研究ノート ８割おじさん京都大学教授西浦博論文の懸念事項 その２－西浦モデルを解読する－ なぜこのような杜撰極まりない粗悪な論文が、査読を通過して掲載され、NHKが大々的に論文結果を報道するのか、これは、世界最大の接種回数を記録した日本において、ワクチン効果をプロパガンダするための政治的な必要性があって、そのためのプロパガンダ論文だとしか思えません
８割おじさん京都大学教授西浦博論文の懸念事項 その２－西浦モデルを解読する－
“8割おじさん”として知られる京都大学の西浦博教授らが発表した新型コロナワクチンの効果に関するシミュレーション結果が、2023年12月のNHKニュースで大々的に報じられました。この研究結果は、新型コロナ対策としてワクチンが有効に機能したことを示しています。https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231203/k10014275951000.html
このシミュレーション結果の概要は以下のとおりです。
2021年2月からの10か月間について、人の移動状況のデータや変異ウイルスの性質、それにワクチンの接種状況などの要因を実際のデータに合致するよう数式化し、この数式を使って仮にワクチン接種が無かった場合を試算すると、この期間の感染者数はおよそ6330万人、死者数がおよそ36.4万人に上るという計算結果になったということです。
実際の感染者数の推計がおよそ470万人、死者数がおよそ1万人であったので、ワクチン接種によって35万人の命が救われたということになります。
この西浦論文とは、
T. Kayano, Y. Ko, K. Otani, T. Kobayashi, M. Suzuki, H. Nishiura, “Evaluating the COVID-19 vaccination program in Japan, 2021 using the counterfactual reproduction number,” Scientific Reports, 13:17762 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-44942-6
です。
この論文は、いわゆるオープンアクセスのため誰でも無料で読むことができます。複数の著者による連名の論文ですが、連絡先が西浦教授になっていることから、本論文のいわゆるcorresponding authorあるいは、責任著者は西浦教授であると推察されます。したがって西浦論文と呼ぶこととします。
この論文を批判的に解読・分析したのが筑波大学の掛谷英紀准教授（NHKの映らないテレビ“イラネッチケー”の開発者としても有名）らの以下の論文です。
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.02.24302123v1
Unreliability in Simulations of COVID-19 Cases and Deaths Based on Transmission Models
この論文を一般向けに解説したのが以下の2編の動画です。
ワクチンなしで36万人死亡⁉掛谷英紀氏が西浦論文へ反論！12月1日のやなチャン！https://www.youtube.com/watch?v=pZxRcv2hAyw&t=430s
【第2弾】ワクチンなしで36万人死亡⁉掛谷英紀氏が西浦論文へ反論！2月14日のやなチャン！https://www.youtube.com/watch?v=EKKxvHh3qxA&t=2960s
西浦論文のアブストラクトでは、ワクチン接種がなければ6,330万人が感染（95％信頼区間：6,320～6,360万人）、36.4万人が死亡（95％信頼区間：36.3～36.6万人）するとの予測が示されています。また、ワクチン接種が2週間早ければ、死者が48％減少し、逆に2週間遅ければ死者が50％増加する結果も示されています。掛谷准教授らも指摘するように、感染者数や死者数といった不確定要因の多い数値が、アブストラクトで示されているような狭い範囲で予測できることは、ありえないのです。
桜井は、これまでに、多くの査読付き論文を投稿し、査読者との論争を経験したこともあり、また、査読者として多くの論文をリジェクトしてきた経験がありますが、桜井が、この論文を査読すれば、ありえないような狭い信頼性区間が示されている論文は、アブストラクトを読んだだけで、一発リジェクトです。
ここからは、感染者予測に使われたSIRモデル、いわゆる西浦モデルについて、桜井が、物理学者・理学博士の視点から考察してみます。
西浦モデルで使われているのは実効再生産数Rという量です。これはある一定期間（例えば一週間）で感染者数が何倍になるかを示す量です。西浦モデルではRは以下の式で表されます。
R=(1-v-I)AB
ここでは式では見やすくするために式を簡略化して記載しています。ここでBは、変異株の感染力の強さを表しています。vは、ワクチン接種によって感染しなくなった人の割合、Iは、感染したことで免疫を獲得した人の割合を示しています。Aは、詳細を省きますがその他の係数を一つにまとめたものです。
このモデルでは、感染者数の波が来れば、Iの値が大きくなり、やがてRは、1より小さくなり、波が収束することを表しています。一方でvは、ワクチン接種効果で、感染しなくなった人の割合ですが、桜井は、ワクチンによる感染予防効果を疑っています。この論文で使われている各種定数の根拠については、参考文献で示されていますが、vについては、示されておらず、著者らが恣意的に設定したという疑念を抱かざるをえません。桜井の見立てでは、mRNAの新型コロナウイルスワクチンは、自己免疫を破壊し、打てば打つほど感染しやすくなっているのではないかとさえ思っています。岸田前首相も、4回目接種の直後に感染が判明し、感染予防効果がないことを自ら証明してしまいました。「重症化しなかったのはワクチンのおかげ」という見苦しい言い訳は、記憶に新しいところです。したがってvの値は、正の値とすべきではなく、逆に負の値と設定すべきではないでしょうか。となると、ワクチン接種によって感染者、死者が激減したという本論文の結論は、数値の信頼性以前の問題として、完全なでたらめということになります。
西浦論文では、変異株の感染力の強さを表すBというパラメーターを1.5に固定していますが、掛谷准教授が指摘するように、このパラメーターは、特定の値に固定できるほど精度の良いものではなく、1.2-1.8程度の範囲での変動の可能性もあるものです。したがって、論文を書くにあたっては、パラメーターの変動を考慮して感度解析を行ったうえで、最終結果の信頼性区間を示すべきですが、本論文は、それがまったくなされていません。したがって桜井が査読すれば一発リジェクトです。
さらに、このモデルが論文で示されているような高い精度で予測できるのならば、このモデルを国内外の別の感染者数の波に適用しても同じように高い精度で予測できなければなりません。いわゆる交差検定がなされていません。したがってこの理由からもこの論文は一発リジェクトです。
なぜこのような杜撰極まりない粗悪な論文が、査読を通過して掲載され、NHKが大々的に論文結果を報道するのでしょうか。これは、世界最大の接種回数を記録した日本において、ワクチン効果をプロパガンダするための政治的な必要性があって、そのためのプロパガンダ論文だとしか思えません。
この論文の研究はAcknowledgementsにも示されているとおり、日本学術振興会の科研費の資金をえて行われています。論文に疑義を抱いた掛谷准教授らのグループが著者らに論文作成に使ったデータとプログラムを公開するように要求するもまったく応答がないために、研究不正の疑いが否定できない論文として、令和6年の9月に日本学術振興会に対して不正告発を行ったところです。
また同じ月に行われた日本数理生物学会で掛谷准教授らのグループが西浦論文について口頭発表を行っています。この時の要旨を後段に掲載します。この発表では、
・データ取り扱いの初歩的誤り、
・使ったデータの信頼性への考察の欠如、
・数理シミュレーションの初歩的リテラシーの欠如、
を指摘したそうです。
研究不正が認定されると懲戒免職となります。西浦君に勧告します。私の弟子になりませんか？今の苦境を克服する方法と学問的基礎を一から伝授したいのです。