元々は自然の伝染病と意図的な生物攻撃を区別するために設計されていましたが、研究者らはパンデミックの起源の性質の可能性を判断するために基準を微調整することでグルーノウ・フィンケツールを修正しました。
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リスク分析誌に結果が掲載されたこの研究では、新型コロナウイルスのパンデミックの原因が実験室にある可能性を簡単に否定できないとしている。
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mGFTツールはこれまで小規模な流行に適用されていたもので、急速かつ異常な地理的広がり、SARS-CoV-2コロナウイルスの異常な株、経験した臨床症状の特殊性など、パンデミックの強度やダイナミクスなど11の基準が含まれている。
オーストラリアのニューサウスウェールズ大学の研究者らは、WHOのジョン・ホプキンス氏から情報を集めた公的情報源「Our World in Data」の文献や症例データから収集した利用可能な証拠に基づいて、各基準に1から3のポイントを割り当てた。大学および政府の公式報告書。
武漢ウイルス研究所でのコウモリウイルス研究の生物学的リスク、異常な株、パンデミックの強さ、動態などの要因にはそれぞれ3点、3点、2点が割り当てられ、臨床症状には2点が割り当てられた。
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各基準に重み係数を乗じてスコアを計算しました。 最終スコアは 50% 以上で不自然な起源が支持されましたが、自然な起源はあまり支持されませんでした。
mGFT アルゴリズムが計算した最終スコアは、60 点中 41 点でした。 50％以上であることから、研究者らは、潜在的な発生源として研究室の事故や漏洩に焦点を当て、新型コロナウイルス感染症が不自然に発生した可能性が高いと結論付けた。
研究者らは、パンデミックの状況下で初めてこのツールが使用されたため、さらなるテストとトレーニングが必要になる可能性があると述べた。 また、パンデミックの激しさや異常な急速な蔓延などの基準に高いスコアが割り当てられる傾向があり、不自然な起源を支持する全体的なスコアが高くなる可能性があります。
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採点における主観性を最小限に抑えるために、チームの結果は他の 2 人の専門家によってレビューされました。
研究者らは、修正されたGFTは自然流行と不自然流行を区別するために適用できるリスク分析フレームワークを提供しており、このツールはパンデミックの起源を調査するためのツールセットに含めるべきだと述べた。
「この研究の強みには、伝統的なウイルス学、疫学、医学的要因から状況やその他の知能に至るまでの要因のより包括的な分析が含まれる」と著者らは研究の中で述べている。
「SARS-COV-2の起源に関する議論は主に医学的証拠に焦点が当てられており、不自然な流行を特定する鍵となる他の情報には焦点が当てられていない」と研究者らは書いている。
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2024-03-16 08:09:22