感染の動きを数理モデルでつかまえる。開拓者は風当たりも強いが、どっしりと受けとめる(撮影/山本倫子)
感染の動きを数理モデルでつかまえる。開拓者は風当たりも強いが、どっしりと受けとめる(撮影/山本倫子)
北海道大学から京都大学へ。引っ越しの荷物が山積みのなかで感染症の臨床医とZoom対談。数理モデルで得た知見を臨床の現場にフィードバック。当分は家族を札幌に残して単身赴任だ(撮影/山本倫子)
北海道大学から京都大学へ。引っ越しの荷物が山積みのなかで感染症の臨床医とZoom対談。数理モデルで得た知見を臨床の現場にフィードバック。当分は家族を札幌に残して単身赴任だ(撮影/山本倫子)

 新型コロナウイルスがどう広がるか、西浦博さんはデータ分析で闘ってきた。感染リスクを減らす対策は、経済に打撃を与える。専門家にしか言えないからと、「接触8割削減」を標榜する「8割おじさん」にもなり、42万人が死亡する被害想定も発表した。今は、徐々にデータも集まり、コロナの制御のめども立ってきた。第3波から命を守るために、エビデンスを積み上げる。

【写真】単身赴任中の段ボール山積みのなかでZoom対談する西浦さん

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 新型コロナウイルスは、いま、どこで誰の体内に侵入しているのか。感染はどう広がり、いつピークがくるのか。誰もが痛切にそれを知りたがる。感染の動きが把握できれば、医療機関は重症者用のICU(集中治療室)や人工呼吸器などの量、導入のタイミングが読める。

 だが、見えない感染をビビッドにとらえる指標は、西浦博(42)が表舞台に立つまで日本にはなかった。被害想定すら示されてこなかったのである。

 2020年2月、西浦は北海道大学の研究室を出て上京し、厚生労働省で数理モデルを使ったデータ分析に着手した。横浜港に入ったクルーズ船、ダイヤモンド・プリンセス号で集団感染が起きていた。船内でのPCR検査で陰性になり、14日間発症しなかった乗客を下船させた場合のリスク評価を求められる。厚労省内は国内に感染が広がるのではないかと緊張感がみなぎっていた。

「何人発症する可能性があるんだい」と厚労大臣の加藤勝信(64)が真顔で訊く(肩書は当時、以下同)。「この方法だと10人ぐらい発症します」と西浦は答えた。実際に下船後、発症した患者は9人だった。厚労幹部は数理モデルの確かさに「ほーっ」と溜め息をつく。

 2月下旬、省内にクラスター対策班が発足し、西浦にデータ解析が託され、北大の研究員10人が合流した。中国の感染データをもとに西浦は日本の流行ピークを4月と見通す。3月に入り「人と人の接触8割削減」を唱え、被害想定も行う。

 ほどなく数字をめぐる政府とのせめぎ合いが始まった。欧州ではコロナが猛威を振るい、重症者が人工呼吸器もつけられないまま次々に斃れている。西浦は基本再生産数(1人の患者が平均して直接感染させる人数)を欧州並みの「2・5」とし、8割削減のシミュレーション資料を政府の諮問会議に出した。ところが、知らぬまに「2・0」と感染力を低く見積もった数値に書き換えられていた。「この試算が表に出たら自分のものではないと公言しよう」と覚悟を決める。経済的打撃を嫌う政治家は「6割でどうだ」「だめなら7割では」と値切ってきた。西浦は突っぱねる。

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