本人全体に対する詳細なデータが不足しているため、ワクチン接種の有効性を 2 つの年齢カテゴリーで調整したことです。 オミクロン変異株については、2022 年 1 月から主要なパンデミック変異株となったため、比較的短期間であったことに加え、利用可能なデータが東京 (陽性者数 25,187 人) に限定されていました。
要約すると、mRNA COVID-19 ワクチンの感染防御の IEV は、日本の全人口を対象とした限られた情報を使用して数値的に推定されましたが、ここで得られた傾向は、他の国で報告された以前の研究で得られた傾向と一致しています。 このような計算による推定は、ウイルス蔓延の初期段階でのワクチン接種計画に特に役立ちます。
著者の寄稿:
概念化、ああ。 方法論、ああ。 ソフトウェア、SK; 検証、SK、EAR、AH。 形式分析、SK、AH。 調査、SK、EAR、AH。 データキュレーション、SK、EAR、AH。 執筆—原案準備、AH; 執筆 - レビューと編集、SK、EAR、AH。 視覚化、SK; 監督、ああ。 プロジェクト管理者、AH すべての著者は原稿の出版版を読み、同意しました。
資金提供:
この研究には外部からの資金提供はありませんでした。
治験審査委員会の声明:
適用できない。
インフォームド・コンセントの声明:
適用できない。
データの可用性に関する声明:
適用できない。
謝辞:
この研究は、内閣官房の委託を受けた三菱総合研究所が運営する「新型コロナウイルス-19 AI & シミュレーション プロジェクト」の一環として実施されました。 この研究の暫定結果は会議（2021年11月30日）で発表された。
利益相反:
著者は利益相反がないことを宣言します。
参考文献
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