クリストフ・フレイザー

クリストフ・フレイザーは、オックスフォード大学ナフィールド医学部ビッグデータ研究所の感染症疫学教授である。^[1]

フレイザーの博士号と初期のポスドク研究は理論粒子物理学でした。1998年に感染症疫学に転向し、最初はオックスフォード大学、次にインペリアル・カレッジ・ロンドンを拠点とし、理論疫学の議長となり、MRCアウトブレイク分析モデリングセンターの副所長を務めました。^[2] 2016年にオックスフォード大学に戻り、ビッグデータ研究所の病原体ダイナミクスのシニアグループリーダーを務めました。^[1] 2022年に、オックスフォード大学に新設されたパンデミック科学研究所の一環として、モーファミリー財団感染症疫学教授に任命されました。^[3]

フレイザーとその同僚は、HIV感染者間で観察される毒性の大きなばらつきは、部分的にはウイルスの遺伝的変異によるものであるという仮説を最初に立てた研究者の一人である。 ^[4] 言い換えれば、彼らは、ウイルスの表現型として考えられる毒性には、かなりの遺伝性があるという仮説を立てた。彼ら^{[5] [6] [7]}と他の研究者^{[8] [9] [10] [11]}は後にこれの証拠を示した。フレイザーは、この遺伝性のメカニズムを調査するBEEHIVEプロジェクトの主任研究者であり^[12]、オランダのHIV感染者107人から発見されたHIVのBサブタイプ内の非常に毒性の強い株である「VB変異体」を発見した。^{[13] [14]} UNAIDSは、この発見は「パンデミックを阻止し、検査と治療をすべての人に届けることが緊急であることを示す証拠となる」と述べた。^[15]

2020年3月、フレイザー氏と彼の研究グループは、SARS-CoV-2の拡散を抑えるためにCOVID-19アプリを使用した「デジタル接触追跡」をサポートする疫学的モデルを発表しました。^{[16]フレイザー氏は、}アンソニー・フィンケルスタイン氏らとのリスク評価アルゴリズムの設計を含む、そのようなアプリの実装について 英国政府^[17]およびより広く^[18]に助言を提供しました。^[19]フレイザー氏のチームは、NHSがパンデミックをモデル化するために使用した OpenABM-Covid-19エージェントベースモデル^[20]を開発し、2021年の革新的な手法に対する政府分析賞を受賞しました。^[21]

フレイザー博士は、 2002～2004年のSARS流行^[22]、 2009年 の豚インフルエンザの大流行^[23]、2012年のMERS流行 [ ^24] 、西アフリカのエボラウイルスの流行^[25]に取り組んだ。

フレイザーの出版物^[26]には、2004年の「感染症の発生を制御可能にする要因」^{[27]があり、}基本再生産数 に加えて、感染症の2番目の重要なパラメータは症状の発症前に起こる感染の割合であると主張しました。SARS-CoV-2の場合、この割合が大きいことがCOVID-19パンデミックの 感染制御における重要な困難でした。${\displaystyle R_{0}}$

フレイザーの2007年の分析「新興感染症における個人および世帯の再生産数の推定」^[28]は、その後広く使用されることになる瞬間（時間変動）再生産数の推定量を初めて定義した。 ^[29]この定義は、再生産数、世代時間分布、および伝染病のダイナミクスの更新方程式^[30]（または人口統計学ではオイラー・ロトカ方程式として知られる。実際の出生は「疫学的出生」としての感染症の伝染に類似しており、新しい感染者を生み出すため、この2つは同等である^{[31] [32]} ）によって示唆されるマルサスの成長モデルのパラメータとの間の標準的な関係を逆転させることによって得られた。 ${\displaystyle R(t)}$${\displaystyle r}$