与顺天堂大学和名古屋工业大学合作，由东京农业技术大学的黑田博教授和水谷哲也教授领导的研究小组将蛋白质聚集分析模型应用于分析人类迁徙和病毒感染的模型。...根据行动限制的时间和范围，可以预测感染人数的增加。
新的冠状病毒感染（COVID-19）据说是通过密切的人际接触传播的，行动受到限制（封锁）。然而，为了维持社会基础设施，必须在人际接触最少的情况下恢复经济和社会活动，因此放宽行动限制是每个国家的问题。
研究小组将用于蛋白质聚集分析的格子模型（一种粗粒度模型）应用于人类迁移和病毒感染的分析。将粒子从“蛋白质”转化为“人”，将影响粒子状态的“蛋白质分子内相互作用”转化为“感染概率”。病毒感染概率、病毒检测灵敏度和人类迁移范围被用作参数。
作为模拟的结果，感染总数最少，且完全行动受限。另一方面，关于个体的移动，根据人口密度从零感染概率迅速达到一定值的临界值被识别。此外，证实仅通过限制行动效果很小，需要结合隔离，使受影响患者的检出率超过40%。
再者，若能以20%左右的概率发现并隔离有症状的患者，预计感染人数将低于不采取对策的人数的10/1。最后，如果可以通过保持社交距离和戴口罩将病毒感染的概率控制在 40% 以下，那么即使是渐进式的行动限制也有望发挥作用。
这次使用的模型可以为评估迁移限制和感染传播提供有用的定性和相关信息。
