S'W,AkT cruBJZr* +P Dk>PdEt N)Q.P'`N @YQ*a4`
From:麦肯东
i+_=7(e 文 | 古大师
-Eig#]Se3 前些天,哈佛大学公共卫生学院发了一篇Science:
b/Ma,} zwRF-{s 8 hhMuh &BNlMF 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…… f~PS'I_r 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。
Ea][:3 那么,2025年以后人类能摆脱新冠病毒吗?
'+Z Jf&Ox 不,只是到时我们就已经习惯了这种隔离的生活方式了……
GDe,n g|->W]q@; *s-s1v @"A
5yD5 具体来说:
*o\AP([@ 1、被我们寄予厚望的疫苗,作用很可能会非常小! ^Ifm1$X} 因为人类感染者产生的抗体有效期可能只有40周(<300天),比疫苗的研发周期都要短!
/$]S'[5uF 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。
a5saN5)H 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。 BD;T>M 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。 k;`1Ia 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.……
C22h*QM* "C&>$h_% 6<>1,wbq e`H>}O/ai 哈佛大学的仿真结果:每一年新冠病毒都会卷土重来
F?"Gln~; 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……
r_T"b 这下我终于理解为什么说21世纪是生命科学的世纪了!
0Zp5y@V8 2boyBz}=S nTGZ2C)c<' o|vL:| 8Q 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……
Ha/Qz'^S; 01 = Ul"{T< 论文的思路和方法
S.B?l_d^ 这篇paper的题目是:
nM:<l}~v{ U`8Er48X g6aqsa q_`
j-! 翻译过来就是“预测大流行后的新冠病毒会如何传播”。
XP0;Q;WF} 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。
S[yrGX8lu 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。
0^nF: 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!
i+in?!@G: 5h^BXX|Y* 3c7i8b $ qyFeq]) 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?
4c{j9mh 因为他们找了其他4种冠状病毒作为新冠的“参考物”。
K]Vp! G 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。
A+foc5B +boL?Ix+ %4F\#" A
f+!J1 在日常生活中应用参照物进行测量
[tJn!cMs 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:
hmOGteAf- ① SARS
OFmHj]I7= ② MERS
,}@4@ >?K ③ HCoV-OC43
CLe{9-o ④ HCoV-HKU1
4
qY 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。
[7~AWZU3 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:
J$5G8<d> +se OoTKR MBw;+'93qf vu.?@k@ 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
V*fv>f:Yv 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。
<2%9O;bV[ i2(v7Gef hcRe,}wJ oF]]Pl{W 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。
"4Q_F3?_`
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。
O9_1a=M 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。
;|oft-y 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!
L@=$0p41; X
Nfl q+oc^FD?@ F=w:!tqA 美国疾控和预防中心(CDC)FluView Interactive网站截图
9ZU^([@D 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:
@mxaZ5Vv} 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!
(!N2,1| ILl~f\xG) ,%N[FZ`| J?X{NARt 这个“发生率模型”需要考虑3个参数:
nK+ke)'Zv= febn?|@ vzbGL ap# cN?/YkW?] 1、季节性传播参数 r-!Qw1 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。
^2
H-_ 也就是说,不同季节新冠的传播能力可能是不同的。
!9YCuHj!p 2、免疫力持续的时间 $ (xdF 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。
H~vrCi~t" 免疫力持续的时间是一个非常关键的指标!
H
lM7^3(& 3、交叉免疫程度 c/^jD5U7 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。
E@xrn+L>- 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!
.U@u | 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!
iymN|KdpaZ rO.[/#p\ Gos#=H _>;MQ)Km~ 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!
u^|cG{i5" 所以,这个模型是非常靠谱的!
kSc~gJrne 1L'Q;?&2H, mI D
VN %kop's&?C 虚线代表模拟数据,实线代表真实数据
@R%qP>_ 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。
ABe25Sus 02 O $e"3^Pa 论文的主要结论
kh=<M{-t 1、新冠病毒可以在一年中的任何时候扩散! f.^|2T I1g 在论文的设置的所有季节,SARS-CoV-2 都!爆!发!了!
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(TD
& 但前文说过,不同季节还是略有差异,比如秋冬季相交时的疫情会非常猛烈,而冬春季相交时的疫情则爆发和缓,但持续时间比较长。
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1g# +[MHl [xrsa!$ ]1>R8 新冠在秋冬之交的爆发会更猛烈一些
DUl+Jqn4B 具体的不同时间尺度的模拟结果如下表:
IvkYM`% Br}@Vvq@ GiM-8y~ r,Xyb` 新冠病毒在四季均有可能爆发,但烈度会有所不同
5Rs#{9YE 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。 s$fX
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v na~ FT[3C 抗体的有效期将直接影响未来新瓜病毒爆发的频次
JrLh=0i9 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)。
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HF#yK 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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%%i 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。
[a!AKkj 未来每个人每年都要至少注射一次疫苗!
:;+_<pk 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:
v{ohrpb0v 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。
@MTv4eC}e ty#6% (7b9irL&cn ?<