哈佛最新疫情預測:保持社交距離要持續到 2022 年,2025 年前仍可能捲土重來

作者 | 發布日期 2020 年 04 月 20 日 11:21 | 分類 生物科技 , 醫療科技 line share follow us in feedly line share
哈佛最新疫情預測:保持社交距離要持續到 2022 年,2025 年前仍可能捲土重來


美國約翰霍普金斯大學的即時數據,截至台灣時間 4 月 20 日 9 點 40 分,全球新冠肺炎累計確診病例超過 240 萬,累計死亡病例逾 16 萬。

日益增長的死亡數字讓人實在難以置信,有網友也直呼,我們什麼時候才能恢復正常,我們還能等到疫情結束嗎?

這個答案誰都不知道。不過,最近哈佛大學 THChan 公共衛生學院的研究者基於美國數據進行建模研究,探究了未來數年時間裡,保持社交隔離對疫情發展的影響,模型結果顯示,在無其他干預措施的情況下,如果沒有特效藥或疫苗出現,那麼,可能要到 2022 年都需要長期或者間歇性的保持社交距離。

同時,該研究還指出,疫情可能會在呼吸道病毒流行的秋冬季出現,甚至是比當下更為嚴重的暴發。研究者基於數據建模提出預測,在缺少疫苗或其他有效治療手段的前提下,疫情甚至最晚在 2025 年前還有復發的可能性。

網友也說:

這是迄今為止見過的對疫情最悲觀的預期了。

但流行病模型的目的並不是給出正確答案,這樣的模型並不在於精準預測未來,更重要的是提出一系列的可能性。

免疫力仍是未知數

利用美國的時間序列數據對新冠病毒的季節性、免疫性和交叉免疫性進行計算,研究人員建立了新冠病毒傳播模型。

研究人員指出,SARS-CoV-2 大流行和大流行後的傳播動態將取決於以下因素:傳播的季節性變化程度、免疫持續時間、SARS-CoV-2 與其他冠狀病毒的交叉免疫程度,以及控制措施的強度和時間

而要想知道病毒的傳播動態,就要對新冠病毒的傳染路徑有所了解,所以研究人員首先對新冠病毒的家族做了整理對比。

新型冠狀病毒為單股正鏈 RNA 套病毒目冠狀病毒科冠狀病毒屬,其家族分 4 個群(α、β、γ 和 δ)。

其中,SARS-CoV-2 屬於 β 冠狀病毒。β 冠狀病毒的其他成員,既包括致死率高但傳播有限的 SARS-CoV-1 病毒、中東呼吸症候群冠狀病毒感染症 MERS 病毒,也包括威脅較少但經常帶來感冒困擾的 HCoV-OC43 和 HCoV-HKU1 病毒。

經由目前已知的數據可知,新冠肺炎病例死亡率估計在 0.6%~3.5% 之間,嚴重程度遠低於 SARS-CoV-1 病毒(9%)和 MERS 冠狀病毒(36%),但高於上述兩種 HCoV 病毒。

而 SARS-CoV-1 感染後能產生更持久的免疫力,但可怕的是這些 β 冠狀病毒可以誘導相互之間的免疫反應:SARS-CoV-1 感染可以產生針對 HCoV-OC43 的中和抗體,而 HCoV-OC43 感染可以生成針對 SARS-CoV-1 的交叉反應抗體。

緊接著,研究人員使用來自美國的數據模擬溫帶地區 β 冠狀病毒的傳播,對兩種 HCoV 病毒進行測試,並建立與它們的流行率相匹配的流行病學模型。

該模型顯示,感染率將在 5 月到 10 月之間達到峰值。秋季的到來導致該高峰的開始,而缺乏易感染個體致使該季節結束時感染率下降,原因是很大一部分人口已經在春季被感染。

的確,夏天的確會讓病毒傳播速度變慢,但由於疫情還在不斷蔓延,因此夏季因素僅能一定程度減少病毒的傳播速度。

▲ 紅色 HCoV-HKU1 發病率、藍色為 HCoV-OC43 發病率,金色為季節性強迫。

就像普通季節性流感和其他呈現明顯季節性的冠狀病毒在冬季結束後感染率下降,這是季節和人類免疫力之間共同合作的結果。

而一個更頭疼的問題是:人們對新冠病毒治癒者產生免疫力的水平以及持續時間知之甚少,而且預測長期動態是不可能的。

因此,研究人員預測了到 2025 年 SARS-CoV-2 的感染率等數值,並將大流行後 SARS-CoV-2 的動態概括為每年爆發、兩年爆發一次、零星爆發、基本消除。

但總體而言,與其他 β 冠狀病毒相比,免疫持續時間較短和交叉免疫程度較小,與 SARS-CoV-2 引起的總感染發生率較高相關,秋季傳播能力和傳播率較小的季節性波動與大流行的高峰相關

由此,他們做出了兩個假設:

如果對 SARS-CoV-2 的免疫力不是永久性的,則很可能像其他 β 冠狀病毒一樣進入常規循環。比如在接下來的 5 年中,以每年、每兩年或零星的頻率出現;如果免疫的持續時間少於一年,可能每年爆發一次;如果時間更長,則可能每兩年爆發一次。

傳播的高季節性變化導致在最初的大流行波期間發病率峰值較小,但冬季反覆爆發的發病率較大。較強的季節性強迫會導致夏季低傳播期間易感染個體的積累增多,進而導致大流行後時期的反覆暴發和高峰。

如果對 SARS-CoV-2 的免疫力是永久的,則該病毒可能在造成重大疫情後消失 5 年或更長時間。長期免疫力始終導致有效消除 SARS-CoV-2 並降低總體感染率。如果 SARS-CoV-2 能誘導針對感冒病毒的交叉免疫,則所有 β 冠狀病毒的發生率都可能下降甚至幾乎消失;如果 SARS-CoV-2 對它們產生 70% 的交叉免疫力,則足以有效消除兩種 HCoV 病毒的傳播。

但總體而言,新冠病毒將長期存在。

保持社交距離措施是必要的

既然,新冠病毒將長期存在,那麼我們要一直被隔離嗎?藉此,研究人員也分析了一次性隔離措施和間接性隔離措施對疫情的影響程度。

研究人員假設最壞的情況是兩種 HCoV 病毒沒有針對 SARS-CoV-2 的交叉免疫,這使得 SARS-CoV-2 模型不受那些病毒的傳播動態影響。

根據傳播模型的擬合,他們假定潛伏期為 4.6 天,傳染期為 5 天,不需要重症監護的患者,平均非重症住院時間為 8 天;需要重症監護的患者為 6 天,重症監護的平均時間為 10 天。

以 HCoV-OC43 和 HCoV-HKU1 的季節性強迫推定為指導,研究人員將峰值(冬季)R0 值設置在 2.2-2.6 之間變化,並允許夏季 R0 值在 60%(即相對強的季節性) ~100%(即無季節性)之間變化。透過將 R0 減小 0~60% 的固定比率來模擬社交距離,評估了一次性社會隔離干預措施和間歇性社會隔離措施。

模型結果顯示,當傳播不受季節影響時,一次性社會隔離措施減少了疫情高峰

▲ 藍色陰影區域表示社交隔離,A~E 的社交隔離時間分別為 4 週、8 週、12 週、20 週、無限期;R0 值恆為 2.2,每個患病率圖旁邊顯示了累積感染的規模(F 到 J)。

如果對病毒的行為增加季節性影響,無論是在高峰流行率方面還是在感染總數方面,干預後的二次疫情高峰,都可能超過從未嘗試過社交隔離措施的疫情規模。

嚴格的社交隔離措施使得人群中易感染人群比例較高,當 R0 在深秋和冬季上升時,容易引發嚴重流行病,沒有一項一次性干預措施能夠有效地將重症患者的患病率保持在重症監護能力範圍內。

而間歇性社交隔離措施可以防止疫情規模超出重症監護能力。社交距離開始的時間和重症監護需求高峰之間大約有 3 週的間隔,當傳播是季節性的,夏季的社會距離可能比 R0 在全年最大冬季值保持不變時更少。

▲ A 和 C 無季節性影響,B 和 D 有季節性影響,藍色陰影區域表示間歇性社交隔離,黑色曲線表示 SARS-Cov-2 患病率,紅色曲線表示 SARS-Cov-2 危重病例,黑色實心橫線表示重症監護能力,水平虛線表示社交隔離的開 / 關閾值。

模型結果顯示,不管新冠病毒是否呈現季節性,在未來超過 2 年時間裡,間歇性保持社交隔離都是一個更好的結果。

但疫情發展還有很強不確定性,目前並不能確定間歇性隔離需要持續到 2022 年,不過更廣泛的病毒測試將有助於我們更加準確判斷各個地區的疫情進展,並採取更加細化和適合當地的隔離措施。

因此,在缺少疫苗和治療能力的情況下,最終控制疫情需要依靠群體免疫力逐步提升,因此保持社交距離一方面要能夠控制患病人數緩慢上升,另一方面也不能讓所有人都將病毒隔離在外,因為這就無法獲得對新冠病毒的免疫能力。

論文的作者之一馬克‧利普希奇(Marc Lipsitch)也指出,透過允許病毒傳播期達到比其他傳播期更高的流行率,大概率能加速獲得群體免疫。目前無法確定治癒後是否會產生免疫力,且免疫力的持久性會不會長久,只能根據相關病例推測,新冠病毒免疫力應該可持續一年。

但幾乎​​可以肯定的是,新冠狀病毒不會像 2002 年至 2003 年暴發的 SARS那樣永久消失,也不會強大到讓病毒一輪席捲後消退。

當務之急是開展血清學的縱向研究,能幫助確定個人對新冠病毒免疫力的程度和持續時長。即便這次的疫情結束,也必須持續追蹤和檢測病毒。因此,在有效的疫苗和治療手段面世前,我們要做好和病毒長期對抗的準備。

專家怎麼看?

哈佛大學團隊的這項研究,顯然與各國的美好期盼背道而馳,那麼,專家對此又是怎麼看的呢?

愛丁堡大學傳染病流行病學教授馬克‧伍爾豪斯(Mark Woolhouse)認為,這是一項出色的研究,它使用數位模型探索了新冠疫情在未來幾年內的動態,而不只是關注於未來的幾週或幾個月。不過,伍爾豪斯也指出,這些模型仍基於一系列假設,因此該模型展示出的是一項可能的情景,而不是一項預測。

約翰霍普金斯大學流行病學家凱特琳‧里佛斯(Caitlin Rivers)認為,該研究對試圖規劃如何應對病毒的衛生官員和醫療專家來說是有用的。

這份研究指出,新冠病毒將在 2022 年前與我們同在。我認為這有助於思考哪些干預措施是可持續並且有效的。

總之,在疫苗和更好的治療方法出現之前,採取必要的隔離措施是非常必要的。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:Flickr/GoToVan CC BY 2.0)

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