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哈佛：新冠可能循环暴发，美国需“社交疏远”到2022年( 三 )


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 。
哈佛：新冠可能循环暴发，美国需“社交疏远”到2022年
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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 。
哈佛：新冠可能循环暴发，美国需“社交疏远”到2022年
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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 。
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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


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