2021-10-17 12:16

疾病爆发模拟揭示了由多个感染者“播种”的影响

Disease outbreak simulations reveal influence of “seeding” by multiple infected people

一项新的计算分析表明,除了一名感染者到达并将疾病传播给先前未感染人群的最初影响外,更多感染者的持续到来对当地疫情的演变和严重程度有重大影响。Mattia Mazzoli、Jose Javier Ramasco和同事们在开放获取的《公共科学图书馆计算生物学》杂志上发表了这些发现。

鉴于2019冠状病毒病(COVID-19)大流行仍在持续,许多研究已经调查了由人群中首次发现的病例引起的当地疫情的动态,这些病例与旅行有关。然而,很少有研究探讨多重感染者的到来是否以及如何影响局部疫情的发展——这种情况被称为“多重播种”。

为了检验多重播种的影响,Mazzoli和他的同事首先使用计算建模方法模拟了欧洲的局部疫情。为了捕捉旅行和播种事件,模拟中纳入了2020年3月COVID-19大流行开始时来自手机的真实位置数据。

这些模拟表明,每个当地人口“种子”到达的数量与传播速度、最终感染人数和人口经历的最高发病率之间确实存在关联。这种关系似乎是复杂和非线性的,它取决于受影响人群的社会联系网络的细节,包括封锁的影响。

为了测试模拟是否准确反映真实世界的疫情,研究人员在英国、法国、德国、意大利和西班牙的第一波COVID-19感染期间,寻找了流动性数据与COVID-19发病率和死亡率之间的类似关联。该分析显示了与模拟中观察到的相似的真实世界多播种效应的强烈迹象。

基于这些发现,研究人员提出了一种理解和重建各国主要疫情产生事件的空间传播模式的方法。

Ramasco说:“既然了解了多播的相关性,就必须制定将其考虑在内的遏制措施。”接下来,研究人员希望将疫苗接种的效果和通过感染获得的抗体纳入他们的模拟。