The 1918 Flu Pandemic.

1918年のインフルエンザの大流行

COVID-19。

COVID-19

We tend to think of these catastrophic, world-changing pandemics as very unlikely events,

私たちは、このような世界を変えるような壊滅的なパンデミックは、非常に起こりにくい出来事だと考えがちです。

But between 1980 and 2020, at least three diseases emerged that caused global pandemics.

しかし、1980年から2020年の間に、少なくとも3つの病気が世界的なパンデミックを引き起こしました。

COVID-19, yes, but also the 2009 swine flu and HIV/AIDS.

COVID-19 はもちろん、2009年の新型インフルエンザや HIV/AIDS もそうです。

Disease outbreaks are surprisingly common.

病気の発生は意外と多いのです。

Over the past four centuries, the longest stretch of time without a documented outbreak that killed at least 10,000 people was just four years.

過去4世紀において、少なくとも1万人の死者を出した記録がないのは、わずか4年間です。

As bad as these small outbreaks are, they're far less deadly than a COVID-19-level pandemic.

このような小規模な発生は、COVID-19 レベルのパンデミックに比べれば、はるかに致命的なものではありません。

In fact, many people born after the 1918 flu lived their entire lives without experiencing a similar world-changing pandemic.

実際、1918年のインフルエンザ以降に生まれた多くの人々は、世界を変えるようなパンデミックを経験することなく一生を終えています。

What's the probability that you do, too?

あなたもそうである確率が高いのでは？

There are several ways to answer this question.

この問いに答えるには、いくつかの方法があります。

You could look at history.

歴史を見てみるのも良いでしょう。

A team of scientists and engineers who took this approach catalogued all documented epidemics and pandemics between 1600 and 1950.

このアプローチをとった科学者とエンジニアのチームは、1600年から1950年の間に記録されたすべての疫病とパンデミックのカタログを作成しました。

They used that data to do two things.

そのデータを使って、2つのことを行いました。

First, to graph the likelihood that an outbreak of any size pops up somewhere in the world over a set period of time.

まず、一定期間内に世界のどこかで大発生する可能性をグラフ化します。

And second, to estimate the likelihood that that outbreak would get large enough to kill a certain percentage of the world's population.

そしてもうひとつは、その大流行が世界人口の一定割合を殺すほど大規模になる可能性を推定します。

This graph shows that while huge pandemics are unlikely, they're not that unlikely.

このグラフは、巨大なパンデミックの可能性は低いものの、それほどあり得ないことではないことを示しています。

The team used these two distributions to estimate that the risk of a COVID-19-level pandemic is about 0.5% per year,

研究チームはこの2つの分布を用いて、COVID-19レベルのパンデミックのリスクは年間約0.5%であると推定しています。

and could be as high as 1.4% if new diseases emerge more frequently in the future.

今後、新たな疾病が頻発するようであれば、1.4％にも達する可能性があります。

And we'll come back to those numbers,

また、この数字に戻ってくるでしょう。

but first, let's look at another way to estimate the likelihood of a future pandemic: modeling one from the ground up.

しかし、その前に、将来のパンデミックの可能性を推定するもう一つの方法として、パンデミックを一からモデル化することを考えましょう。

For most pandemics to happen, a pathogen, which is a microbe that can cause disease,

ほとんどのパンデミックが起きるには、病原体、つまり病気を引き起こす微生物が必要です。

has to spill over from its normal host by making contact with and infecting a human.

病原体が人間に接触して感染することで、通常の宿主から流出する必要があります。

Then, the pathogen has to spread widely, crossing international boundaries and infecting lots of people.

そして、その病原体が国境を越えて広く拡散し、多くの人に感染することが必要です。

Many variables determine whether a given spillover event becomes a pandemic.

ある波及現象がパンデミックになるかどうかは、多くの変数によって決定されます。

For example, the type of pathogen, how often humans come into close contact with its animal reservoir, existing immunity, and so on.

例えば、病原体の種類、ヒトがその保有動物に接触する頻度、既存の免疫力などです。

Viruses are prime candidates to cause the next big pandemic.

ウイルスは次の大流行を引き起こす有力な候補です。

Scientists estimate that there are about 1.7 million as-yet-undiscovered viruses that currently infect mammals and birds,

現在、哺乳類や鳥類に感染する未発見のウイルスは約170万個あると推定されています。

and that roughly 40% of these have the potential to spill over and infect humans.

そのうちの約40%は流出して人間に感染する可能性があるとのことです。

A team of scientists built a model using this information, as well as data about the global population, air travel networks, how people move around in communities,

科学者チームは、この情報と、世界の人口、航空路線網、地域社会での人々の動きに関するデータを使って、モデルを構築しました。

country preparedness levels, and how people might respond to pandemics.

また、パンデミックに対する各国の準備状況や、人々の対応についても紹介します。

The model generated hundreds of thousands of virtual pandemics.

このモデルは、何十万もの仮想パンデミックを発生させました。

The scientists then used this catalog to estimate that the probability of another COVID-19-level pandemic is 2.5 to 3.3% per year.

そして、このカタログをもとに、COVID-19レベルのパンデミックが再び発生する確率を年間2.5〜3.3％と推定したのです。

To get a sense of how these risks play out over a lifetime, let's pick a value roughly in the middle of all these estimates: 2%.

これらのリスクが生涯にわたってどのように作用するかを知るために、これらの試算のほぼ中間の値を選んでみましょう。2%.

Now let's build what's called "a probability tree diagram" to model all possible scenarios.

ここで、考えられるすべてのシナリオをモデル化するために、「確率樹形図」と呼ばれるものを作ってみましょう。

The first branch of the tree represents the first year:

最初の枝は1年目を表しています。

There's a 2% probability of experiencing a COVID-19-level pandemic, which means there's a 98% probability of not experiencing one.

COVID-19レベルのパンデミックが発生する確率は2％、つまり、発生しない確率は98％です。

Second branch, same thing,

2つ目の枝も同じです。

Third branch, same.

3つ目も同じです。

And so on, 72 more times.

そして、さらに72個目。

There is only one path that results in a fully pandemic-free lifetime: 98%, or 0.98, multiplied by itself 75 times, which comes out to roughly 22%.

パンデミックとは無縁の生涯を送ることができる道はただ1つ、98％、つまり0.98を75倍すると、およそ22％になるのです。

So the likelihood of living through at least one more COVID 19-level-pandemic in the next 75 years is a hundred minus 22% or 78%.

つまり、今後75年間に少なくとももう1回、COVID19レベルのパンデミックを経験する可能性は、100から22％を引いた78％ということになります。

78%！

78%!

If we use the most optimistic yearly estimate— 0.5%—, the lifetime probability drops to 31%.

最も楽観的な年間推定値（0.5%）を用いると、生涯確率は31%に低下します。

If we use the most pessimistic one, it jumps to 92%.

最も悲観的なものを用いると、92％に跳ね上がります。

Even 31% is too high to ignore;

31％でも無視できない高さです。

even if we get lucky, future generations might not.

私たちは幸運に恵まれても、未来の世代はそうではないかもしれません。

Also, pandemics are usually random, independent events:

また、パンデミックは通常、ランダムで独立した事象です。

So even if the yearly probability of a COVID-19-level pandemic is 1%, we could absolutely get another one in ten years.

つまり、COVID-19レベルのパンデミックの年間発生確率が1％だとしても、10年後には絶対にもう1回パンデミックが起こる可能性があるのです。

The good news is we now have tools that make pandemics less destructive.

良いニュースは、私たちは現在、パンデミックの破壊力を軽減するツールを手に入れたということです。

Scientists estimated that early warning systems, contact tracing, social distancing, and other public health measures saved over a million lives

科学者たちは、早期警報システム、コンタクトトレース、社会的距離の取り方、その他の公衆衛生対策によって、100万人以上の命が救われたと推定しています。

in just the first six months of the COVID-19 pandemic in the US,

米国でCOVID-19が大流行した最初の6カ月間だけでです。

not to mention the millions of lives saved by vaccines.

ワクチンによって救われた何百万人もの命は言うまでもありません。

One day, another pandemic will sweep the globe.

いつか、また新たなパンデミックが世界を席巻する日が来るでしょう。

But we can work to make that day less likely to be tomorrow.

しかし、その日が明日にならないように努力することはできます。

We can reduce the risk of spillover events, and we can contain spillovers that do happen so they don't become full-blown pandemics.

私たちは波及のリスクを低減し、波及が起こったとしても本格的なパンデミックにならないように抑制することができます。

Imagine how the future might look if we interacted with the animal world more carefully,

もし私たちが動物の世界ともっと注意深く交流し、

and if we had well-funded, open-access global disease monitoring programs, AI-powered contact tracing and isolation measures,

十分な資金とオープンアクセスな世界的疾病監視プログラム、AIによる接触者追跡と隔離措置、

universal vaccines, next-generation antiviral drugs, and other tech we haven't even thought of.

万能ワクチン、次世代抗ウイルス薬、その他私たちが考えもしなかった技術があったら、未来はどうなっているか想像してください。

It's in our power to change these probabilities.

この確率を変えるのは、私たちの力なのです。

So, we have a choice: we could do nothing and hope we get lucky, or we could take the threat seriously enough that it becomes a self-defeating prophecy.

つまり、何もしないで幸運を祈るか、自虐的な予言になるくらい真剣に脅威を受け止めるか、どちらかを選択しなければならないのです。

Which future would you rather live in?

あなたならどちらの未来を生きたいですか？

Luckily for us, the virus that cause pandemic can and do go extinct.

幸いなことに、パンデミックの原因となるウイルスは絶滅する可能性があり、実際に絶滅しています。

Find out what it takes to make that happen and how long with this video.

そのために必要なこと、必要な時間をこのビデオでご確認ください。

Or watch this video to learn more about the one sickness that we can never seem to get rid of—the common cold.

また、このビデオでは、私たちが決して治すことができない病気のひとつ、風邪について詳しくご紹介しています。