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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( 二 )

「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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正如预期的那样 ， 每种毒株的易感性枯竭与该毒株的传播能力呈负相关 。 每个毒株的易感性消耗也与其他β冠状病毒株的感染数呈负相关 ， 这些提供了交叉免疫的证据 。 另外 ， HCoV-HKU1的交叉免疫与自我免疫效果之比大于HCoV-OC43 ， 这表明HCoV-OC43具有更强的交叉免疫性 。 每种毒株的季节系数在各个季节中都相当一致 ， 并且与先前季节的发病率之间没有明显的相关性 ， 这与这些β冠状病毒株一年之内免疫力大幅下降的实验结果也是一致的 。 研究者将这些发现整合到一个两变量常微分方程（ODE）易感-暴露-传染-恢复-易感（SEIRS）的模型中 ， 以描述HCoV-OC43和HCoV-HKU1的传播动力学 。 该模型非常适合HCoV-OC43和HCoV-HKU1的每周发病率和估计的每周有效感染数 。 「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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根据最佳拟合模型参数 ， HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0在夏季的1.7和冬季的2.2之间之间变化 。 R0的峰值出现在1月第二周 。 与根据数据估算的季节性一致 。 同样与回归模型的结果一致 ， 在最佳拟合SEIRS模型中 ， 两种毒株的免疫持续时间约为45周 ， 并且每种毒株都能诱导出针对另一种的交叉免疫 。 模拟SARS-CoV-2的传播接下来 ， 研究者将第三种冠状病毒整合到动态传播模型中 ， 以代表SARS-CoV-2 。 根据其他β冠状病毒的最佳拟合值 ， 研究者假设其潜伏期为4.6天 ， 传染期为5天 。 模型中允许交叉免疫 ， 包含免疫持续时间、最大R0和R0的季节性变化 。 研究者假设2020年3月11日是新冠病毒持续传播的建立时间 ， 那天是世界卫生组织宣布SARS-CoV-2暴发为大流行的时间点 。 为了获得一组代表性的参数值 ， 研究者测量了现在到2025年的SARS-CoV-2年度感染和SARS-CoV-2年度高峰流行率 。 研究者将大流行后SARS-CoV-2的坑你动态概括为以下几种：年度暴发、两年一次暴发、零星暴发或虚拟消灭 。 总体而言 ， 与其他β属冠状病毒相比 ， SARS-CoV-2的免疫持续时间较短和交叉免疫程度较小 。 模型仿真证明了以下关键点：SARS-CoV-2可以在一年中的任何时候扩散在所有建模的场景中 ， 无论建立时间长短 ， SARS-CoV-2都可以产生大量暴发 。 从冬季到次年春季的模式倾向于暴发高峰较低的疫情 ， 而从秋季到冬季的模式则可能产生更为严重的疫情 。 如果康复者对SARS-CoV-2的免疫力不是永久性的：很可能会进入常规循环就像大流感一样 ， 许多情景会导致SARS-CoV-2与其他人类β冠状病毒一起进入长期循环 ， 在接下来的5年中可能以每年 ， 每两年或零星的方式出 。 短期免疫力（大约40周 ， 类似于HCoV-OC43和HCoV-HKU1）有利于建立年度SARS-CoV-2暴发 ， 而长期免疫力（两年）则有利于每两年暴发一次 。 「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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传播的高季节性变化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与流感一样 ， SARS-CoV-2传播的季节性变化在不同的地理位置也有不同的表现 。 比如纽约夏季流感的R0下降约40％ ， 但佛罗里达州的下降仅20％ ， 这与估计的HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0的下降情况也基本一致 。 假设SARS-CoV-2夏季R0下降40％ ， 将减少首次大流行后的峰值发生率 。 但是 ， 较强的季节性强迫会导致夏季低传播期间易感个体的积累量增加 ， 从而导致大流行后时期的反复暴发和高峰 。 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长期免疫力能有效消除SARS-CoV-2并降低总体感染率 。 如果SARS-CoV-2诱导针对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的交叉免疫 ， 则所有β-冠状病毒的发生率都可能下降 ， 甚至几乎消失 。 如果SARS-CoV-2对它们产生70％的交叉免疫力 ， 则实际上消除HCoV-OC43和HCoV-HKU1是有可能的 ， 这与HCoV-OC43诱导针对HCoV-HKU1的交叉免疫估计水平相同 。 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 ， 但数年后卷土重来即使SARS-CoV-2免疫仅持续两年 ， HCoV-OC43和HCoV-HKU1的轻度（30％）交叉免疫仍可有效消除SARS-CoV-2的传播长达三年 ， 然后再次流行 。 只要SARS-CoV-2不能完全消亡 ， 它就会持续到2024年 。 为了说明这些情况 ， 研究者根据HCoV-OC43和HCoV-HKU1的估计R0使用了最大冬季R0为2.2 。 对于SARS-CoV-2 ， 这是对基本繁殖数量的较低但合理的估计 。 冬季R0增加到2.6会导致更严重的暴发 。 评估大流行初期的干预方案无论SARS-CoV-2的大流行后传播动态如何 ， 都需要采取紧急措施来应对其持续的流行 。 药物治疗和疫苗可能需要数月到数年 ， 而非药物干预（NPI）则是遏制SARS-CoV-2传播的唯一直接手段 。 在SARS-CoV-2广泛传播的国家中 ， 基本都采取了社交隔离措施 。 这些措施的必要持续时间和强度尚待确定 。 为了解决这个问题 ， 研究者调整了SEIRS传播模型以涵盖中度/轻度/无症状感染（占感染的95.6％） ， 导致住院但非重症监护的感染（占感染的3.08％）以及需要进行重症监护的感染（占感染的1.32％） 。 研究者假设最坏的情况是HCoV-OC43和HCoV-HKU1没有针对SARS-CoV-2的交叉免疫 ， 这使得SARS-CoV-2模型不受那些病毒的传播动态影响 。 根据传播模型拟合的结果 ， 研究者假设潜伏期为4.6天 ， 传染期为5天 ， 与其他研究的估计一致 。 研究者在推断HCoV的季节性变化的前提下 ， 将峰值（冬季）R0设置在2.2和2.6之间变化 ， 并允许夏季R0值在冬季R0值的60％（即相对较强的季节性）和100％（即无季节性）之间变化 。 研究者使用了美国的重症监护能力 ， 每10000名成人0.89张免费病床 ， 作为重症监护需求的基准 。 研究者基于2020年3月11日的流行建立时间来模拟流行轨迹 。 研究者通过将R0减小0%至60％的固定比例来模拟社交疏远政策的效果 。 研究者评估了“一次性”的社交疏远干预措施：比如为了将R0降低60％ ， 是通过在固定的持续时间（最多20周）内执行社交疏远或在是疫情开始两周之内启动无限期的社交疏远 。 研究者还评估了间歇性社交疏远措施 ， 其目的是在感染流行率高于阈值时将社交疏远功能设置为“开” ， 而当感染率低于第二个较低阈值时将社交隔离功能设置为“关闭” ， 以保持重症监护的数量每10000名成人中0.89以下的患者 。 研究者设置每10000人中有35例病例达到“开” ， 设置每10000名成年人中有5例作为“关闭”阈值 。 在实践中 ， 需要根据当地的流行病动态和医院的能力来调整阈值 。 研究者围绕这些阈值进行了敏感性分析 ， 以评估它们如何影响干预的持续时间、频率 。 研究者还实现了一个模型 ， 在潜伏期 ， 传染期和每个住院期间均设有额外的病房 ， 以使这些状态下的等待时间是伽玛分布的 ， 而不是呈指数分布的 。 最后 ， 研究者评估了重症监护能力加倍（以及相关的开/关阈值）对社交疏远措施的频率和总体持续时间的影响 。 研究者评估了有效性和持续时间各不相同的“一次性”社交疏远措施 ， 对“有”或“没有”季节性变化的流行高峰和流行时间的影响 。 当传播不受季节影响时 ， 一次性的社交疏远措施减少了流行高峰 。 在所有情况下 ， 模拟取消社交疏远措施后 ， 新冠都将重新流行 。 但是 ， 更长和更严格的一次性社交疏远措施并不总是与流行病高峰规模的进一步减少相关 。 例如 ， 在一个为期20周的社交疏远时期 ， R0降低了60％ ， 但二次暴发的峰值大小几乎与不受控制的流行病的峰值大小相同：因为之前的社交疏远非常有效 ， 所以几乎没有建立人群免疫 。 高峰大小的最大减少来自社交疏远的强度和持续时间 ， 高峰之间的情况大致相等 。


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