論文の概要: Network-Based Interventions for HIV Prevention via Cascade-Aware Suppression of Transmission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20218v1
• Date: Mon, 11 May 2026 22:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.210928
• Title: Network-Based Interventions for HIV Prevention via Cascade-Aware Suppression of Transmission
• Title（参考訳）: 感染抑制を介するネットワークによるHIV予防対策
• Authors: Akseli Kangaslahti, Davin Choo, Milind Tambe, Alastair van Heerden, Cheryl Johnson,
• Abstract要約: Cascade-Aware Suppression of Transmission (CAST) は、2sqrt|mathbfP|$近似比を定式化するアルゴリズムである。 CASTは多様な感染症ネットワークで実証的に堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.884555659361382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Treating and preventing Human Immunodeficiency Virus (HIV) remains a critical global health challenge. While antiretroviral therapy provides a path toward viral suppression -- effectively eliminating an individual's transmission risk -- systemic resource constraints limit the reach of intervention efforts. This work addresses the strategic distribution of intensive resources among virally unsuppressed individuals to minimize the expected cascade of new infections within a transmission network. We formalize this challenge as a novel constrained optimization problem where we have resources to "treat" $k$ out of a set $\mathbf{P}$ of virally unsuppressed individuals, and establish its theoretical connections to existing computational literature. We then propose Cascade-Aware Suppression of Transmission (CAST), a polynomial-time $(δ, ε)$-approximation algorithm that achieves a $2\sqrt{|\mathbf{P}|}$ approximation ratio by leveraging connections to the Minimum-$k$-Union (MkU) problem and Hoeffding-style concentration bounds. Extensive evaluations on real-world HIV networks demonstrate that CAST outperforms standard public health and computer science baselines. Furthermore, we show that CAST is empirically robust across diverse infectious disease networks, varied edge probability initializations, and settings involving imperfect network data.
• Abstract（参考訳）: ヒト免疫不全ウイルス(HIV)の治療と予防は、依然として重要な世界的な健康上の課題である。 抗レトロウイルス療法は、ウイルス抑制(個人の感染リスクを効果的に排除する)への道を提供するが、体系的な資源制限は介入の到達を制限している。 本研究は,トランスミッションネットワーク内の新たな感染のカスケードを最小限に抑えるため,ウイルス的に抑制されていない個人間での集中的な資源の戦略的分布に対処する。 我々は、この課題を新しい制約付き最適化問題として定式化し、そこでは、あるセットの$\mathbf{P}$から$k$を「処理」し、その理論的な関係を既存の計算文献に確立する。 次に,多項式時間$(δ, ε)$-approximationアルゴリズムであるCascade-Aware Suppression of Transmission (CAST)を提案する。 現実のHIVネットワークに対する大規模な評価は、CASTが標準の公衆衛生とコンピュータ科学のベースラインを上回っていることを示している。 さらに, CASTは, 多様な感染症ネットワーク, エッジ確率の初期化, 不完全なネットワークデータを含む設定において, 経験的に堅牢であることを示す。

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