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    コロナウイルス死亡率と民族   05.24.2020
       どうも民族依存性があるようだ?!



 想定を遥かに超えた地球レベルの影響を与えているコロナウイルスです。このようなパンデミックといったことを、まさか体験ができるとは思っていませんでした。医療技術が進化したので、もはやこんなことは起きないだろうと極めて単純に思っていました。今回のコロナは、ある意味で、人類というものの脆弱さを見事に示した事件、いや出来事でした。やはり、ウイルスという「生命と無生命の中間」のような存在は、怖いものなんですね。
 今回の記事は、どうしても気になっていたことがあったもので、ちょっとした作業になってしまいましたが、ほぼ1日の時間を費やして、解析を少々行ってみましたので、その報告です。
 その発想は、すでに、噂というか、感想というか、そのようなレベルでは、言われていることですが、対コロナ性には、民族的な違いがあるのではないか、ということです。これは、当然、起こりうることでして、歴史的には、ウイルスはそれほど広範囲に広がるようなものではありませんでした。
 歴史的例外がペスト。モンゴルか中国のどこかで発生したネズミの感染症が、人間にも伝染するようになり、そのペスト菌がモンゴル侵攻によって、ヨーロッパに広がったのですが、これは、これほどの長距離を侵略軍が相当の速度で移動することは、それ以前には無かったためです。
 しかし、考えてみれば、現時点は、飛行機やクルーズ船の時代ですから、モンゴル侵攻とは比べ物にならないほどの人間の流れが地球をカバーしています。ということは、今後、人類全体として戦うべき最強の相手が感染性の高いウイルスであることは確実で、その新規版が今回出現したのでしょう。
 今後、地球レベルの感染症をもたらすウイルスには、「どこか特定の地域で発生する」という特性がもともとあるので、その結果として、ある特定の病原体に対する抵抗力というものが、人種によって違うはずです。今回、中国で発生したウィルスですから、中国人はもともと昔から類似のウィルスに感染していた経験があって、そのため、なんらかの抗体を持っていて、重症化しにくい、ということがあっても不思議ではありません。
 今回の試みは、それを明らかにしたいと思って、死亡者数のデータと格闘してみたということです。


C先生:発想は上記の説明の通り。どのような狙いを持って、どのように具体的な作業を行ったか、説明してくれ。

A君:例によって、元データはCOVID-19 Map - Johns Hopkins Coronavirus Resource Centerでして、5月20日の午後にダウンロードしたものです。とは言っても、個々のデータを画面からコピーして、適切なフォーマットで、Excelに書き込みました。そして、一般的なデータベースから、各国の人口を別途入力しました。あとは、簡単な計算だけです。その狙いは、このような作業によって、人口100万人あたりの各国の死亡者数を比較してみようということでした。

B君:ちょっと話を戻そう。民族によるコロナ耐性を評価するには、分子・分母が必要だが、分子は、感染者数ではなく、感染して死に到った人、すなわち死亡者数を採用するのが妥当だろう。分母としては、やはり、その国の人口以外に使えるものがない。ロシアや中国の場合を考えればすぐに分かるけれど、あれほど広い国家なので、単一民族であるわけはないのだけれど、死亡者の特性として、民族別のデータがある訳ではないので、総人口を分母、死亡者数を分子として、何%の人が死亡したか=死亡率を算出することにした。しかし、勿論、何%というオーダーではないので、ppm(百万人あたり何名)を用いた。

A君:これが作ったその表です。長いですが、とにかく掲載します。

表1 各国の感染者数 死者数 人口 そして人口100万人あたりの死者数(5月20日のデータ)
  元データは、COVID-19 Map - Johns Hopkins Coronavirus Resource Center

感染者数  国名 死者数 人口(千人) 死亡率(ppm)
1,528,661 US 91938 327,096 281.1
308,705 Russia 2972 145,734 20.4
271,885 Brazil 17983 209,469 85.9
250,138 United Kingdom 35422 67,142 527.6
232,037 Spain 27778 46,693 594.9
226,699 Italy 32169 60,627 530.6
180,933 France 28025 64,991 431.2
177,842 Germany 8112 83,124 97.6
151,615 Turkey 4199 82,340 51.0
124,603 Iran 7183 81,800 87.8
106,886 India 3303 1,352,642 2.4
99,483 Peru 2914 31,989 91.1
84,063 China 4638 1,427,648 3.2
80,498 Canada 6028 37,075 162.6
59,854 Saudi Arabia 329 33,703 9.8
55,983 Belgium 9150 11,482 796.9
54,346 Mexico 5666 126,191 44.9
49,579 Chile 509 18,729 27.2
45,898 Pakistan 985 212,228 4.6
44,449 Netherlands 5734 17,060 336.1
35,606 Qatar 15 2,782 5.4
34,151 Ecuador 2839 17,084 166.2
31,508 Belarus 175 9,453 18.5
30,799 Sweden 3743 9,972 375.4
30,618 Switzerland 1892 8,526 221.9
29,432 Portugal 1247 10,256 121.6
29,364 Singapore 21 5,757 3.6
26,738 Bangladesh 386 161,377 2.4
25,063 U A E 227 33,703 6.7
24,251 Ireland 1561 4,819 323.9
19,569 Poland 953 37,922 25.1
19,230 Ukraine 564 44,246 12.7
19,189 Indonesia 1242 267,671 4.6
17,387 Romania 1141 19,506 58.5
17,200 South Africa 312 57,793 5.4
16,935 Colombia 613 49,661 12.3
16,764 Kuwait 116 4,137 28.0
16,659 Israel 278 8,382 33.2
16,367 Japan 768 127,202 6.0
16,353 Austria 633 8,891 71.2
13,484 Egypt 659 98,424 6.7
13,223 Dominican Rep. 441 10,627 41.5
13,221 Philippines 842 106,651 7.9
11,315 Denmark 551 5,752 95.8
11,110 Korea, South 263 51,172 5.1
10,733 Serbia 234 8,803 26.6
9,867 Panama 281 4,177 67.3
8,809 Argentina 393 44,361 8.9
8,683 Czechia 303 10,666 28.4
8,267 Norway 234 5,147 45.5
8,145 Afghanistan 187 37,172 5.0
7,532 Bahrain 12 1,569 7.6
7,377 Algeria 561 42,228 13.3
7,079 Australia 100 24,898 4.0
7,048 Morocco 194 36,029 5.4
7,009 Malaysia 111 31,528 3.5
6,969 Kazakhstan 33 18,320 1.8
6,401 Nigeria 192 22,443 8.6
6,399 Finland 301 5,523 54.5
6,340 Moldova 221 4,052 54.5
6,096 Ghana 30 29,767 1.0
6,043 Oman 28 19,506 1.4
5,271 Armenia 67 2,952 22.7
4,481 Bolivia 189 11,353 16.6
3,958 Luxembourg 109 604 180.5
3,611 Iraq 121 38,434 3.1
3,598 Hungary 470 9,707 48.4
3,529 Cameroon 140 25,216 5.6
3,518 Azerbaijan 41 9,950 4.1
3,034 Thailand 55 69,428 0.8
2,955 Honduras 147 9,588 15.3
2,880 Uzbekistan 12 32,476 0.4
2,863 Guinea 7 12,414 0.6
2,840 Greece 165 10,522 15.7
2,728 Sudan 4 41,802 0.1
2,617 Senegal 29 15,854 1.8
2,321 Bosnia Herzegovina 136 3,324 40.9
2,292 Bulgaria 114 7,052 16.2
2,232 Croatia 96 4,156 23.1
2,153 Cote d'Ivoire 28 25,069 1.1
2,133 Guatemala 41 17,248 2.4
1,936 Tajikistan 41 9,101 4.5
1,887 Cuba 79 233 339.1

B君:表の右側にある数値が結果であって、死亡者のppm表記。ざっと見ていただくと、東南&南アジア圏だとタイの0.8が最低で、インド2.4、バングラデシュの2.4が続く。アフリカ圏では、スーダンの0.1が最低だけれど、地中海沿岸以外のアフリカに感染が伝達したのは、南アフリカ共和国を除くと比較的新しいので、アフリカはまだまだ数値が変わってきそうに思う。

A君:当然です。死亡者数が分子ですが、これはまだまだ増えます。しかも、早期から死亡者が出た国は、新規感染者の数が減ってきていますが、まだまだ感染者が直線的に伸びている国がありますので、3〜4週間後ぐらいには、再度、同じ解析を繰り返す必要があると思います。この表は、繰り返しになりますが、この作業をした5月20日現在ということになります。

B君:ざっと傾向を述べると、このところのブラジルの感染者の伸びが急速過ぎるし、まだ加速しているように見える。ボルソロナ大統領が、「経済!!!」という人なので、対策をほとんど取らないだろう。恐らくあっという間にロシアを抜いて、米国に続く世界第二の感染者数になるだろう。

A君:ベルギーはヨーロッパ最高の死亡率で、800人/人口100万人。その後をスペイン、イタリア、英国、フランスの死亡率が追っている。オランダ、スウェーデン、アイルランドがそれに続くヨーロッパ国で、死亡率はやはり比較的高い。

B君:同じヨーロッパでも、スイスはお隣イタリアの半分とちょっと低く、ポルトガルはお隣スペインの1/5とかなり低いスイスは多民族国家(ドイツ系、フランス系、ロマンド系)であり、ポルトガルは、かなり新大陸の血や東洋系の血も多少が混じった民族。さらに、ノルウェーはバイキングの国なので、民族的には他のヨーロッパとはちょっと違い、やはり、死亡率はやや低い。となると、ヨーロッパの純粋民族の死亡率が高いと言える(?)のかも知れない。

A君:それ以外の重大な傾向としては、インドが今後どうなるか。これもかなり心配ですね。現状ですと、着実に伸びているという感じですが。中国に続く人口大国なので、今後が心配。感染者数で、多分、すぐに英国を抜くのでは。

B君:それにブラジルが大変なことになるだろうと思う。これは、後で検討したい。

C先生:そろそろ本来の目的に行くか。コロナの死者数は、民族によって違う可能性があるか。もし、そうだという結論になったら、仮説をいくつか作ろう。有りうる仮説としては、
仮説その1:
今回の中国産のコロナは、中国から武漢からだから、まあ、中国の砂漠でない地域の真ん中付近といった感じか。長江の流域である。この地域は、かなりのイカモノ食い的なところのようで、何の肉でも食べてしまう。そして、今回のコロナは、コウモリを食べたことから始まったことがほぼ確実。
仮説その2:そのため、中国人は、もともと、このコロナにある程度の耐性を持っていた可能性が高い。類似のウイルスにすでに感染した人間が多かったのかもしれない。
仮説その3:また、自らの国が起源の疾病だったために、その特性をある程度、予測していた。そのため、比較的すんなりと感染を抑えることができた。

B君:トランプ大統領が考えているように、わざわざこんなウイルスを生物兵器として作ることはまあ無いのでは。なんと言っても、万一漏れ出たときのリスクを考えると、実施するという結論は無いような気がする。中国だから、確かに、何とも言えないという思いも全く無い訳ではないが。

A君:まず、個別の検討をする前に、全体的なトレンドを仮説にします。ヨーロッパの主要国、英国、スペイン、イタリア、フランスは死亡率が高く、平均的に500ppmぐらい、すなわち、人口100万人について500名が死亡ぐらい。ヨーロッパでフィンランドの死亡者が54ppmとかなり少ないです。そこで、
仮説その4フィンランドはもともと”フン”ランドですから、フン族の血が多少混じっている。だから、コロナに対する耐性があったので、死亡率が低いという仮説も成り立つかもしれない。

B君:もしそうなら、ハンガリーはどうだ。
仮説その5:ハンガリー人は? ”フンガリー”なのだから、フン族の血が混じっているので死亡率は低いはず。

A君:確かに死亡率が48ppmと多少低いですね。

C先生:最近の報道を見ていると、コロナにはいくつもの変異した種があって、ヨーロッパで流行したのは強毒性だという考え方がある。しかし、フィンランド、ハンガリーの死者の少なさを考えると、人間側の種族的な特性も考える必要があるかもしれない

B君:チェコの死亡率は28.4ppmとやはり低いが、チェコ人とは、スラブ系の民族で、ケルト系のポイイ人と混血して、現在の民族となったとされている。そこで、
仮説その6:純粋な民族より、混血型の民族の方が死亡率が低い。

A君:ロシアの感染率も低いですね。このデータだと20.4ppm。やはり、フン族がロシア南部には入り込んでいた歴史があるので、なんらかの民族的特性が効いているのかもしれな。そこで、
仮説その7:ロシアも混血型の民族と言えるのかもしれない。

B君:そろそろ、本命の検討をしないと。中国の死亡率がなぜこんなにも低いのか。たったの3ppmで、しかも、ほぼ問題は解決した。

A君:この件ですが、具体的には、何に感染したからかなどは良く分からないですが。
仮説その8:やはりなんらかの理由で、今回のコロナと似たようなウイルスをすでに何回も経験というか感染した経験があって、抗体があるのだろう。

B君:しばらく前に書いた記事「コロナ危機で考える疫病との闘い」04.19.2020で述べているように、スペイン風邪なるものが1918年に全世界で猛威をふるった。名前はスペイン風邪だけれど、実は、1917年に中国の南方で発生したものだった。中国人は、かなり多様なウィルスと共存してきたという歴史があることは確実だ。

A君:同じ記事には、中国で起きた疫病の大流行が西暦22年から1877年までに、20回以上もあったということを記述していますが、まあ、中国人は、ありとあらゆる疫病ですでに十分鍛えられているとも言えますね。

B君:だから、様々な抗体をすでに持っていて、今回も余り死者を出していない。今回のコロナでスウェーデンが目指すところは、実は、そんなことなので、それが最初からできている国が中国かもしれない。

A君:そして、次がこんなこと。
仮説その9:アジア諸国は、中国で発生する疫病のなんらかの影響を経験しているので、知らないうちに、様々な抗体を持っている人が多い

B君:日本についてだ。
仮説その10:残念ながら、日本は、海を隔てている国なので、他のアジアの国ほど、効果的に抗体獲得のチャンスを受け取っていない。それでも、日本の清潔さ、特に、野生のネズミとかコウモリなどを食べるという習慣が全く無いので、一桁の前半とは言えないが、死者数では、人口の6ppmをなんとか維持している。今後は、第二波が来ればまた分からなくなるけれど、余りウイルスが変異していなければ、まあまあの患者発生でとどまる可能性も高いと思う。

C先生:ここまでの仮説は、まあ、なんとか納得ができる。
 ところで、人口100万人あたりの死亡者数のデータはどこか他の組織がちゃんとフォローしているのだろうか

A君:実は、本気で探していません。再度、きちんと探して見ます。

B君:ああ。見つかった。これは凄い。
https://web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/death.html
 札幌医科大学医学部 附属フロンティア医学研究所 ゲノム医科学部門が、時間経過を図で表示している。これは、今回ここで5月20日のデータに対して行った解析を、1月19日から連続的に行って、時系列としてグラフにしたもので、非常な力作で、当然中身が濃いデータなので、是非とも、ご参照いただければ、と思う。ここでは引用しないので。

A君:この図が面白いのは、世界全体の死者数の時間変化のグラフが妙なカーブを描いていることが分かることですね。どうみても2段階変化をしているとしか言えない。最初は中国、次に韓国が増え始めるけれど、比較的早めに収まった。しかし、イタリアはほぼ垂直に近い角度で死亡者が増えて、その後をフランスが追いかけて、そして、英国が続いたということが明確に分かる図です。

B君:このカーブを見れば、中国、韓国が早めに増加が飽和しているけれど、なんとなく傾向が似ていることが分かる。これは、この両国の住民が、今回のコロナウィルスに対して、なんらかの抗体を多少なりとも、元々持っていたということを意味するのではないだろうか。

A君:そして、日本は、ずるずると増加していたけれど、急激な増加は見られない。このことは、、中国、韓国とは違って、なんらかの抗体を持っている訳ではなくて、別の要素が働いているということを示しているのではないだろうか。具体的には、多分、医療が効果的に行われたということを反映しているのでは、と思います。

B君:このグラフのもう一つの見方だけど、今後が心配な国が良く分かる最悪になりかねないのはブラジル。死亡者がまだまだ直線的に増加している。極右の大統領ボルソロナが、ひどい政策を取って、かなりの貧民層が死に追いやられることだろう。それで人気が下がれば良いと思うが。次がほぼ同様の傾向のメキシコ。そして、ロシア。

A君:ブラジルは、対策が難しそうな国なので、カナダの死者率を抜きそう。

B君:ブラジルは、最低でも200〜300人/100万人レベルまで行ってしまいそうだ。米国は400人/100万人あたりまで行きそうだけれど、ブラジルには、ファベイラなる貧民居住地もあるので、医療が完全とは言えないので、米国を超す可能性も高いでは。

A君:メキシコは、対策をうまくやれなければ、多少増えるけれど、ドイツなみの100人/100万人のレベルで抑えられそう。
 余り目立たないけれど、南アフリカとインドの飽和がいつ起きるかも問題のようです。ただ、インドは、ひょっとすると、中国と同様に、すでにインド人には抗体があるという結果で、余りひどいことにはならない可能性もありますが。

B君:それ以外で心配なのは、アメリカとカナダが、まだ飽和しそうもないこと。イタリアレベルまで死者の割合は増えないけれど、100万人あたり400人の死者といったレベルまで行ってしまいそう。現時点での死者の数が、1.3倍になるというぐらいだけど。

A君:目に付く国はそんなところですね。

C先生:この札幌医科大学医学部の図は、それぞれの国の近未来での死者数を推定するのに非常に有用だと思う。再度、ご覧になることをお奨めしたい

B君:そろそろ終わりにしますが、このところ、別の情報もないとは言えない。報道を見ると、どうもコロナが中国型、アメリカ型、ヨーロッパ型というものに分けれて、中国型に比べると、アメリカ型、ヨーロッパ型が毒性が高いという判断が行われているようだ。

A君:まあ、それもあるでしょうね。何といってもウイルスだから、変異するのはお手のもの。新しいワクチンができると、多くのウイルスは死滅するけれど、たまたま生き残ったウイルスがあれば、それが増殖して、そのワクチンは無効となってしまうので。

B君:人間は、考え方を変えることすらそう簡単ではない。自分の遺伝子を変えるなどいうことができる訳もない。人類は、高度に複雑な動物だから当然だとも言える。そのため、ウイルスのように変異が当たり前の相手に、無条件に勝つということは不可能最初は、かならず負けてしまうけれど、その負け方を解析して、対応を考えると言う知性を持っていない訳でもない、ということに過ぎない。

C先生:ということで、このあたりで終わりにするけれど、日本における死亡率が人口100万人に対して、現状6人程度で、このまま今回のコロナ騒ぎが終われば、まずは、医療関係者が良く頑張ってくれたという感謝すべきことだし、それに加えて、日本人は、なぜかこの疫病に対する若干の抵抗力を元々持っていた??のだ、ということが分かれば、それなりの新しい対策方法も出てくる可能性が無いとは言えないと思う。こんな解析も今後の対策を考える上で無駄ではないように思う。しかし、楽観はできない。このウイルスの変異は速いので、何かを新しい対応法を見つけても、ウイルスは想定外の変異をするのだ、ということは覚悟しておかないとダメだろう。さてさて、人類の未来は明るいのか暗いのか????明るいと信じて頑張るしかない。