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[ofZ1hB4 &&sm7F% From：麦肯东
% )}rQqQ 文 | 古大师
*!}bU` 前些天，哈佛大学公共卫生学院发了一篇Science：
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(^)(#CxO [Lid%2O3ZR 我下载了预印版，读完后脑子里产生了比较吓人的想法：
新冠病毒可能要陪伴人类很久，很久了…… zhI"++ 根据论文中的描述，无论是否能研发出疫苗，新冠病毒都可能会陪伴人类到2025年。
<EuS6Pg 那么，2025年以后人类能摆脱新冠病毒吗？
?r.U5}PBI 不，只是到时我们就已经习惯了这种隔离的生活方式了……
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H+N6 VVnO `k9a$@Xg 具体来说：
&?APY9\. 1、被我们寄予厚望的疫苗，作用很可能会非常小！ G n ie|[3 因为人类感染者产生的抗体有效期可能只有40周（<300天），比疫苗的研发周期都要短！
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3.Y2&$T 如果疫苗不能起作用，那么新冠将会变成一个10-50倍致死率的流感，在全世界范围内反复爆发收割人头。
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J 2、未来各国的策略，就是尽可能采用疏离措施，把感染率维持在一个较低的水平，以确保医疗体系不崩溃。 6[ a;83 3、新冠会长期成为老年人类的头号杀手，而人类整体的医疗支出会大幅上升，预期寿命会降低。 eqU y> 现在看来更可能的情况是：以后的每一年，病毒都会呼啸而来，直到地老天荒.……
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o-<.8Z}>at XK@Ct eP" 哈佛大学的仿真结果：每一年新冠病毒都会卷土重来
D.w6/DxaXa 没想到人类还没攻克癌症、艾滋病，而大规模传染病就已经成为新的挑战……
G=KXA'R)1. 这下我终于理解为什么说21世纪是生命科学的世纪了！
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>ZnnGX6$( CYhSCT! -? 闲言少叙，接下来就让我们看看这篇牛逼闪闪的Science里的到底说了点啥……
#sf1,k5 ' 01 >\s+A2P 论文的思路和方法
BIjkW.uf 这篇paper的题目是：
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Mg\8m-L^ " Q1oSpF 翻译过来就是“预测大流行后的新冠病毒会如何传播”。
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顾名思义，论文先假设各国能成功把这波疫情大流行控制住，然后预测未来病毒会如何传播。
\~>7n'd ] 注意，这篇文章不是预测最近几个月的感染人数，而是预测在未来很长一段时间（五年，甚至更长）疫情的爆发情况。
zm=|#f 果然从视野上，哈佛大学的论文就跟外面那些妖艳的paper不一样！
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+!-U+W fRcy$ 但是，一个问题是，这篇文章是在3月初就已经发布了pre-print版本，所以数据主要是基于2月份中国、伊朗和韩国的数据，并没有统计之后一个月欧洲和美国那种惊心动魄的大爆发，那么他们是如何得出结论的呢？
wG&rkg";# 因为他们找了其他4种冠状病毒作为新冠的“参考物”。
4FJA+ 我来解释一下，这其实是非常普遍的思考方式，在日常生活中，我们就经常用这种方法来得到一些很难获得的数据。
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G;^,T/q47 7@ !3.u1B
在日常生活中应用参照物进行测量
xL!@$;J 具体到这篇论文，作者一共找了四个备选的β冠状病毒属作为参考物，它们分别是：
]l=iKl ① SARS
@F!oRm5 ② MERS
4{ED~w| ③ HCoV-OC43
*#o2b-[V ④ HCoV-HKU1
4{D^ 4G SARS的病死率9%，MERS的病死率可达36%，而HCoV-OC43和HCoV-HKU1 则只能引起普通的感冒症状，病死率极低。
i[ n3ILn 用“病死率”和“传染性（R0）”两个指标来描述四种冠状病毒的位置：
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tAS[T9B -^$IjK-N 如果看传染性，新冠与OC43和HKU1接近，但如果看病死率，则远远高于后两者
rCdTn+O2 所以，最简单的方式就是通过OC43和HKU1的传播情况建立冠状病毒的模型，再模拟预测新冠病毒在未来的传播。
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~2ss5z 在初次爆发后，HKU1和OC43每年冬天都会卷土重来，“群体免疫”并没有什么luan用。而同样的剧本，新冠也可能会上演。
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ED5> 90 作者通过美国呼吸和肠病毒监测系统（NREVSS）拿到2014-2019年五年的抽样数据，以此确定HKU1和OC43分别在流感季中检测为阳性的比例。
X[1w(d U[ 接下来的工作就很简单了，只要通过美国门诊流感监测网络（ILINet）就可以获得ILI（也就是流感）每周就诊的数据，结合这个数据就可以知道HKU1和OC43的就诊数据。
Xcc i)",! 再通过CDC（美国疾控和预防中心）的FluView Interactive网站，就可以获得美国整体的流感数据，同样也就按比例获得了OC43和HKU1的感染者数据！
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f/^T:F6 a )M3 t 美国疾控和预防中心（CDC）FluView Interactive网站截图
i [2bz+Z? 接下来的工作就更简单了，相信每一个二年级的小学生都能做到：
?s9f}> 只要构建一个“发生率模型”，把OC43和HKU1的传播数据代入模型，确定模型的参数，就可以预测新冠在未来的传播情况！
P,K^ oz} d PF*G$ 
$gaGaB ?p &Xf>K 这个“发生率模型”需要考虑3个参数：
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N 1、季节性传播参数 BVxk}#d HCoV-OC43和HCoV-HKU1主要在温带地区冬季爆发，说明冬季的气候和人类生活习惯可能有助于冠状病毒的传播。
)C0 y<:</ 也就是说，不同季节新冠的传播能力可能是不同的。
M HKnHPv 2、免疫力持续的时间 E-HK=D&W/ HCoV-OC43和HCoV-HKU1免疫力只能持续大约40周，而SARS感染后获得的免疫力可以相对更长，但由于缺少具体的数据，所以无法准确判断。
wl%I(Cw{] 免疫力持续的时间是一个非常关键的指标！
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-=g)3_ 3、交叉免疫程度 1<pb=H 很神奇的一点是，不同的β冠状病毒可以诱导相互之间的免疫反应。
S+-V16{i 当初祸害人类几千年的天花，就是死在了牛痘这个猪队友的交叉免疫之下！
{ [r}gS% 如果对于“交叉免疫”这个概念不理解的话，我可以打一个比方：比如你买了郭麒麟的皮肤，就不光能获得郭老师的父爱，还很有可能获得于谦老师的遗产！
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g"X!&$ & Y]+KsiOL 调整以上三个模型参数，再通过计算机模拟，就可以得到OC43和HKU1两种病毒的传播数据，结果发现与实际的传播情况拟合得非常好！
Q6%Pp_$k 所以，这个模型是非常靠谱的！
?q}:ojrs1 _5v]69C# 
K5(:0Q.5y vH>s2\V" 虚线代表模拟数据，实线代表真实数据
Qa,$_ ,E 接下来要做的事情，想必各位已经非常清楚了……，就是把发生率模型应用在新冠肺炎的预测中。
KzLkT7,y+ 02 ;b 0;66C8| 论文的主要结论
vk|xY DD 1、新冠病毒可以在一年中的任何时候扩散！ #}C
6}}; 在论文的设置的所有季节，SARS-CoV-2 都！爆！发！了！
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=?R+m 但前文说过，不同季节还是略有差异，比如秋冬季相交时的疫情会非常猛烈，而冬春季相交时的疫情则爆发和缓，但持续时间比较长。
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X "Q\MLy <d$t*vnq 新冠在秋冬之交的爆发会更猛烈一些
ePiZHqIsv/ 具体的不同时间尺度的模拟结果如下表：
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4si q .-.b:gdO( 新冠病毒在四季均有可能爆发，但烈度会有所不同
o(oD8Ni 2、如果感染者痊愈后不能获得长久的免疫力，那么新冠肺炎将会和其他的人类冠状病毒一样，在人类社会中一直存在，不停爆发。 _*u $U 8 >!-|VSn 
XOPiwrg%p z v:o$2Z 抗体的有效期将直接影响未来新瓜病毒爆发的频次
kFQx7m 1）如果抗体的免疫力只能维持40周，那么新冠必然每年都会爆发一次（这种情况下的群体免疫策略就是一个彻底的笑话）。
@eN,m {b 2）如果抗体的免疫力能维持104周（两年），那么新冠会2、3年出现一次大爆发，但每年也仍然会有小规模的疫情出现。
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3e 以上两种情况，意味着抗体起作用的周期与疫苗研发的周期相当，或甚至远远短于疫苗研发周期，那么疫苗研发就必须成为一个常态性工作，永远持续下去，尽可能地帮人群建立抗体。
x{,W<oXg 未来每个人每年都要至少注射一次疫苗！
!'kr:r}gg 也许是这篇论文的结论太丧，于是四位作者又给了一个最乐观的情况下的预测：
m/ng PeZ 3）如果人类获得的免疫力是永久性的，新冠的感染率会大幅下降，病毒会消失五年或更长时间。
-}"nb-RR\ u'Z^|IVfo 
H e LW* ffem7eQ 最乐观的预测：疫情从明年开始彻底消失
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. 但是，众所周知的是，RNA病毒最大的特点就是，突变率非常高，因为复制RNA时很容易出错，这也造成了RNA病毒对环境极强的适应性。
!w:pb7+G 比如HCoV-OC43和HCoV-HKU1就只能维持大约40周的免疫力。
*4[P$k$7 所以，这种最乐观的情况，基本上是不太可能发生的……
)S|&3\ 03 @e^(V$ap 人类的“幸运”已经结束了
NsL!AAN[V 潘多拉的盒子打开，疫情在全世界蔓延，不是一年、两年，而是五年、十年，甚至可能一直持续下去。
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6e;p] 这意味着：彼此间的隔离将成为常态，人与人之间日常的交际会显著减少，甚至传承了成百上千年的很多风俗习惯也会彻底消失。
ZEG~e k=jM hGU 3DKHT 
UMlvu?u2p1 muIJeQ.C lO 8GnkLE 
LCok4N$o 5O:4-} hz 未来的服务业将受到极大的抑制，人们会压缩非必须的服务业需求，除了医疗、教育等必须的服务需求外，其他都将尽可能地抑制。
71,GrUV: 例如对于人类的旅游业、餐饮业、院线、商业地产等等以及其他一切服务业相关行业可能都是重大的打击，可能彻底改变旅游业的业务逻辑。
O2oF\E_6 又比如NBA的收入结构可能要发生根本的变化，人类体育运动最吸金的产业，可能会变成网络游戏。
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'$q3 Ze !.w|+-JKO 这类观众密集的体育赛事可能永远都不会出现了
s m qUFo 在线教育、在线医疗、远程服务、VR、AR产业将迎来一波大发展，行业估值的逻辑已经完全改变了……
G3.\x_;k 所以，时代真的变了，你准备好了吗？
Ft?Y c 5 L#`X;:
$~'G<YYF4 agnEYdM_ dG} *M25 ★ 你距离名校还差多远？ ★ ^AR kjYt 新申请季即将开始，很多家长和学生对学校选择/时间安排/面试准备/活动选
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cs)R8vuB)z zTfl#% nSq$,tk( -hZw.eChQa 
N'I9J?e Q （文/来源：养耳音乐网论坛 yangersao.com）
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