東京農工大學Yutaka Kuroda教授和Tetsuya Mizutani教授領導的研究小組與順天堂大學和名古屋工業大學聯合研究，將蛋白質聚集分析模型應用於分析人類遷徙和病毒感染的模型。根據行動限制的時間和程度，可以預測感染人數的增加。
據說新型冠狀病毒傳染病（COVID-19）是通過人際密切接觸傳播的，因此實行了行動限制（封鎖）。然而，為了維持社會基礎設施，有必要恢復經濟和社會活動，同時盡量減少人際接觸。
研究小組將用於分析蛋白質聚集的格子模型（一種粗粒度模型）應用於人體運動和病毒感染的分析。粒子從“蛋白質”轉化為“人”，影響粒子狀態的“蛋白質之間的分子間相互作用”轉化為“感染概率”。以病毒感染概率、病毒檢測靈敏度和人體活動範圍為參數。
模擬結果顯示，在完全限制旅行的情況下，感染總數最低。另一方面，關於個人的移動，我們發現了一個臨界值，在該值下，感染風險從感染概率為零迅速達到取決於人口密度的恆定值。此外，僅靠限制活動收效甚微，證實需要結合隔離，使有症狀患者的檢出率超過40%。
此外，如果能夠以20%左右的概率發現並隔離出現症狀的患者，預計感染人數將比不採取措施時減少10/1。最後，如果通過保持社交距離和戴口罩，能夠將病毒感染的概率控制在40%以下，即使是逐步限制活動也是有效的。
本研究中使用的模型可以為評估運動限制和感染傳播提供有用的定性和相關信息。
