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「科技湃」美国需“社交疏远”到2022年，哈佛：新冠可能循环暴发

疫情尚未平息 ， 经济已快熄火 ， 美国总统特朗普本周祭出大招——尽快“重启美国” 。 不过根据哈佛大学公共卫生学院的最新研究：不太有效的“一次性”社交疏远措施可能会导致长时间的新冠流行病高峰 。 该研究通过建模分析得出：直到2022年之前 ， 美国可能都一直需要执行“间歇性”的社交疏远干预 ， 除非重症监护能力显著提高 ， 或有特效药、疫苗可用 。 据美国约翰斯·霍普金斯大学发布的最新统计数据显示 ， 截至美东时间4月18日16时30分 ， 美国累计新冠确诊病例升至726645例 ， 累计死亡37938例 。 该研究于当地时间4月14日刊登于顶尖学术期刊《科学》（Science）杂志 ， 通讯作者为哈佛大学流行病学教授MarcLipsitch与哈佛大学免疫与传染病学教授YonatanH.Grad 。 「科技湃」美国需“社交疏远”到2022年，哈佛：新冠可能循环暴发
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作者表示：目前人们迫切需要了解新冠病毒未来的传播趋势可能是怎样的 。 研究者通过调取美国的β属冠状病毒OC43和HKU1的季节性、免疫、交叉免疫数据 ， 以此为基础构建新冠病毒的传播模型 。 研究者预计 ， 新冠病毒在这波大流行之后 ， 在今年冬季将再度暴发 。 要衡量社交疏远措施是否成功 ， 关键指标是看当地的重症监护能力在疫情的冲击下是否能避免“挤兑” 。 为避免这一幕 ， 美国到2022年可能仍需要长期或间歇性的实施社交疏远干预 。 其他措施 ， 包括扩大重症监护能力和有效的治疗方法 ， 将提高间歇性疏远措施的成功率 ， 并加速人群获得免疫力 。 研究者建议 ， 眼下迫切需要进行纵向的血清学调查以确定康复者对SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间 。 即使在明显消除的情况下 ， 也应继续监测SARS-CoV-2的动态 ， 因为新冠疫情可能会在2024年晚些时再度暴发 。 该研究的主要结论还包括：1、SARS-CoV-2虽然可能表现出季节性差异 ， 但可以在一年中的任何时候扩散；2、如果康复者对SARS-CoV-2的免疫力不是永久性的：该病毒引发的疫情很可能会进入常规循环；3、如果SARS-CoV-2传播具有高季节性变化 ， 可导致在最初的大流行后期峰值发病率会降低 ， 但冬季反复暴发力度大；4、如果对SARS-CoV-2的免疫力是永久的：则该病毒可能在造成重大疫情后消失五年或更长时间；5、如果对SARS-CoV-2的免疫力仅持续2年：其他β冠状病毒对SARS-CoV-2的低交叉免疫力可能使SARS-CoV-2表面上消失 ， 但数年后卷土重来 。 研究者还表示：通过模型提出了各种方案 ， 旨在在特定假设下预测可能的SARS-CoV-2传播动态 。 考虑到持续的社交疏远干预可能带来的经济负担 ， 研究者对这些情况的可取性不持任何立场 ， 但研究者注意到 ， 如果社交疏远干预效果不佳和/或持续时间不够长 ， 则可能对医疗系统造成灾难性负担 。 该模型将必须根据当地情况进行定制 ， 并在可获得更准确的数据时进行更新 。 迫切需要进行纵向血清学研究 ， 以确定对SARS-CoV-2的免疫力的程度和持续时间 ， 并应在未来几年中进行流行病学监测 ， 以预见复发的可能性 。 附：研究方法意大利、美国等的经验表明 ， 医疗资源再丰富 ， 在新冠暴发的冲击下仍可能遭遇短缺 。 在没有特效药物的情况下 ， 各国的干预措施主要包括：追踪接触者、隔离和增加社交距离 。 这些紧急响应所需的强度、持续时间和紧迫性 ， 将取决于目前的大流行如何发展以及新冠病毒后续的传播动力学 。 在最初的大流行浪潮中 ， 许多国家采取了疏远社交距离的措施 ， 有的国家在实现了对传染病的充分控制之后 ， 正在逐步取消这些措施 。 但是 ， 研究者表示 ， 为降低疫情复发的可能性 ， 可能需要延长或实施间歇性的社交疏远政策 。 在新冠疫情暴发之初 ， 有分析称新冠病毒的结局可能紧随其冠状病毒“亲戚”SARS-CoV——在造成短暂、严重的流行之后 ， 通过加强公共卫生措施最终消声灭迹 。 但现在看来这种可能性基本不存在了 。 新冠病毒后续的传播更可能是：在引起全球大流行的感染浪潮之后 ， 出现季节性传播 ， 类似于大流感 。 这种情形类似于先前的人畜共患人类冠状病毒——HCoV-OC43——不过OC43的症状大多轻微甚至无症状 。 新冠病毒的大流行和其后的传播动力学将取决于这些因素：病毒传播的季节性变化程度、免疫持续时间、SARS-CoV-2与其他冠状病毒之间的交叉免疫程度以及控制措施的强度和时机 。 SARS-CoV-2属于β属冠状病毒属 ， β属还包括SARS-CoV ， MERS-CoV和其他两种人类冠状病毒——HCoV-OC43和HCoV-HKU1 。 SARS-CoV和MERS冠状病毒可导致严重疾病 ， 病死率分别约为9％和36％ ， 但两者的传播有限 。 HCoV-OC43和HCoV-HKU1感染者可能是无症状或轻度至中度的上呼吸道疾病；这些人类冠状病毒被认为是普通感冒的第二大常见原因 。 HCoV-OC43和HCoV-HKU1在温带地区每年导致冬季呼吸道疾病暴发 ， 这表明冬季气候和宿主行为可能有助于冠状病毒的传播 ， 就像流行性感冒一样 。 HCoV-OC43和HCoV-HKU1的免疫力在一年之内就消失了 ， 但SARS-CoV感染可以产生更持久的免疫力 。 β冠状病毒可以诱导相互之间的免疫反应：SARS-CoV感染可以生成针对HCoV-OC43的中和抗体 ， 而HCoV-OC43感染也可以生成针对SARS-CoV的交叉免疫抗体 。 SARS-CoV-2的大多数病例患有轻度至中度疾病 ， 严重下呼吸道感染的发生率有限 。 当前的COVID-19病死率估计在0.6％至3.5％之间 ， 表明严重程度低于SARS-CoV和MERS-CoV ， 但严重程度高于HCoV-OC43和HCoV-HKU1 。 与SARS-CoV和MERS冠状病毒相比 ， 新冠病毒在症状尚轻时就开始具有高传染性 ， 这使基于病例跟踪的干预措施难以奏效 。 到目前为止 ， 密集测试和基于案例的干预措施已成为某些地区（例如新加坡和中国香港）的疾控核心 。 许多其他国家正在采取称为“社交疏远”或“物理疏远”措施 ， 关闭学校和工作场所 ， 限制聚会的规模 。 这些策略的目标是降低流行病的峰值强度（“压平曲线” ， flattenthecurve） ， 降低卫生系统资源挤兑风险 ， 并为开发药物和疫苗的争取时间 。 假设新冠在中国的基本传染数R0在2到2.5之间 ， 社交疏远措施要奏效 ， 就必须使基本传染数下降50%-60％ ， 这样才能压制疫情 。 有研究显示 ， 通过强有力的措施 ， 深圳将基本传染数减少了85％ 。 但是 ， 尚不清楚在全球其他地方能否也取得这样的效果 。 来自美国西雅图的最新数据表明 ， 该地区的基本传染数仅下降至约1.4 ， 也就是说只下降了约30%-45％ 。 此外 ， 社交疏远措施可能需要持续数月才能有效控制传播并降低新冠疫情死灰复燃的可能性 。 社交疏远干预措施成功与否的关键指标是病例数是否会多到挤兑当地的重症监护容量 。 武汉市疫情暴发的模型研究和经验表明 ， 如果疏远措施未能迅速或足够有效地实施 ， 即使在高收入国家 ， 重症监护能也可能被病患超过许多倍 。 缓解问题的方法包括：增加重症监护能力 ， 比如迅速建造或重新利用医院设施 ， 增加呼吸机的制造 。 通过治疗手段减少重症发生率 ， 也能减轻医疗保健系统的负担 。 本研究确定了病毒、环境和免疫因素 ， 这些因素共同决定了SARS-CoV-2的传播动力学 。 研究者将研究结果整合到数学模型中 ， 对SARS-CoV-2后续的传播进行前景分析 。 使用该模型 ， 研究者评估了在扩展重症监护能力后 ， 未来几个月要控制新冠疫情所需的社交疏远措施需要多久、多强 。 HCoV-OC43和HCoV-HKU1的传播动力学研究者使用了来自美国的数据来模拟温带地区β冠状病毒的传播 ， 并预测了从现在到2025年新冠疫情的可能动态 。 研究者首先评估了季节性因素、免疫力持续时间和HCoV-OC43与HCoV-HKU1交叉免疫对病毒感染的作用 。 研究者使用HCoV-OC43和HCoV-HKU1的每周实验室阳性试验百分比等数据进行一定的加权处理 ， 来估算美国历史上的冠状病毒发生率 ， 并将其保持在一定的比例常数内 。 为了量化传播强度随时间的变化 ， 研究者估算了每周的有效传染数 ， 定义为单个感染个体引起的继发感染的平均数 。 每种β属冠状病毒的有效感染数均显示出季节性模式 。 研究者将分析限制在基于足够样本的“季节性”估算值 ， 这些样本大致分布在跨年度的40周内 ， 其中20周分布在第二年 ， 从时间看大约是当年10月份至第二年的5月份 。 对于HCoV-OC43和HCoV-HKU1 ， 有效感染数通常在10月至11月达到顶峰 ， 在次年的2月至5月达到低谷 。 在研究者的数据中包含的五个季节（2014-2019年） ， 除去异常值后 ， HCoV-HKU1的中位有效峰值感染数为1.85（范围：1.61-2.21） ， HCoV-OC43的为1.56（范围：1.54-1.80） 。 为了量化免疫和季节对β属冠状病毒传播动态的影响 ， 研究者采用了回归模型 ， 该模型将每种毒株（HKU1和OC43）的有效感染数表示为基线可传播常数（该数字与基本传染数R0和每个季节开始时易感人群的比例有关） ， 并涵盖了同一毒株感染导致的易感性枯竭、另一毒株感染而导致的易感性枯竭以及无法解释的季节性传播强度变化等 。 这些协变量能够解释大多数观察到的有效感染数的变异性（调整后的R2：74.3％） 。 这些协变量中每个变量对每周感染数量的估计乘积效应如下所示 。


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