2 月 11 日,中国工程院院士钟南山在接受路透社采访时表示,新型冠状病毒肺炎新增感染病例已经在一些地区出现下滑,他预计峰值将会在 2 月中下旬出现,希望在 4 月能结束。

国家卫健委数据统计也显示,2 月 11 日,全国除湖北以外地区新增确诊病例 377 例,连续第 8 日呈下降态势。过去这一数据分别为:890 例(3 日)、731 例(4 日)、707 例(5 日)、696 例(6 日)、558 例(7 日)、509 例(8 日)、444 例(9 日)、381 例(10 日)。

钟南山表示,做出上述预测是基于现有的数学模型。不过,目前人们对新型冠状病毒还有很多未知,“我们还不知道病毒为何有如此大的传染性,这是最大的问题。”

诸多未知的存在,也让全球科学家竞相用各种认知工具来剖析此次疫情。包括钟南山提到的数学模型,全球有数十个团队都构建了关于疫情的计算模型,以形成洞见。

其中,在中国之外,哪些国家和地区潜在的感染风险最大?是一个关注焦点。截至 2 月 12 日 11 时,中国之外,其他 24 个国家确诊总数已达 440 例。

柏林洪堡大学(Humboldt University of Berlin)和罗伯特科赫研究所(Robert Koch Institute)的一组研究人员,近日建立了一个关于新冠病毒全球风险评估的模型,结果推测,除了中国之外,泰国是新型冠状病毒相对进口风险比率最高的国家,紧随其后的是日本,其次是韩国、美国、越南、马来西亚、新加坡等。

而英国南安普敦大学研究小组的模型推算,在武汉封锁之前的两周内,预计有 59912 名航空乘客从武汉前往中国大陆以外的 382 个城市,估算其中 834 名感染了新冠病毒。

世界卫生组织曾在 2 月 4 日表示,新冠肺炎疫情目前未构成 “大流行”,原因之一是,截至目前大多数病例均来自中国湖北省,而湖北省以外大多是聚集性的“外溢” 病例,其他 20 多个已报告疫情的国家也属类似的 “外溢” 病例。

但新的研究显示,全球大流行的风险仍不容小觑。

新冠病毒全球流行风险有多大?科学家竞相模拟下一步可能-肽度TIMEDOO

图|全球航空运输网络的透视图(来源:Brockmann Lab)

模型可用于培养“直觉”

柏林洪堡大学和罗伯特科赫研究所的计算模型核心是基于全球空中运输网络(WAN),其中包含了全球 3893 个机场节点,这些节点通过 51476 个有向飞行路线连接,进而对 2019 年 12 月起到 2020 年 1 月 23 日关闭武汉机场之前,对武汉新型冠状病毒的全球传播进行预期。

该模型展示的排名前 30 的国家或地区累计相对进口风险约为 10%。但对于中国大陆的机场而言,这一比例为 85%左右,因此,所有其他机场的累计相对进口风险应在 15%左右。

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图|中国大陆之外,排名前 30 的国家 / 地区的相对进口风险(来源:Brockmann Lab)

新冠病毒爆发后,全球已有数十个关于疫情的计算模型,研究的科学家们不断获取大量动态数据,以对模型进行调整。柏林洪堡大学的这个模型靠谱么?事实证明是部分成功的,因为从数据来看,截至 2 月 12 日 10 时,在中国以外确诊病例最多的国家依次是日本(202)、新加坡(47)、泰国(33)、韩国(28)、马来西亚(18)、德国(16)、越南(15)等。

但没有模型是 100% 准确的,病毒的发展总是以令人难以置信的原因颠覆各种假设。例如,中国武汉的机场已于 1 月 23 日关闭,这从很大程度上改变了中国航空公司对该病毒的出口可能,但近日停泊在日本横滨港的钻石公主号游轮上确诊的感染者数量却已高达 174 人,病源是一位香港老人,这瞬间提高了日本的感染总数,航空数据之外的其他传播途径同样令人担忧。

洪堡大学的物理学家德克 · 布罗克曼(Dirk Brockmann)是建模团队的负责人,他说:“这并不是一个为了进行定量预测的工具。”公共卫生官员和政策制定者必须培养一种直觉,因为这种病毒是未知的。模型可以帮助他们培养直觉。

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图|从武汉机场始发到网络中所有其他机场的可能传播路线,气泡大小代表每个机场的相对进口风险大小(来源:Brockmann Lab)

那么怎么定义相对进口风险?可以通过一个假设来理解,假设有 1000 名感染者在武汉机场登机,在德国,进口风险为 0.2%,则意味着在这 1000 个人中,有 2 个人将德国作为其最终目的地进行了停留。

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图|相对进口风险说明示意图。假设有 100 名被感染的乘客在机场 X 登机,目的地在网络中的其他机场,并且在此过程中可能会经过中转机场,过境乘客用灰色表示。请注意,过境机场 E 的进口风险为 10%,意味着 10 个人将 E 作为最终目的地,即使从 X 进入 E 的旅客中有 40%在此转机到达另外的目的地。(来源:Brockmann Lab)

模型中的棘手因素

其实,许多科学家试图做模型,不只是想对受感染的航空旅行者降落地点进行分析,如果他们有足够的数据,模型可以预测爆发的增长速度,并有助于提醒各种干预措施的响应。

东北大学传染病建模专家亚历山德罗 · 韦斯皮尼亚尼(Alessandro Vespignani)说:“当模型开始包含疾病动态和人口信息时,信息就不仅仅是直觉了。”

但无疑,准确度较高的建模是困难的,尤其是在新冠病毒这种新生病毒的疫情中,很多未知因素干扰着每一个计算模型。

建模者研究了许多暴发 / 传染病 / 病原体模型的核心要素“基本繁殖数”,即R0 ,如果病毒的传播没有受到隔离、口罩或其他因素的阻碍,那么每个感染者可以感染多少人;也研究了病毒的潜伏期,即病毒引起症状所需的时间;还研究了连续时间间隔,指一个人出现症状和接触到感染者之间的时间因素。

“有很多东西需要仔细权衡,这就是为什么建模有困难的原因。”Vespignani 说。

伦敦帝国理工学院的一个研究小组曾于 1 月 17 日在其网站上发布了首批模型,其中一个模型通过观察中国境外确诊的感染情况,推断出武汉可能发生的感染人数。在该组织发布该模型时,武汉只报告了 41 个确诊病例,但该模型估计,到 1 月 12 日,该病毒实际可能使武汉市的 1723 人患病,截止至 1 月 18 日,武汉预测已有 4000 人感染此病。1 月 27 日,香港大学李嘉诚医学院院长梁卓伟与研究团队利用模型,仅考虑武汉 “封城” 的情况下,推算武汉截至 1 月 25 日已有 25360 例可确诊,约 4.4 万人被感染。

当时那些令人吃惊的预测数字现在看起来却不再离谱,疫情的峰值甚至越来越接近模型的预测。

当前可能干扰建模准确度最棘手的谜团之一,是无症状的新冠病毒感染者是否可以传播病毒,可能有一些感染者从未生病但仍在传播,也可能有感染者在出现症状之前先传播。

Vespignani 说:“这种流行病的大部分命运都在于这一因素。但自武汉封城之后,许多早期计算都失去了意义,两个多星期前的预测如今看来就像是两年前的事了。”

现在,用于确诊病例的病毒诊断测试通常仅对因病而寻求治疗的人进行。找到无症状或症状前病例的一个方法是检查人们的血液是否有对新冠病毒免疫反应的迹象。

” 为了了解传播的全部程度,我们希望从受感染者的接触者身上采集血液样本,看看他们是否已经产生了病毒抗体,这可以更好地估计无症状的传播。”伊拉斯谟医疗中心的专家玛丽恩 · 库普曼斯(Marion Koopmans)说,他的团队正在为新冠病毒开发抗体测试。

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图|医院中等待检测诊断的老人(来源:美联社)

随着研究人员对新冠病毒感染病例有了更深入的了解,模型也可能变得更加清晰,这意味需要有关感染病例的位置、健康、年龄和性别的详细信息,这些数据可以帮助建模者对疫情发展做出更可靠的假设。

牛津大学计算流行病学家莫里茨 · 克雷默(Moritz Kraemer)团队为此做出了一些努力,通过筛查政府报告、医学文献、可靠的媒体报道和社交媒体,团队编制了一份确诊病例的“ 清单 ”,目前包含了 15000 多个病例,记录了有关受感染个体的相关信息。

“不幸的是,在疫情爆发期间很少能获得更详实的疫情数据,直到现在,这些数据只能由政府官方机构例行统计。”克雷默表示,而来自伦敦卫生与热带医学院的一个研究团队,利用这 15000 多个案例数据重新评估了新冠病毒的传播动力学,得出结论:一旦一个地方有三个病例,病毒在人群中形成的可能性就超过 50%。

理性看待 R0 值

除了需要更好的数据外,模型还受到记者或公众如何解释其预测的影响。牛津大学的数学流行病学家罗宾 · 汤普森(Robin Thompson)对疫情进行了建模,他认为许多新闻报导对 R0的描述都乱七八糟。“R0 在这次疫情中被滥用了,有时候故意夸大了风险。”

对新冠病毒的大多数估算,R0 值在 2 到 3 之间,即 1 个感染者将感染另外 2 到 3 人,但这只是一个平均值。

从人口的角度来看,真正值得关注的问题是,R0 在爆发期间可能不会改变,因为病毒天然具有一定的固定传染性因子,但即使没有疫苗,人类的行为和环境本身却会改变传播的可能性。

汤普森通过建模估计,如果 R0 为 2.2,这种新冠病毒没有任何东西(例如疫苗,隔离)阻止传播,那么从一个受感染的人开始就可以有 54.5%持续传播的风险。如果隔离了 50%的有症状感染者和 20%无症状,那么持续传播的风险就会降为 24.2%。

影响因素有很多,比如医院隔离受感染的人,或者他们选择留在家里。而随着疫情爆发逼近顶峰,进一步感染的病例减少,也可能有很多人由于治疗而变得免疫,从而逐渐减少了易感宿主的数量;洗手,戴口罩,穿上防护服以及与陌生人保持距离也可以降低传染率;气候变化,例如冬天变成春天,天气变暖,也会影响呼吸道病毒传播的能力。

在建模人员的术语中,最重要的不是不变的 R0“基本”复制数,而是病毒在某种程度上没有想象地达成复制数,R0 不断变化会影响建模的其他变量。

汤普森说:“除中国以外的其他国家仍然有很大的机会出现新冠病毒感染者,但如果能很快发现并隔离出少数感染者,那么疫情被阻断的可能性就会更高。”

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图|该图根据禁止旅行前两周内离开武汉的数千条飞行数据显示了新冠病毒的潜在全球影响范围(来源:WorldPopProject,南安普敦大学)

英国南安普敦大学研究小组近期基于旅行网络来进行新的建模研究,团队对 2020 年 1-4 月武汉新型冠状病毒在中国国内外的传播风险进行了评估,基于未识别和汇总的手机数据、航空旅客路线数据以及案例报告,研究估计,在武汉封锁之前的两周内,预测有 59912 名航空乘客从武汉前往中国大陆以外的 382 个城市,其中 834 名(95%UI:478-1349)感染了新冠病毒。

这些乘客的目的地城市中大多数位于亚洲,但欧洲,美国和澳大利亚的主要航空枢纽也很突出,在预测的进口风险和已报告的病例之间有很强的相关性。因为巨大的传播可能通过大量航空旅客展开(在正常运量减少 75% 的情况下为 330 万人),可能需要在 2020 年 2 月至 4 月内,在中国的高风险城市和全球目的地进行相关筛查,以有效地限制传播超出当前范围。

武汉全面出行限制被研究人员描述为人类历史上最大的隔离区,虽然政府竭尽全力地保持公共卫生和经济之间的取舍平衡,但科学家们提醒,新冠病毒在中国和国际出口的进一步扩散仍可能会发生,所有国家,特别是医疗体系脆弱地区,都应为遏制新冠病毒传染做好准备,尽管所有的分析模型尚有局限性。

来源:麻省理工科技评论