Integrating One Health and Planetary Health Frameworks in Pandemic Prevention, Preparedness, and Response

テクニカル・サマリー：パンデミックの予防・備え・対応におけるワンヘルスおよびプラネタリーヘルス・フレームワークの統合

問題提起
従来のセクター別のパンデミック管理手法は、COVID-19パンデミックによって明白に示された通り、不十分であることが証明されている。既存の対応フレームワークは、疾患の発生を促す複雑な生態学的、社会的、経済的な要因に対処できていないことが多い。**ワンヘルス（OH）**フレームワークは、人間、動物、そしてそれらが共有する環境の相互接続性を扱うが、多くの場合、短期的な介入（アウトブレイクの検出と対応）に焦点を当てており、上流の環境的要因を軽視しがちである。対照的に、**プラネタリーヘルス（PH）**は大規模な環境プロセス（気候変動、生物多様性の喪失、汚染）を扱うが、パンデミックの予防・備え・対応（PPPR）のための運用ツールとしての翻訳能力には乏しく、主に概念的なフレームワークに留まっている。

特定された核心的な問題は、グローバル・ヘルス・ガバナンスにおけるこれら2つのフレームワークの統合の欠如である。現在、パンデミック条約や「クアドリパイト・ワンヘルス共同行動計画」を含む新たな政策は、OHのみのアプローチが支配的であり、PHが疎外されている状況を示している。さらに、監視（特に野生動物に関するもの）、資金調達（約束された額と必要とされる額の間の莫大な不足）、および環境の観点から非感染性疾患（NCD）、植物病害、薬剤耐性（AMR）をモデリングする能力において、重大なギャップが存在する。

方法論
本研究は、PRISMA 2020ガイドラインに従って実施された系統的レビューである。

• データソース： 2010年から2025年までの期間を対象に、7つのデータベース（PubMed, Web of Science, Scopus, ERIC, PsycInfo, Academic Search Premier, Google Scholar）を用いて系統的な検索を行った。
• スクリーニング・プロセス： 自動化されたパイプライン（Python 3.10, pandas 2.0）を用いて、2段階のスクリーニング・プロトコルを実行した。
  • フェーズ1： フレームワークの関連性（例：「one health」、「planetary health」）およびパンデミックへの備えに関するキーワードによる自動マッチング。
  • フェーズ2： フレームワークの適用指標およびプラネタリー・ドライバー（環境要因）との連関に関する高度な意味論的マッチング。
• 採用・除外基準： OHまたはPHの概念をPPPRに適用しているもの、環境的トリガーを考慮しているもの、あるいはガバナンスを分析している研究を採用とした。人間や動物の健康のみに焦点を当て、部門横断的な考慮を欠くもの、またはパンデミックに関連しない研究は除外した。
• 分析： 初期レコード108件から、重複削除とスクリーニングを経て52件の研究を採用した。統合の程度、ガバナンス、疾患モデリング、および地域的な差異に関する7つの特定の研究質問に対処するため、キーワードベースのNLP（自然言語処理）パイプラインを通じて変数を抽出した。

主要な貢献と結果

1. フレームワーク統合のギャップ：

   • レビューの結果、フレームワークの使用における顕著な格差が見出された。**OH単独のスキームが主流（48.1%）**であり、**OHとPHの明示的な結合は極めて限定的（7.7%）**であった。
   • 大部分の研究（32.7%）は、OHまたはPHのフレームワークを明示的に指定することなく、相互に関連する健康問題に対処していた。
   • PHのみに焦点を当て、OHとの統合を行っていない研究はわずか1件（1.9%）であった。

2. システムおよび監視のギャップ：

   • 野生動物監視： 報告された国の57.9%が、機能している野生動物健康監視プログラムに関する情報を提供しておらず、これが人獣共通感染症のスピルオーバー（種間伝播）に対する決定的な盲点となっている。
   • 環境的ドライバー： OHフレームワークは、土壌の健康、空気の質、生態系の完全性といった上流のドライバーに対処できていないことが多い。
   • 資金調達のボトルネック： グローバルな資金調達は決定的に不足している。効果的な備えのために必要な年間推定額は311億ドルであるが、2023年中盤までに支出されたのはわずか3億ドルであった。

3. 疾患特有の限界とPHによる強化：

   • 感染症： OHモデルは環境的ドライバーへの対処に苦慮している。PHは、環境データ（例：GeoSeeqプラットフォーム）と病原体監視を統合することで、これを強化する。
   • 非感染性疾患（NCD）： 従来のOHフレームワークには、環境要因（例：森林火災による大気汚染）とNCDの死亡率を結びつけるメカニズムが欠けている。PHフレームワークは、これらの経路を明示的にモデリングする。
   • 植物病害： 気候変動が作物における病原体の進化を駆動しているにもかかわらず、現在のフレームワークはパンデミックへの備えから植物の健康をほぼ排除している。PHは、作物モニタリングを早期警戒システムへと統合する。
   • 微生物疾患（AMR）： AMRに関する環境監視データは著しく研究が進んでいない。PHアプローチは、AIベースのギャップ分析を活用し、環境とAMRの経路をモデル化する。

4. 地理的およびガバナンスの格差：

   • 地域的偏り： 最も研究された特定の地域はアフリカ（9.6%）であり、次いでアジア（5.8%）、ヨーロッパ（3.8%）であった。南北アメリカ大陸は著しく過小評価されている。42.3%の研究には特定の地理的焦点がなかった。
   • ガバナンス： ガバナンス・メカニズムは普遍的に断片化していると記述されている。パンデミック条約は統合された行動の必要性を認識しているものの、部門横断的なOH実装のための具体的な制度設計を欠いている。

5. 指標とツール：

   • 実施フレームワーク（34.6%）と監視システム（15.4%）が最も一般的な評価ツールであった。
   • 予測モデルや負担指標（DALYs/QALYs）の使用は稀であった（それぞれ5.8%および3.8%）。
   • 標準的な備えの指標（preparedness indexes）を利用した研究は含まれていなかった。

意義と主張
本論文は、強靭かつ公平なパンデミック・ガバナンスには、孤立した部門別のアプローチを超えた動きが必要であると論じている。運用のための監視（OH）と、システム的かつ長期的な多種間予防パラダイム（PH）の組み合わせこそが不可欠であると断じている。

著者らは以下のことを主張している：

• OHのみのアプローチは不十分である。 なぜなら、疾患の発生の根本的な環境的原因（例：気候変動、生物多様性の喪失）に対処できず、土壌や野生動物といった重要なリザーバー（貯蔵庫）を軽視しているからである。
• PHは予測力を強化する。 土壌の健康、空気の質、生態系の完全性、および気候ヒューリスティック・モデリングを取り入れることで、OHがしばしば見落とす「上流」のドライバーに対処できるためである。
• 今後の優先事項には、統合されたOH+PH監視の制度化、予測的な気候・健康モデルの開発、環境マイクロバイオーム・モニタリングの組み込み、および予防的で生態学的なスチュワードシップ（管理）に向けたグローバル・ヘルス資金の整合が含まれなければならない。

本レビューは、政策的な合意（例：パンデミック条約を通じて）は形成されつつあるものの、実装は構造的な断片化と深刻な資金不足によって制約されており、将来のパンデミックを効果的に防ぐためには、統一された統合的フレームワークへの移行が必要であると結論付けている。