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哈佛重磅新冠研究:“一次性”隔离可能致严重二次暴发,病毒或周期性出现(组图)

2020-04-17 来源: 前瞻网 原文链接 评论3条

哈佛重磅新冠研究:“一次性”隔离可能致严重二次暴发,病毒或周期性出现(组图) - 1 

新冠肺炎于年初暴发,到现在已有3、4个月之久。部分治理得当的国家,以及部分重视经济利益的国家,已经开始商讨或正式复工,这也导致后续不少问题的产生。

目前全球公共卫生机构基本达成共识,新冠病毒(SARS-CoV-2)不太可能被完全消灭。那么,随着社会管制的放宽,新冠病毒是否会卷土重来、产生第2次疫情高峰?之后病毒会不会如某些人所说,像流感一样,和人类社会长期相伴,出现周期性爆发?如果真的出现,那么人类社会应采取何种措施对待?

随着复工的进行,是时候严肃思考、认真对待这些后续问题了。

4月14日,哈佛大学研究团队的文章Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period(预测新冠病毒在大流行后期的传播动态)在线发表在《科学》网站,对上述几个问题进行了详细地分析研究。

简单来说,新冠病毒在这波大流行后期将如何传播,取决于以下几个因素:传播的季节性变化程度、免疫持续时间、新冠病毒与其他冠状病毒的交叉免疫程度,以及控制措施的强度和持续时间。

由于这是新冠病毒第1次大暴发,我们尚无法获得它的详细信息。因此,科学家以和其同科同属的其他4种β属冠状病毒——SARS冠状病毒(SARS-CoV-1)、MERS冠状病毒(MERS-CoV)、HCoV-OC43、HCoV-HKU1——为参考进行了研究。

这些病毒具备以下几个特征:

1、SARS-CoV-1和MERS-CoV可导致严重疾病,致死率分别为9和36%,但两者传播力有限;

2、HCoV-OC43和HCoV-HKU1感染可能无症状或出现轻至中度上呼吸道疾病;

3、HCoV-OC43和HCoV-HKU1可能导致温带地区每年冬季呼吸道疾病暴发,说明冠状病毒传播可能呈现季节性特征;

4、人体对冠状病毒的免疫会出现变化,对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的免疫力在1年内明显减弱,但对SARS-CoV-1的免疫更持久;

5、β属冠状病毒可以相互诱发交叉免疫,比如SARS-CoV-1感染可以产生针对HCoV-OC43的中和抗体、HCoV-OC43感染可以产生针对SARS-CoV-1的交叉反应抗体。

根据现有了解,新冠病毒的重症率和病死率低于SARS-CoV-1和MERS-CoV,但高于HCoV-OC43和HCoV-HKU1。与SARS-CoV-1和MERS-CoV病毒相比,SARS-CoV-2在潜伏期和轻症时可传播,传染性更高。

研究团队将病毒、环境和免疫因素整合到一个数学模型中,以预测SARS-CoV-2在大流行高峰期和大流行后期传播的可能情况。

模型建立

研究以HCoV-OC43和HCoV-HKU1在美国的传播为典型,构建了冠状病毒在温带地区的传播模型,模型中纳入了季节变化、免疫持续时间和交叉免疫的影响。

为了避免不同年份数据波动造成的感染,模型中将HCoV-OC43和HCoV-HKU1季节性的每周实验室检测阳性率乘以因流感样疾病而就诊的每周人口加权比例,将绝对数量转化为代表β属冠状病毒发病率的比例常数。

下图红色线代表HCoV-HKU1发病率、蓝色代表HCoV-OC43发病率,上下2组图中的金色线和黄色区块则是95%置信区间内,HCoV-HKU和HCoV-OC43的周基本传染数,定义为由单个感染者引起的二次感染的平均数量。

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每一种冠状病毒的R0均呈现季节性特征,其R0的年度峰值略高于发病率曲线的峰值。HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0通常在10-11月达到高峰,在2-5月达到低谷。

利用以上数据,研究团队创建了双应变常微分方程(ODE)易感-暴露-感染-恢复易感(SEIRS)模型中,以描述HCoV-OC43和HCoV-HKU1的传播动态。

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模型很好地拟合了HCoV-OC43和HCoV-HKU1以及预期每周R0。

根据最佳模型参数,HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0在冬天处于1.7-2.2的范围,并在1月第2周达到顶峰。

与此同时,最佳参数模型中2种病毒的免疫持续时间均为45周左右,其中,HCoV-OC43感染会对HCoV-HKU1产生较强的交叉免疫,而HCoV-HKU1感染对HCoV-OC43产生的交叉免疫较弱。

接下来在动态传播模型中加入第3种冠状病毒,代表SARS-CoV-2。

假设SARS-CoV-2潜伏期为4.6天,感染期为5天,以WHO宣布SARS-CoV-2大流行的3月11日为出现持续传播的开始时间,根据其他β属冠状病毒的最佳适应值,研究团队预测了到2025年,每年SARS-CoV-2流行情况和每年SARS-CoV-2流行高峰。

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新冠病毒可能进入周期性循环

模型可以得出以下结论:

1、在模型所有场景中,SARS-CoV-2在任何时间都可能出现大规模暴发。区别在于,冬春季暴发时病毒高峰较低,而秋冬季暴发将更为严重。

2、在许多情景中,SARS-CoV-2出现了和部分β属冠状病毒一样的周期性循环,在未来5年可能出现1年1次、2年1次或者零星暴发现象。

3、SARS-CoV-2传播的季节性变化因地而异,R0在夏季的纽约下降了40%,而在佛罗里达下降了20%,但是R0下降越多,会导致易感个体积累越多,未来则会以更高的峰值反复暴发。

4、如果免疫效果持久,SARS-CoV-2可能在1次大暴发后消失5年乃至更长时间。如果SARS-CoV-2可以诱发70%针对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的交叉免疫,可能可以彻底消灭后2者。若诱发交叉免疫效果更好,可能可以减少甚至彻底消灭所有冠状病毒。

5、其他β属冠状病毒干扰对产生SARS-CoV-2交叉免疫效果较差,这可能使SARS-CoV-2看似消失,但几年后又重新出现。

“一次性”管制可能导致更严重的疫情二次暴发

无论SARS-CoV-2在本次大流行后的传播动态如何,都需要采取紧急措施来应对正在发生的流行病。对此,研究团队采用SEIRS模型对传播情况进行了分析。

以R0的变化作为社会隔离措施的特征,研究团队假定了2种模式,分别是“一次性”社会隔离,以及间歇性社会隔离。

前者包括通过一定措施在一定时间(20周)内将R0降低60%,或在流行病确立后2周开始无限期隔离。

间歇性隔离则是设定“阈值”,当感染的流行度超过一个阈值时,启动社会隔离,当流行度低过一个阈值时,叫停社会隔离,如此反复。根据美国的ICU床位数量,他们将“开启”的阈值设置为每万人35人感染,“关闭”的阈值为每万人5人感染。

下方左边部分图中的实线是病毒感染率,虚线是重症病例数,各颜色对应于不同的社会隔离程度(不同的R0),蓝色区块则是社会隔离措施实施时间。

右边部分则是重症病例数发展情况,其中黑色线条是美国医疗能力的上限曲线,如果其他曲线到达其上方,意味着医疗体系被击穿。

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可以看出,在以上不考虑季节影响的情况下,一次性的社会隔离降低了疫情峰值大小,但是在所有情况下,只要解除管制,疫情就会重新流行起来。

并且,由于社会隔离措施十分有效,导致社会几乎不会形成群体免疫能力,一旦病毒流行不受控制地重新出现,其峰值会接近自然传播的情况。

而在纳入季节因素后,情况更严峻。除非长期管制,否则一旦放开,大流行在R0较高的秋冬季卷土重来,其流行率和总感染人数的峰值甚至会超过自然传播的情况。

同时可以看到,在这种情况下,医疗体系被击穿的可能性非常高。

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总而言之,在目前的重症监护能力下,SARS-CoV-2这波流行的总持续时间可能会一直到2022年。

在此期间,美国要保证医疗体系不被击穿,需要采取降低R0 25%的社会距离措施(对于冬季R0 = 2和存在季节性因素的情况下)或降低R0 75%的措施(对于不存在季节性因素,冬季R0 = 2.6的情况下)。

【除了社会隔离,增加医疗资源是良好应对方法

研究还考虑了增加医疗资源(重症床位)的情况。如图,左边图中的黑线和红线分别是病毒感染率和重症病例数,黑色横线则是医疗体系不被击穿的临界值。

其中,A和B是基于美国当前医疗资源的模型,C和D则是重症治理能力翻倍的情况。同时,A和C是不考虑季节性因素的情况,B和D是纳入季节性因素的情况。

右边图片则展示了相应情况下美国人群免疫比例,黑线是形成群体免疫的阈值。

总体来看,提高急救护理能力,可以上人群免疫能力积累得更加迅速,并且减少疫情的总体持续时间和必要的社会隔离措施时间。

在医疗资源翻倍的情况下,美国最早可以在2021年前中期大幅减少社会管制,病毒最终在2022年7月长期消失。

结论

研究对SARS-CoV-2在这波大流行之后,持续到2025年的传播动态进行了分析。

对于当前实行了严格社会隔离措施的国家,如果彻底放松管制,可能导致病毒传染在秋冬季卷土重来。如果SARS-CoV-2和其他部分冠状病毒一样存在R0在秋冬季上升的情况,可能会导致疫情更加严重,加重医疗体系的负担。

间歇性的社会管制措施能使医护需求维持在当前的阈值之内,但这需要大范围的监测,以准确掌握措施效果。

如果出现新的有效医学干预措施,可以减轻社会隔离的负担,起到和增强重症医护能力同样的效果。但在当前缺乏此类干预措施的情况下,可能需要将大范围检测和间歇性社会隔离(甚至是持续社会隔离)措施维持到2022年。

接下来要加强血清学检测以了解对SARS-CoV-2的免疫程度和持续时间,这将有助于确定该病毒大流行后的动态。

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FreyVan
FreyVan 2020-04-17 回复
我的天
路迪_Cilindia
路迪_Cilindia 2020-04-17 回复
石溪蛋蛋
石溪蛋蛋 2020-04-17 回复
我惊呆了


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