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《Nature Physics》美國傳染病預測新模型:社會現象影響傳播規模

2020.02.25環球生技雜誌/記者 巫芝岳 編譯

《Nature Physics》美國傳染病預測新模型:社會現象影響傳播規模 (圖片來源:網路)

《Nature Physics》美國傳染病預測新模型:社會現象影響傳播規模 (圖片來源:網路)ˋ

昨(24)日,美國一跨校資訊科學研究團隊提出一項用於預測新興傳染病流行的模型,首次證明不同傳染病和社會現象的加乘,會如何造成單一疾病的傳染率預測複雜度大幅提升,該研究被發表於期刊《Nature Physics》。

過去人們普遍認為,如新冠病毒(COVID-19)、伊波拉病毒等流行病皆為獨立事件,每項流行病的預測規模,也單純與傳播速度成正比,但此研究團隊指出,一但有一個以上的流行病出現,情況會變得極為複雜,傳播率的一點微小變化也可能觸發疫情規模的大幅增長。

據研究,這些疾病會以「超指數」(SuperExponential)的方式增長,直到再也沒有新的宿主能被感染時才會趨緩。

研究人員先是於2015年,在美國新墨西哥的聖塔菲研究所(Santa Fe Institute),進行生物感染和社會感染的比較,佛蒙特大學(University of Vermont)Laurent HébertDufresne負責模擬社會互動如何強化傳染病的傳播。

他表示,同時存在的多種傳染疾病,可能會加乘疾病的傳播,例如患者已被一種疾病削弱了免疫力,就更容易感染其他疾病。

此外,研究也發現,當生物傳染與「社會性傳染」產生交互作用時,也會出現更複雜的模式,如歷史上曾在波多黎各因登革熱疫苗效用爭議而出現的「反疫苗運動」,反倒造成麻疹流行在當地死灰復燃,就是一經典案例。

Hébert-Dufresne指出,僅從數據可觀察到此一複雜模式,但卻仍難以得知是否有致命流行病,正因為其他病毒、社會現象,或這些因素的組合而被增強著。

Hébert-Dufresne表示,這項研究顯示,疾病流行的預測模型應超越單個傳染病的研究。針對近期COVID-19疫情預測,因為正好與流感季重疊,因此了解流感的流行情形,以及哪些病例有多重感染就非常重要。

參考資料:

1.論文原文:https://www.nature.com/articles/s41567-020-0791-2

2.https://www.sciencedaily.com/releases/2020/02/200224111409.htm

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