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哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图)

2020-07-13 来源: INSIGHT视界 原文链接 评论6条

哈佛大学公共卫生学院在《Science》科学杂志上发布的一篇文章,描述了一个很丧的未来,根据论文中的描述, 无 论是否能研发出疫苗,新冠病毒都可能会陪伴人类到2025年 。

没想到人类还没攻克癌症、艾滋病,而大规模传染病就已经成为新的挑战。

潘多拉的盒子打开, 疫情在全世界蔓延,不是一年、两年,而是五年、十年 ,甚至可能一直持续下去......

前不久,哈佛大学公共卫生学院发了一篇Science:

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 1

我下载了预印版,读完后脑子里产生了比较吓人的想法:

新冠病毒可能要陪伴人类很久,很久了……

根据论文中的描述,

无论是否能研发出疫苗,新冠病毒都可能会陪伴人类到2025年。

那么,2025年以后人类能摆脱新冠病毒吗?

不,只是到时我们就已经习惯了这种隔离的生活方式了……

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 2

具体来说,

1、 被我们寄予厚望的疫苗,作用很可能会非常小!

因为人类感染者产生的抗体有效期 可能 只有40周(<300天),比疫苗的研发周期都要短!

如果 疫苗不能起作用,那么新冠将会变成一个10-50倍致死率的流感,在全世界范围内反复爆发收割人头。2、 未来各国的策略,就是尽可能采用疏离措施,把感染率维持在一个较低的水平,以确保医疗体系不崩溃。

3、 新冠会长期成为老年人类的头号杀手,而人类整体的医疗支出会大幅上升,预期寿命会降低。

现在看来更可能的情况是:以后的每一年,病毒都会呼啸而来,直到地老天荒.……

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 3

哈佛大学的仿真结果:每一年新冠病毒都会卷土重来

没想到人类还没攻克癌症、艾滋病,而大规模传染病就已经成为新的挑战……

这下我终于理解为什么说21世纪是生命科学的世纪了!

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 4

闲言少叙,接下来就让我们看看这篇牛逼闪闪的Science里的到底说了点啥……

一、论文的思路和方法

这篇paper的题目是:

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 5

翻译过来就是 “预测大流行后的新冠病毒会如何传播” 。

顾名思义,论文先假设各国能成功把这波疫情大流行控制住,然后预测未来病毒会如何传播。

注意, 这篇文章 不是 预测最近几个月的感染人数, 而是 预测在未来很长一段时间(五年,甚至更长)疫情的 爆发 情况 。

果然从视野上,哈佛大学的论文就跟外面那些妖艳的paper不一样!

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 6

但是,一个问题是 ,这篇文章是在3月初就已经发布了pre-print版本,所以数据主要是基于2月份中国、伊朗和韩国的数据,并没有统计之后一个月欧洲和美国那种惊心动魄的大爆发,那么他们是如何得出结论的呢?

因为他们找了其他4种冠状病毒作为新冠的“参考物”。

我来解释一下,

这其实是非常普遍的思考方式,在日常生活中,我们就经常用这种方法来得到一些很难获得的数据。

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 7

在日常生活中应用参照物进行测量

具体到这篇论文,作者一共找了四个备选的β冠状病毒属作为参考物,它们分别是:

① SARS② MERS ③ HCoV-OC43④ HCoV-HKU1

SARS的病死率9%,MERS的病死率可达36%,而HCoV-OC43和HCoV-HKU1 则只能引起普通的感冒症状,病死率极低。

用“病死率”和“传染性(R0)”两个指标来描述四种冠状病毒的位置:

哈佛大学新冠最新研究 揭示了疫情的绝望未来....(组图) - 8

如果看传染性,新冠与OC43和HKU1接近,但如果看病死率,则远远高于后两者

所以,最简单的方式就是通过OC43和HKU1的传播情况建立冠状病毒的模型,再模拟预测新冠病毒在未来的传播。

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在初次爆发后,HKU1和OC43每年冬天都会卷土重来,“群体免疫”并没有什么luan用。而同样的剧本,新冠也可能会上演

作者通过美国呼吸和肠病毒监测系统(NREVSS)拿到2014-2019年五年的抽样数据,以此确定HKU1和OC43分别在流感季中检测为阳性的比例。

接下来的工作就 很简单 了, 只要 通过美国门诊 流感监测网络 (ILINet) 就 可以获得ILI(也就是流感)每周就诊的数据,结合这个数据就可以知道HKU1和OC43的就诊数据。

再通过CDC(美国疾控和预防中心)的FluView Interactive网站,就可以获得美国整体的流感数据,同样也就按比例获得了OC43和HKU1的感染者数据!

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美国疾控和预防中心(CDC)FluView Interactive网站截图

接下来的工作就 更简单 了,相信每一个二年级的小学生都能做到:

只要 构建一个“发生率模型”,把OC43和HKU1的传播数据代入模型,确定模型的参数, 就 可以预测新冠在未来的传播情况!

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这个“发生率模型”需要考虑3个参数:

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1、季节性传播参数

HCoV-OC43和HCoV-HKU1主要在温带地区冬季爆发,说明冬季的气候和人类生活习惯可能有助于冠状病毒的传播。

也就是说,不同季节新冠的传播能力可能是不同的。

2、免疫力持续的时间

HCoV-OC43和HCoV-HKU1免疫力只能持续大约 40周 ,而SARS感染后获得的免疫力可以相对更长,但由于缺少具体的数据,所以无法准确判断。

免疫力持续的时间是一个非常关键的指标!

3、交叉免疫程度

很神奇的一点是,不同的β冠状病毒可以诱导相互之间的免疫反应。

当初祸害人类几千年的天花,就是死在了牛痘这个猪队友的交叉免疫之下!

如果对于“交叉免疫”这个概念不理解的话,我可以打一个比方:

比如你买了 郭麒麟 的皮肤,就不光能获得 郭老师 的父爱,还很有可能获得 于谦 老师的遗产!。

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调整以上三个模型参数,再通过计算机模拟,就可以得到OC43和HKU1两种病毒的传播数据,结果发现与实际的传播情况拟合得非常好!

所以,这个模型是非常靠谱的!

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虚线代表模拟数据,实线代表真实数据

接下来要做的事情,想必各位已经非常清楚了……,就是把发生率模型应用在新冠肺炎的预测中。

二、论文的主要结论

1、 新冠病毒可以在 一年中的任何时候 扩散!

在论文的设置的所有季节,SARS-CoV-2 都!爆!发!了!

但前文说过,不同季节还是略有差异,比如秋冬季相交时的疫情会非常猛烈,而冬春季相交时的疫情则爆发和缓,但持续时间比较长。

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新冠在秋冬之交的爆发会更猛烈一些

具体的不同时间尺度的模拟结果如下表:

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新冠病毒在四季均有可能爆发,但烈度会有所不同

2、 如果感染者痊愈后 不能 获得长久的免疫力,那么新冠肺炎将会和其他的人类冠状病毒一样,在人类社会中 一直 存在, 不停 爆发。

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抗体的有效期将直接影响未来新瓜病毒爆发的频次

1) 如果抗体的免疫力只能维持 40周 ,那么新冠必然 每年 都会 爆发 一次(这种情况下的群体免疫策略就是一个彻底的笑话)。

2) 如果抗体的免疫力能维持 104周 (两年),那么新冠会 2、3年 出现一次大爆发,但每年也仍然会有 小规模 的疫情出现。

以上两种情况, 意味着抗体起作用的周期与疫苗研发的周期相当,或甚至远远短于疫苗研发周期,那么疫苗研发就必须成为一个 常态性 工作,永远持续下去,尽可能地帮人群建立抗体。

未来每个人 每年 都要至少注射一次疫苗!

也许是这篇论文的结论太丧,于是四位作者又给了一个 最乐观 的情况下的预测:

3) 如果 人类获得的免疫力是 永久性 的,新冠的感染率会大幅下降,病毒会消失五年或更长时间。

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最乐观的预测:疫情从明年开始彻底消失

但是,

众所周知的是,RNA病毒最大的特点就昫%@C58C突变率&nbwp;'E)常高 ,因为复制RNA时很容易出错,这也造成了RNA病毒对环境 极强 的适应性。

比如HCoV-OC43和HCoV-HKU1就只能维持大约40周的免疫力。

所以,这种最乐观的情况,基本上是不太可能发生的……

三、人类的“幸运”已经结束了

潘多拉的盒子打开,疫情在全世界蔓延,不是一年、两年,而是五年、十年,甚至可能一直持续下去,

这意味着:

彼此间的隔离将成为常态,人与人之间日常的交际会显著减少,甚至传承了成百上千年的很多风俗习惯也会彻底消失。

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未来的服务业将受到极大的抑制,人们会压缩非必须的服务业需求,除了医疗、教育等必须的服务需求外,其他都将尽可能地抑制。

例如对于人类的旅游业、餐饮业、院线、商业地产等等以及其他一切服务业相关行业可能都是重大的打击,可能彻底改变旅游业的业务逻辑。

又比如NBA的收入结构可能要发生根本的变化,人类体育运动最吸金的产业,可能会变成网络游戏。

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这类观众密集的体育赛事可能永远都不会出现了

在线教育、在线医疗、远程服务、VR、AR产业将迎来一波大发展,行业估值的逻辑已经完全改变了……

所以,时代真的变了,你准备好了吗?

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最新评论(6)
陌行
陌行 2020-07-14 回复
活着就不错 看来是真的
Nigel_Situ
Nigel_Situ 2020-07-13 回复
这场疫情是地球的报复吧
Verda秋
Verda秋 2020-07-13 回复
2020新目标:好好活着
胖金哥的胖金妞
胖金哥的胖金妞 2020-07-13 回复
美国、巴西、印度,一个比一个惨烈
小Q肥到爆
小Q肥到爆 2020-07-13 回复
这么模型感觉很可怕


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