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印度危险?普林斯顿大学新研究:高温高湿不会让新冠病毒“奇迹般”消失

前瞻网 04-10

新冠肺炎疫情发展至今已有数月,除了各施手段全力抗疫,人们还关心的一大问题是,疫情怎么样才会结束。

这个问题目前有多个说法,一是向欧洲部分国家那样 " 躺平 ",任由疾病在大多数人群中传播,等待 " 群体免疫 " 的形成 ; 二是像部分东亚国家一样,对国内活动进行严格限制,等待疫苗等有效方案的出现。还有一种则是像特朗普一样,指望新冠肺炎会 " 像奇迹一样 " 消失。

当然,特朗普的想法并非异想天开。

根据过往的研究,许多种病毒引发的传染病都会呈现季节性流行的特征,包括新冠病毒所属的冠状病毒中的部分种类,比如 2003 年流行的 SARS,在高温条件下的传播会减弱。很多人依次推断,新冠肺炎也有可能随着夏天高温的到来,自然消失。

随着新冠肺炎大流行出现蔓延到南亚的迹象,这个问题越来越受到关注。如果病毒不会因为高温消失,那么很可能在印度、孟加拉、巴基斯坦等人口密集、社会管理能力和医疗水平又相对落后国家造成继中国、欧美之后的第 3 波疫情高潮。

早前的研究得到的结论大多令人振奋——高温会抑制病毒传播。

例如中山大学团队称病毒传播最佳平均温度是 8.72 ℃,麻省理工学院研究者发现 90% 以上的确诊病例出现在气温在 3-17 ℃的地区,西班牙研究团队证明 8.7 ℃是 SARS-CoV-2 传播最激烈的温度等。

但是,普林斯顿大学一项基于湿度的研究表示,在新冠病毒的高易感性下,气候可能只会轻微地改变大流行的规模和持续时间,甚至于,未来几个月如果再有重大爆发,很可能就发生在更湿润温暖的气候中。

该研究以 Susceptible supply limits the role of climate in the COVID-19 pandemic ( 易感性限制了气候对新冠肺炎大流行的影响 ) 为题,于 4 月 7 日发表在医学预印本 MedRxiv 上。论文通讯作者为普林斯顿大学 Rachel E. Baker。

【研究过程

文章称,此前确实有多项研究使用回归框架拟合出的曲线,证明了病毒传播会受温湿度影响。但是,一方面目前关于该病流行的数据有限,早期结果不可避免存在不确定性 ; 更重要的是,在新冠病毒的高易感性下,气候驱动因素的相对重要性尚未得到充分描述。

因此,研究人员决定基于冠状病毒和其他存在直接传播特征的感染病的已知特征,来探讨这个问题。

研究人员创建了 3 个模拟场景,第 1 种是基于早前研究,假设新冠病毒对气候的敏感性与流感等相似,第 2、第 3 种则假设其与另外 2 种 B 类冠状病毒—— HCoV-HKU1 和 HCoV-OC43 具有相同的气候依赖性和免疫时长。

下图是 3 种病毒传播和湿度的关系,曲线越靠上,病毒传播受湿度的影响就越少。3 条黑线中,上方虚线是 HCoV-OC43 病毒,中间实现是流感病毒,下方虚线是 HCoV-HKU1 病毒。

可以看出,无论是流感还是 2 种 B 类冠状病毒的传播,都表现出了和湿度一定的相关性。

下面这张图片则是在某个特定湿度区间内,HCoV-OC43、HCoV-OC43 和新冠病毒病例的分布,都可以看出和湿度存在一定相关度。

( 左边 2 张图黄色柱状区域对应第 3 张图 X 轴的宽度 )

值得注意的是,新冠病毒病例和湿度的关系,与另外 2 种冠状病毒截然相反。在特定湿度范围下,湿度越大,传播能力就越强。

当然,特定湿度范围内总结出的规律不能简单扩散到其他湿度范围下,更不能证明湿度继续上升时,新冠病毒的传染力更强。

但这证明了,全球大流行的新冠病毒和主要在美国出现的另外 2 种 B 类冠状病毒以及过往的传染病,其传播模式和气候之间规律可能不尽相同。

基于这一点,研究团队基于相应气候学数据,对 9 个样本城市进行了传染病大流行的 SIRS 模拟。SIRS 模型是传染病学中常用的模拟方式,将传染病患者分成易感 - 感染 - 恢复 - 易感 4 个阶段,再分析其行为模式和对病毒传播的影响。

在下图中,这 9 个城市 ( 图中圆圈 ) 平均湿度和特定湿度的季节周期 ( a、b ) 都有很大不同。而在图 c-e 中,研究团队模拟了北半球、南半球和热带地区在人口保持不变的情况下,传染病大流行的演变过程。

明显可以看到,对于北半球地区的纽约、伦敦和德里,虽然 3 地气候迥然不同,但 3 种情况下的传染病大流行规模没有任何实质性差异。南半球城市也是如此。在流感和 HKU1 情景中,湿热的热带地区还出现了比北半球更持久但规模略小的疫情大流行。

就 OC43 疫情而言,所有地区的大流行情况都是一致的,规模也相似。较强的流感和 HKU1 疫情会受到气候的影响,但也只是产生轻微的区域差异。

除此以外更重要的是,不同场景中疫情大流行出现了不同特征,这使研究团队意识到了和人类免疫能力相关的因素在其中扮演的重要角色。

他们认为,免疫时长的变化决定了传染病大流行的时间。

例如在流感和 HKU1 传播的模拟情景中,二次高峰的出现存在时间差,可能就是由这一变量驱动的。换言之,免疫因素,或者说人类对病毒的易感性,在病毒传播中也起到了很重要的作用。

文章提到,由于缺乏群体免疫,这一因素在某种新病原体导致的传染病大流行中,扮演的角色尤为重要。

针对这一点,他们设计了新的模型,下面的平面图就反映了流感病毒、OC43、HKU1 最大人均流行病发病率对季节性湿度范围和易感人群比例的依赖关系。

根据平面图显示的结果,在既定的湿度条件和易感人群比例下,后者对传染病发病率的影响要更大。

为了说明传染病大流行的潜在长期变化趋势,研究团队用 SI 相平面上绘制了典型的大流行轨迹。最初的大流行轨迹 ( 红色 ) 相对独立于季节性的驱动因素,但随后会逐渐趋近于没有免疫因素参与的传播模式。

【结论:高温高热难以阻挡病毒传播

这项研究结果表明,虽然气候可能在某一特定地区传染病大流行暴发规模和时间的方面造成影响,但人群的免疫状况才是一个更为根本的驱动因素。因此,就新冠病毒而言,包括热带和温带地区都应该为严重暴发做好准备,夏季的高温难以有效限制感染的传播。

当然,这并不意味着气候因素不重要。从长期来看,传染病的流行周期可能与气候因素有关,等到最初阶段过去后,气候因素可能有助于预测疫情的发展。

无独有偶

这项研究从宏观数据上证明,新冠病毒很可能不受高温的影响。而此前南京医科大学团队的另一项研究,从微观室内环境案例中论证了这一点。

他们发表在《JAMA Network Open》上的文章《中国江苏省淮安市某公共浴池可能传播 SARS-CoV-2 型冠状病毒》提到,1 名新冠肺炎患者在 1 月 18 日在武汉旅游后去了江苏淮安的一家洗浴中心。

男士洗浴中心面积约为 300 平方米,温度在 25 至 41 摄氏度之间,湿度约为 60%,温度湿度均为正常范围内偏高的水平。

1 月 25 日,该患者确诊新冠肺炎。同时,在 1 月 18 日之后的 6-9 天里,当天洗浴中心的客人中有 7 人确诊。1 月 30 日,又有一名洗浴中心工作人员确诊。

研究团队表示:" 共有 8 名曾在洗浴中心工作或去过该中心的人在 6 至 9 天内出现了症状,这表明新冠病毒可能在这样的环境中传播并导致感染。"

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