传染病动力学模型（第一场）

dearhang

检索：张冰
翻译：刘菁
审校：周艳芝   覃婷


编者按
提起数学模型，感觉好高大上！你是不是也想自己建个模型，然后很牛掰的将一大堆数据导进去，之后得出来一整套的结论，然后用它们来指点江山，激昂文字……！公共卫生学研究的对象是群体，群体研究需要大量的数据做为支撑。如何正确地获取数据、分析数据，最终利用数据进行预测和决策，就是模型要解决的问题。今天，让我们先来看看数学模型用于传染病控制的第一场，即传染病动力学模型在传染病控制中的应用现况及前景。




全球范围内的传染性疾病动力学模型的建立之应用现况及前景

              
背景：尽管在传染性疾病的预防和控制方面，人们已经取得了许多显著的成绩，但是传染性疾病仍然极大的威胁着人类和动物的健康。病原体的生态学和进化动力学广泛发生于互相交织的时间、组织和空间维度，从数小时到数月，从细胞到生态系统，从局部地区到世界范围。一些病原体会直接在同一种属的不同个体之间直接传播，而其它一些病原体则会在不同种属的宿主间传播，传播媒介可为节肢动物，或在环境中长期存活。许多因素，包括日趋严重的抗菌素耐药，人类间相互联系的频繁，人口增加，城市化，环境和土地使用的变化，以及人们行为的变化，都给传染性疾病的防控带来巨大挑战。面对这些复杂因素，数学模型成为解释传染病流行病学模式，并为整体防控决策的制定和评估提供非常有价值的工具。


进展：在过去50年里，传染性疾病动力学的研究已经进入到一个学科深度融合的领域，包含了数学、流行病学、生态学、进化生物学、免疫学、社会学和公共卫生学。从如何建立合适的数据收集体系到处理海量的信息，都是目前面临的实际困难。理论研究上的挑战，主要要求在多层面、非线性的系统里研究传染病的发展进化和传播，以及无法预知的病原生物学或人类行为。如何去控制传染病发展传播中的关键事件？在这篇综述里，我们以西非埃博拉病毒的暴发应答这一例子作为开头。在这里，面临的困难包括了感染病例的低报告率、防控措施影响因素的相关信息不足、以及对人们对应对措施的理解。未来可能出现的动物传染病，将考验我们发现不规则传染病暴发的能力，在人畜共患病抬头的背景下，估计其在人与人之间传播的可能性，同时分析其进化为致病性更高菌株的风险性的能力。提高对传染病在食物网中、以及生态系统中的传播动力学的理解是解决问题的关键。同时发生的多物种感染，日渐被认为是一种严重的公共卫生危害，但是，我们对不同病原体与其宿主间是如何作用的，却知之甚少。病原体的基因学研究，已成为研究病原体进化和传播的重要工具，但是不同病原间的异质性是这种研究推进的主要障碍，它不同于随机混合的简单假设，给研究传染性疾病的传播和控制带来了新的启示。无论是基于失配或不完整的数据进行模型参数的预测，还是将模型结果与实际观察指标进行比对，人们都取得了快速的进步。新的关于社会关联性和行为学的数据流已开始使用，同时结合了多种不同来源的数据，更为目前的研究带来了极大的挑战。所有这些数学模型上进行的努力和探索，都有可能为公共卫生政策的制定提供依据。实际上，越来越多的数学模型正在被使用，用来对控制和消除传染性疾病提供支持。


前景：对于复杂而困难的传染病学研究来说，数学模型是潜在的有效工具。通过利用新的数据流，并结合决策者和多学科传染病研究人员间有效而持续的沟通，数学模型将有助于解开传染病传播的机理，并为传染病的防控提供新方法，最终有助于形成国家甚至世界的公共卫生政策。



参考文献
Hans Heesterbeek, Roy M. Anderson,Viggo Andreasen, et al.Modeling infectious disease dynamics in the complex landscape of global health.13 MARCH 2015 •VOL 347 ISSUE 6227  .
The list of author affiliations is available in the full article online. *Corresponding author. E-mail: j.a.p.heesterbeek@uu.nl Cite this article as H. Heesterbeek et al., Science 347,aaa4339 (2015). DOI: 10.1126/science.aaa4339

图文编辑：朱迪