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數學模型可提前兩年預測腸道病毒暴發疫情


   數學模型可提前兩年預測腸道病毒暴發疫情

腸道病毒腸道病毒CV-A4暴發與日本出生率對照圖片來源:Science

  腸道病毒每年都有新變化,如果能預測下一次腸道病毒疫情的暴發時間,就能提前研制出更有針對性的疫苗。日前,美國新一期《科學》雜志就刊登了這樣一項研究成果,一種新的預測模型有望準確預測各種病毒株及類型的動態傳播。

  據了解,感染人的腸道病毒的血清型超過100種,它們引起各種疾病,其中包括腦膜炎、腦炎、癱瘓、上呼吸道感染及手足口病(HFMD)等。腸道病毒的流行病學特征為頻繁的無癥狀感染,夏季是疾病暴發的高峰期。

  盡管腸道病毒感染擁有規律的季節性,但個體血清型則顯示出不同的長期循環模式。例如,腸道病毒A71(EV-A71)在馬來西亞和日本持續了3年周期,在中國存在了1年周期。

  “有些腸道病毒每年都會引起流行病,而有些每兩到三年引發一次流行病。然而,到目前為止,我們還不知道是什么決定了這些暴發的頻率,或者為什么某些病毒似乎在某些年份引起大規模暴發。”帝國理工學院公共衛生學院Margarita Pons-Salort博士告訴《中國科學報》記者,為了解這些不定時“炸彈”暴發的原因,他們選取了擁有腸道病毒株及類型資料較為詳細的的日本作為樣本。

  首先,Margarita Pons-Salort博士和Nicholas Grassly博士對2000-2015年間在日本采集的有關腸道病毒的長期監測數據進行了統計分析。

  科學家觀察到,腸道病毒CV-A4在2000年到2004年呈現1年周期,既2004年后開始轉為2年一周期。“我們假設CV-A4表現為高度免疫感染,這種時間模式可以通過日本在過去二十年中普遍下降的出生率來解釋。因為在這種情況下,只有分娩才能補充易感人群,從而確定暴發發生的可能性。”Margarita Pons-Salort博士解釋說。

  一旦孩子感染了特定類型的腸道病毒,他們通常會對進一步感染該病毒產生免疫力。科學家同時發現,每一次疫情暴發之后都存在一定的時間間隔:從疫情開始到結束不斷有新生兒受到影響,當疫情結束之后,下一批新生兒沒有受到該病毒的波及,則會在后續的時間中再次受到感染,此時就會出現新一波的疫情。

  這意味著特定類型腸道病毒的暴發在很大程度上取決于每年出生的兒童數量以及感染后對該類型的長期免疫力的發展。

  為詳細掌握這些“恐怖分子”下一次的“作案”計劃,研究人員使用了14年的信息來建立模型(從2000年到2014年),模擬出20種最常見腸道病毒中每一種的流行模式。

  模型測試中,科學家發現它能夠預測2015年和2016年大多數類型腸道病毒的后續暴發。

  “我們模型解釋數據的準確性意味著我們現在明白為什么這些暴發會發生,并且它們實際上是高度可預測的。”Margarita Pons-Salort博士說。

  她同時表示,這些信息有助于公眾和醫護人員在疾病發生前兩年內為疫情做好準備。該模型還將幫助設計疫苗接種策略(即應該接種疫苗的人員和何時接種疫苗),并預測疫苗的影響。

  “上述發現再次提示了病原監測體系的重要性,對于腸道病毒疫苗研發和免疫策略具有重要意義。”軍事醫學研究院微生物流行病研究所病毒室主任秦成峰認為,我國目前同時存在多種型別腸道病毒流行,手足口病等疾病負擔非常嚴重。與日本不同,我國EV71疫苗已經在我國上市,其他型別的腸道病毒疫苗也在研究中,利用這種模型對我國的腸道病毒監測數據進行分析將非常值得期待。

  該團隊現在正在測試其他國家/地區的數據模型,以確保它可以應用于世界更多地區。程唯珈

  論文相關信息:DOI: 10.1126/science.aat6777

本文由 ailsa 編輯發布
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