Scienceに掲載された論文に対する門屋らのE-letterがウェブ上で掲載されました。
https://science.sciencemag.org/content/371/6526/eabe2424/tab-e-letters
概要は以下の通りです：
SARS-CoV-2が地域社会でどのように広がるかを調査することは、感染制御、医療負担軽減、および経済活動再開の視点から非常に重要です。 Sunらは、ネットワーク分析と感染症のダイナミクスを使用して、感染と介入の実践の不均一性が感染リスクに及ぼす影響を明確に示しました。疫学的モデリングの障害の1つは、無症候性の感染を考慮に入れることです。無症候性の症例を考慮することで、感染連鎖の追跡と感染リスクの推定をより正確にする必要があります。この論文で使用されたネットワークには、公的な疫学データベースに記録されていない無症候性の感染者に該当する隠れノードにリンクされている可能性のあるノードが多数含まれており、そのことが介入効果の評価に影響を与える可能性があります。
一方で、最近は下水疫学（Wastewater-Based Epidemiology）により、下水中のSARS-CoV-2濃度を調査することで、症候性と無症候性の両方の感染数を合わせて推定できるという証拠が増えています。1人あたりのウイルス排出率と監視対象の下水集水域の特徴を把握することで、感染者総数を逆算することが可能となります。WBEで得られた結果をネットワーク解析の再構築に適用することで、無症候性のノードとリンクが明確になり、クラスターの数と各接点での伝播リスクをより正確に推定できる可能性があります。