The Black Death. The 1918 Flu Pandemic. COVID-19.
黒死病 1918年のスペイン風邪 COVID-19
We tend to think of these catastrophic, world-changing pandemics as very unlikely events.
私たちは これらの壊滅的で 世界を変えてしまうほどのパンデミックを 非常に可能性の低い出来事と 見なす傾向があります
But between 1980 and 2020, at least three diseases emerged that caused global pandemics. COVID-19, yes, but also the 2009 swine flu and HIV/AIDS.
しかし 1980年から2020年の間に 少なくとも3つの病気が世界的な パンデミックを引き起しました COVID-19はもちろん 2009年の 豚インフルエンザやHIV/AIDSです
Disease outbreaks are surprisingly common. Over the past four centuries, the longest stretch of time without a documented outbreak that killed at least 10,000 people was just four years.
病気の集団発生は意外と多いのです 過去4世紀を通じて 1万人以上の死者を出したと 記録のある集団発生がない最長の期間は わずか4年間でした
As bad as these smaller outbreaks are, they’re far less deadly than a COVID-19-level pandemic. In fact, many people born after the 1918 flu lived their entire lives without experiencing a similar world-changing pandemic. What’s the probability that you do, too?
その小規模な集団発生は 深刻ではありましたが COVID-19のパンデミックほど 致死率は高くありませんでした 実際 1918年のインフルエンザ以降に 生まれた人々の多くは 世界を変えてしまうほどのパンデミックを 経験することなく一生を終えました あなたもそうなる確率は どの程度でしょうか?
There are several ways to answer this question.
この質問に答える方法は いくつかあります
You could look at history. A team of scientists and engineers who took this approach catalogued all documented epidemics and pandemics between 1600 and 1950. They used that data to do two things. First, to graph the likelihood that an outbreak of any size pops up somewhere in the world over a set period of time. And second, to estimate the likelihood that that outbreak would get large enough to kill a certain percentage of the world's population. This graph shows that while huge pandemics are unlikely, they're not that unlikely. The team used these two distributions to estimate that the risk of a COVID-19-level pandemic is about 0.5% per year, and could be as high as 1.4% if new diseases emerge more frequently in the future.
過去の記録の調査も その一つです ある科学者と技術者のチームは このアプローチを採用し 1600年~1950年の間のすべての疫病と パンデミックの目録を作成し それを使って2つのことを行いました まず最初に あらゆる規模の集団発生を対象に 一定の期間内に世界のどこかで集団発生が 起きる可能性をグラフ化しました 次に その集団発生が世界人口の 一定の割合を殺してしまうほどの 大きさになる可能性を推定しました このグラフは大規模なパンデミックが 発生する可能性は低いが それほど低くもないことも示します そのチームは この2つの分布を使用して COVID-19レベルのパンデミックの リスクは年間約 0.5%であり 将来 新しい病気が より頻繁に現れた場合では 1.4%まで高くなると 推定しました
And we’ll come back to those numbers, but first, let’s look at another way to estimate the likelihood of a future pandemic: modeling one from the ground up.
数字については 後ほどまた触れますが まずは将来のパンデミックの可能性を 推定する別の方法を探って行きましょう ― それは基本的なところから モデルを作成することです
For most pandemics to happen, a pathogen, which is a microbe that can cause disease, has to spill over from its normal host by making contact with and infecting a human. Then, the pathogen has to spread widely, crossing international boundaries and infecting lots of people. Many variables determine whether a given spillover event becomes a pandemic. For example, the type of pathogen, how often humans come into close contact with its animal reservoir, existing immunity, and so on.
ほとんどのパンデミックは 病気を引き起こす微生物(病原体)が原因で 自然界における宿主とヒトが接触し 種間伝播が起きることで始まります そして次に 病原体の感染が拡大し 国境を越えて多くの人々に感染することで パンデミックになります 発生した種間伝播がパンデミックになるかは 多くの変動要因によって決定されます 例えば 病原体の種類 ヒトがその病原体の保有動物に接触する頻度 既に獲得している免疫力などです
Viruses are prime candidates to cause the next big pandemic. Scientists estimate that there are about 1.7 million as-yet-undiscovered viruses that currently infect mammals and birds, and that roughly 40% of these have the potential to spill over and infect humans.
ウイルスは次の大きなパンデミックを 引き起こす最有力候補です 科学者たちは未知のウイルスを 約170万と推定しており それらは現在 哺乳類や鳥類に 感染しています そして その約40%が種間伝播して ヒトに感染する可能性があります
A team of scientists built a model using this information, as well as data about the global population, air travel networks, how people move around in communities, country preparedness levels, and how people might respond to pandemics. The model generated hundreds of thousands of virtual pandemics. The scientists then used this catalog to estimate that the probability of another COVID-19-level pandemic is 2.5 to 3.3% per year.
科学者たちのチームはこの情報をはじめ 世界人口、空の旅のネットワーク コミュニティでの人々の動き 国の準備レベル、パンデミックへの 人々の対応などに関するデータを使って モデルを作成し そのモデルを用いて何十万もの 仮想パンデミックを生成しました そして 科学者たちは その仮想パンデミックの目録から COVID-19レベルの別のパンデミックが 発生する確率は 年間2.5~3.3%であると推定しました
To get a sense of how these risks play out over a lifetime, let’s pick a value roughly in the middle of all these estimates: 2%. Now let’s build what’s called a probability tree diagram to model all possible scenarios. The first branch of the tree represents the first year: there’s a 2% probability of experiencing a COVID-19-level pandemic, which means there’s a 98% probability of not experiencing one. Second branch, same thing, Third branch, same. And so on, 72 more times. There is only one path that results in a fully pandemic-free lifetime: 98%, or 0.98, multiplied by itself 75 times, which comes out to roughly 22%. So the likelihood of living through at least one more COVID 19-level-pandemic in the next 75 years is 100 minus 22%, or 78%.
このリスクが一人の人の生涯に どのように作用するかを理解するために すべての推定値のほぼ中間の値である 2%を使ってみましょう それでは 確率ツリー図を作成し 考えられるすべてのシナリオを モデル化します ツリーの最初の枝は 最初の年を表します ― COVID-19レベルのパンデミックを 経験する確率は2%ですから 98%の確率で経験しないということです 2番目の枝も同じで 3番目の枝も同じです そして さらに72回続きます 完全にパンデミックのない生涯となる パスは1つしかありません 98% つまり0.98を75回掛けると 約22%となります COVID-19レベルのパンデミックを 今後の75年間で経験する可能性は 100から22を引いた 78%です
78%!
78%!
If we use the most optimistic yearly estimate— 0.5%— the lifetime probability drops to 31%. If we use the most pessimistic one, it jumps to 92%.
最も楽観的な 年間推定値0.5%を使用すると 生涯確率は31%に低下します 最も悲観的な推定値を使用すると 92%に跳ね上がります
Even 31% is too high to ignore; even if we get lucky, future generations might not. Also, pandemics are usually random, independent events: so even if the yearly probability of a COVID-19-level pandemic is 1%, we could absolutely get another one in ten years.
31%でさえ 無視するには大き過ぎる値です 私たちはラッキーでも 未来の世代はそうでないかもしれません またパンデミックは通常 ランダムで独立した事象です COVID-19レベルのパンデミックの 年間確率が1%であったとしても 10年以内にもう1度は 確実に経験します
The good news is we now have tools that make pandemics less destructive. Scientists estimated that early warning systems, contact tracing, social distancing, and other public health measures saved over a million lives in just the first six months of the COVID-19 pandemic in the US, not to mention the millions of lives saved by vaccines.
幸いにも 現在私たちはパンデミックの 壊滅的な被害を軽減する手段を持っています 米国の科学者たちは 早期警戒システム 接触者追跡 ソーシャルディスタンス その他の公衆衛生対策により COVID-19パンデミックの 最初の6か月間で 100 万人以上の命が救われたと 推定しています ワクチンが何百万人もの命を 救ったことは言うまでもありません
One day, another pandemic will sweep the globe. But we can work to make that day less likely to be tomorrow. We can reduce the risk of spillover events, and we can contain spillovers that do happen so they don’t become full-blown pandemics. Imagine how the future might look if we interacted with the animal world more carefully, and if we had well-funded, open-access global disease monitoring programs, AI-powered contact tracing and isolation measures, universal vaccines, next-generation antiviral drugs, and other tech we haven't even thought of.
いつの日か 別のパンデミックが世界を席巻するでしょう しかし その日が明日となる 可能性を低くめる努力はできます 種間伝播が起きるリスクを軽減することも 種間伝播が発生した場合に それを封じ込めることもできます これらの手段により 爆発的なパンデミックを防げます こんな未来を想像してみてください 私たちが動物の世界と もっと注意深く係わり 十分な資金を注いだオープンでグローバルな 疾患モニタリングプログラムを備え AIを活用した接触追跡 隔離対策 ユニバーサルワクチン 次世代抗ウイルス薬 その他 思いもつかないような技術のある未来
It’s in our power to change these probabilities. So, we have a choice: we could do nothing and hope we get lucky. Or we could take the threat seriously enough that it becomes a self-defeating prophecy.
私たちの力で この確率を変えられるのです 私たちは選択できるのです 何もせず ラッキーであることを祈るか この予想を真剣に脅威として受け止め 予言が現実とならぬよう 自らの運命を変えるかです
Which future would you rather live in?
あなたはどちらの未来を生きたいですか?