佐治亞大學的一項新研究顯示，疾病爆發(fā)到實際發(fā)生之間的時間延遲主要取決于向人群中引入感染的頻率以及一個人引起的病例數(shù)增加的速度。 。

這項發(fā)現(xiàn)剛剛發(fā)表在皇家學會雜志《界面》上，為疾病預測系統(tǒng)奠定了理論基礎(chǔ)，該系統(tǒng)可以使公共衛(wèi)生官員有時間為將來的某些疫情做準備，甚至可以預防。

隨著最近爆發(fā)的寨卡等新興疾病和麻疹等新發(fā)疾病的爆發(fā)，傳染病嚴重威脅著世界各地的公共衛(wèi)生。傳染病預警系統(tǒng)不僅可以挽救生命，還可以更有效地利用公共衛(wèi)生資源。開發(fā)這樣一個系統(tǒng)是AERO項目的目標，AERO項目是由UGA Odum生態(tài)學院教授，??傳染病生態(tài)中心主任，該研究的資深作者John M. Drake領(lǐng)導的研究合作。該論文是該項目的首批成果之一。

AERO項目將“嚴重減速”理論應用于傳染病。嚴重減速的想法是，當復雜系統(tǒng)接近臨界點時(該閾值使系統(tǒng)容易崩潰)，它們會顯示可識別的模式，從而可以警告觀察者即將發(fā)生臨界點。

在傳染病系統(tǒng)的情況下，模式出現(xiàn)在公共衛(wèi)生案例報告中，臨界點是每個感染者傾向于將感染傳染給另一個人的地方。一旦發(fā)生這種情況，人口就有爆發(fā)疾病的危險。

但主持該研究的Odum學校博士后研究員克里斯托弗·J·迪布爾(Christopher J. Dibble)表示，在大多數(shù)情況下，大爆發(fā)不會在理論上盡快發(fā)生。

迪布爾說：“我們知道，理論值與第一次大爆發(fā)之間存在一定程度的延遲，而這一努力的部分目的是在那段等待時間內(nèi)找到一些可能的值，并在一定程度上辨別是什么導致了這種等待時間。”

Dibble與他的同事一起開發(fā)了一個數(shù)學模型，該數(shù)學模型表示易患疾病的人群，當前受該疾病感染的人群以及從該疾病中康復并因此具有免疫力的人群。他們納入了參數(shù)，例如宿主的出生和死亡率，疾病傳播率，恢復率，人口規(guī)模和來自外部來源的感染率。

然后，研究人員根據(jù)不同的疾病系統(tǒng)進行了數(shù)千次模型仿真。

感染細胞內(nèi)質(zhì)網(wǎng)中MERS冠狀病毒顆粒的假彩色圖像。中東呼吸綜合征是2012年在人類中首次發(fā)現(xiàn)的病毒性疾病。

他們發(fā)現(xiàn)，兩個因素對轉(zhuǎn)折點至爆發(fā)之間的時間長度影響最大。首先是病菌的基本繁殖率隨著臨界點的增加而增加的速度。

迪布爾說：“您越快地完成過渡，等待的時間就越少。” “這是對本文現(xiàn)有理論工作的主要補充之一。”

另一個關(guān)鍵因素是從人群外部引入感染的比率：感染越頻繁，爆發(fā)前的延遲就越短。

根據(jù)Dibble的說法，這一發(fā)現(xiàn)很重要，原因有幾個。一種是，它們將使公共衛(wèi)生專家能夠深入了解爆發(fā)和流行病的驅(qū)動因素。

迪布爾說：“一旦我們了解了這個等待時間，我們就可以從過去的流行病中吸取教訓。” “使用我們在這里采用的一些建模方法，我們可以向后推算。例如，如果我們在三月份流行，那么確實很想當然地假設必須在二月或一月發(fā)生某些事情，從而導致該人群的數(shù)量發(fā)生變化。但是，問題在于重要的變化可能早在此之前就已經(jīng)發(fā)生了。如果我們不考慮實際爆發(fā)與理論上可能發(fā)生的時間之間的延遲，我們可能在錯誤的地方找司機。”

同樣重要的是，對于給定的疾病系統(tǒng)和人群，能夠估計出臨界點與大爆發(fā)之間的可能延遲。

博士后研究員Eamon B. O'Dea表示：“ Project Aero的目標不是要告訴我們一旦爆發(fā)就如何遏制疫情，而是要在知道該流行病即將來臨之前獲得更多的準備時間。” -作者。他說：“根據(jù)疾病的不同，官員們可能會花時間嘗試增加治療資源，發(fā)起一次脈沖疫苗接種運動，或者做他們認為最能降低風險的事情。”

迪布爾說，研究小組希望最終能夠開發(fā)一種預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)既可以預測何時可能爆發(fā)，也可以預測到第一次大規(guī)模爆發(fā)可能要延遲多長時間。

迪布爾說：“不幸的是，它永遠不會像說'六個月就是你要等多久'那樣干凈。” “但是我們希望能夠提供一系列可能的價值：它可能在第一天發(fā)生，或者可能在一兩年后發(fā)生。我很想在實踐中看到這一點。我們還有很多工作要做到達那里，但這是重要的第一步。”