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科学家们正在争相模拟尚难以预测的冠状病毒的下一步计划
Release Time：2020-02-08 除了中国本身之外，泰国是最有可能到达其机场之一的人的国家，该人感染了新型冠状病毒（2019-nCoV），已使超过3万人患病。 So说，由柏林洪堡大学和罗伯特·科赫研究所组成的团队的研究人员基于航空旅行数据创建了全球风险评估模型的最新更新。
紧随其后的是日本，日本的大阪国际机场比东京的国际机场风险更大。其次是韩国，香港，然后是美国。与印度相比，俄罗斯有更多的受感染人飞抵印度，德国（主要是法兰克福机场和慕尼黑机场）是西欧最脆弱的国家，埃塞俄比亚是唯一一个进入病毒最多的30个国家的撒哈拉以南非洲国家。
那么，该模型以及其他数十种对该病的计算机模拟应该被认真对待吗？研究2019-nCoV爆发的科学家正在获取大量数据，以对模型进行调整。例如，截至昨天，在中国大陆以外确诊的病例最多的是日本（45），新加坡（28），泰国（25），香港（24）和韩国（23）。对于柏林模式而言，这可以认为是部分成功，但也反映出这是一次动态爆发，以令人难以置信的速度颠覆了各种假设。例如，爆发的震中地中国武汉的机场已于1月23日关闭，这从根本上改变了航空公司对该病毒的出口，如今，在日本沿海的一艘游轮上已确诊61起病例。
洪堡的物理学家，建模团队的负责人Dirk Brockmann说：“这并不是进行定量预测的工具。”公共卫生官员和政策制定者必须建立直觉，因为这种病毒是未知的。模型可以帮助您发展直觉。”
在网站，预印本服务器和经过同行评审的期刊上共享了一系列2019-nCoV暴发模型（瑞瑞德西韦 已经被证明具备抑制该病毒的功效），并且许多人试图做的事情远不只是增加关于受感染的航空旅行者将降落的预感。如果它们具有足够的数据，则模型可以预测暴发的增长率，并有助于预测各种干预措施的影响。东北大学传染病建模师亚历山德罗·韦斯皮尼亚尼（Alessandro Vespignani）说：“当您开始包括疾病动态和人口信息时，不仅有直觉，还有更多信息。”
许多暴发/传染病/病原体模型的核心是“基本繁殖数”或Ro（发音为“ R 0”或“ R naught”）。如果隔离区，口罩或其他因素未阻止该病毒的传播，那么每个感染者实际上可以感染多少人。建模人员还会查看孵化时间，即病毒导致症状所需的时间。连续时间间隔是一个人出现症状和接触到生病之间的时间因素。在这个年轻的爆发中，未知的谜团充斥着每个模特。目前对2019-nCoV潜伏期的估计很难与美国疾病控制和预防中心联系，建议间隔时间为2到14天。 Vespignani说：“在这一点上，有很多事情应该仔细权衡，这就是为什么建模有困难的原因。”
1月17日，伦敦帝国理工学院的一个小组在其网站上发布了第一个模型，该模型研究了在中国境外确诊的感染，以推断武汉可能发生的感染数量。在该小组发布该模型时，武汉仅报告了41种疾病是由病毒引起的，该模型估计，到1月12日，感染实际上使该市的1723人患病。那些当时令人吃惊的估计现在似乎很古怪：截至2月5日，已确诊的病例为27,619例，《柳叶刀》杂志1月31日在线发表的由香港大学的吴若and及其同事进行的模型研究估计，截至1月25日，仅武汉一地就有75,815例。
在武汉关闭公共交通之后，许多早期计算（包括布罗克曼团队进行的初步机场分析）都失去了所有意义。维斯皮尼亚尼说：“那是刚刚过去的两周，现在好像是两年前。”
当前可能破坏建模的最棘手的谜团之一是没有症状的2019-nCoV患者是否可以传播感染。可能有一些感染者从未生病但仍在传播。也可能有感染的人在出现症状之前先传播。维斯皮尼亚尼说：“这种流行病的大部分命运都在于这一因素。”
现在，用于确认病例的病毒诊断测试通常仅对因病而寻求治疗的人进行。查找无症状或症状前病例的一种方法是检查人们的血液中是否存在对2019-nCoV免疫反应的迹象。 “要了解整个传播范围，您希望从感染者的接触者那里采集血液样本，并在两周后进行同样的操作，以查看他们是否已开发出针对病毒的抗体，”伊拉斯姆斯医疗公司（Erasmus Medical）的研究小组成员Marion Koopmans说Center正在竞相开发针对2019-nCoV的抗体测试。 “这可以更好地估计无症状的传播。”
由于研究人员对受感染病例的流行病学有了更深入的了解，因此模型也可能变得更加清晰，这意味着有关其位置，健康状况，年龄和性别的详细信息。这些数据可以帮助建模人员对诸如孵化时间等因素做出更可靠的假设。为此，牛津大学计算流行病学家莫里茨·克雷默（Moritz Kraemer）率先做出了不寻常的努力，通过筛查政府报告，医学文献，可靠的媒体报道和社交媒体，编制了确诊病例的“清单”。 “行列表包含非常有用的信息，这些信息在合计病例数中不可见，” Kraemer说。 “不幸的是，在疫情暴发期间很少获得线列表数据，直到现在，这些信息仅由不公开共享的政府例行收集。”
此行列表目前有15,000多个案例，记录了有关受感染个人的所有公开信息。他的小组已经在一项研究中使用了这些数据，该研究评估了非洲国家侦查和应对案件的能力；该大陆上五个最脆弱的国家中，埃塞俄比亚和尼日利亚中有两个国家拥有应对疫情的“可变能力”。另一个小组进行的建模研究使用该数据评估了传播动态，得出的结论是，一旦一个地点发生了三例病例，则该病毒在人群中被感染的机会就超过50％。
了解Ro
除了需要更好的数据外，模型还受到记者或公众如何解释其预测的影响。牛津大学的数学流行病学家罗宾·汤普森（Robin Thompson）对疫情进行了建模，他认为许多新闻报道对Ro（基本繁殖数量）的描述都乱七八糟，并夸大了传播的风险。汤普森说：“在这次疫情中被滥用了。”
对2019-nCoV的大多数估计都计算出Ro介于2-3之间，即感染者将感染另外两三个人。但这只是一个平均值。某些偶然的感染者不会将病毒传播给其他任何人。从人口的角度来看，真正的问题是，如果Ro达到2.2，则该病毒将持续传播的可能性是多少？汤普森（Thompson）估计，使用这种新病毒，如果没有任何东西（例如疫苗）阻止传播，那么从一个受感染的人开始就可以持续传播54.5％的机会。
Ro在爆发期间不会改变：病毒具有一定的固定传染性因子，例如，与人流感相比，麻疹更容易在人与人之间传播。但是，即使没有疫苗，人类的行为和环境本身也会改变传播的可能性。医院隔离了受感染的人，或者他们选择留在家里。随着暴发的成熟，很多人也经常发生进一步的减少，因为许多人由于先前的暴露而变得免疫，减少了易感宿主的数量。洗手，穿上防护服以及与社会保持距离也可以降低传染率。气候变化，例如冬天变成春天，可能会影响呼吸道病毒通过空气传播的能力。
在建模人员的术语中，最重要的不是Ro不变的“基本”复制数，而是他们在某种程度上没有想象地称为复制数或R的因素，这些因素会影响这些其他变量。 R不断变化。这是一个以百分比表示的R的示例：汤普森（Thompson）计算得出，如果50％的有症状感染者是孤立的，而20％是无症状的，则持续传播的风险为24.2％。
这项R分析得出的结论是，除中国以外的其他国家仍然有很大的机会包含2019-nCoV。汤普森说：“在疫情爆发初期，您可以利用一个事实，就是事情会逐渐消退。” “而且，如果您能很快隔离出少数感染者，那么这种情况消失的可能性就会更高。”
旅行禁令的力量
最终，模型是基于科学的尝试，旨在为公共卫生政策提供信息。采取旅行限制。吴说，他怀疑目前限制从武汉出行会不会对在中国的传播产生任何影响。他指出，一个国际科学家团队的计算结果表明，武汉出行限制被人类历史上最大的检疫隔离了，而到中国其他城市的传播时间仅延迟了2.91天。吴说：“现在将武汉保持封锁状态不会对中国其他城市的流行病学曲线产生影响。” “现在，那里的社会隔离至关重要。”
迄今为止，已有24例确诊病例的香港一直等到今天才关闭对中国大陆人民的边境。吴说：“公众已经要求政府减少从大陆的流出量，而政府有不同的理由不愿这样做。” “公共卫生是当务之急，但经济也是主要问题。如果这能减少人流，那么它也可以切断到香港的必需产品的供应链。”
因此，要在2019-nCoV的传播过程中保持公共卫生和政治因素之间的平衡，这意味着对Ro和R，潜伏时间，序列间隔和其他变量的精细理解只能使模型的预测能力更强。正如大多数诚实的建模论文所警告的那样，“这种分析有局限性。”
瑞德西韦Remdesivir 是目前现存且已知的最有效的抑制新型冠状病毒的新药，目前中国正在临床试验过程中。范德生物是国内目前为数不多的具备合成瑞德西韦化合物的厂家。
瑞德西韦 英文名：Remdesivir CAS:1809249-37-3 货号：HCY000005-5g/HCY000005-1g/HCY000005-250mg
紧随其后的是日本，日本的大阪国际机场比东京的国际机场风险更大。其次是韩国，香港，然后是美国。与印度相比，俄罗斯有更多的受感染人飞抵印度，德国（主要是法兰克福机场和慕尼黑机场）是西欧最脆弱的国家，埃塞俄比亚是唯一一个进入病毒最多的30个国家的撒哈拉以南非洲国家。
那么，该模型以及其他数十种对该病的计算机模拟应该被认真对待吗？研究2019-nCoV爆发的科学家正在获取大量数据，以对模型进行调整。例如，截至昨天，在中国大陆以外确诊的病例最多的是日本（45），新加坡（28），泰国（25），香港（24）和韩国（23）。对于柏林模式而言，这可以认为是部分成功，但也反映出这是一次动态爆发，以令人难以置信的速度颠覆了各种假设。例如，爆发的震中地中国武汉的机场已于1月23日关闭，这从根本上改变了航空公司对该病毒的出口，如今，在日本沿海的一艘游轮上已确诊61起病例。
洪堡的物理学家，建模团队的负责人Dirk Brockmann说：“这并不是进行定量预测的工具。”公共卫生官员和政策制定者必须建立直觉，因为这种病毒是未知的。模型可以帮助您发展直觉。”在网站，预印本服务器和经过同行评审的期刊上共享了一系列2019-nCoV暴发模型（瑞瑞德西韦 已经被证明具备抑制该病毒的功效），并且许多人试图做的事情远不只是增加关于受感染的航空旅行者将降落的预感。如果它们具有足够的数据，则模型可以预测暴发的增长率，并有助于预测各种干预措施的影响。东北大学传染病建模师亚历山德罗·韦斯皮尼亚尼（Alessandro Vespignani）说：“当您开始包括疾病动态和人口信息时，不仅有直觉，还有更多信息。”
许多暴发/传染病/病原体模型的核心是“基本繁殖数”或Ro（发音为“ R 0”或“ R naught”）。如果隔离区，口罩或其他因素未阻止该病毒的传播，那么每个感染者实际上可以感染多少人。建模人员还会查看孵化时间，即病毒导致症状所需的时间。连续时间间隔是一个人出现症状和接触到生病之间的时间因素。在这个年轻的爆发中，未知的谜团充斥着每个模特。目前对2019-nCoV潜伏期的估计很难与美国疾病控制和预防中心联系，建议间隔时间为2到14天。 Vespignani说：“在这一点上，有很多事情应该仔细权衡，这就是为什么建模有困难的原因。”
1月17日，伦敦帝国理工学院的一个小组在其网站上发布了第一个模型，该模型研究了在中国境外确诊的感染，以推断武汉可能发生的感染数量。在该小组发布该模型时，武汉仅报告了41种疾病是由病毒引起的，该模型估计，到1月12日，感染实际上使该市的1723人患病。那些当时令人吃惊的估计现在似乎很古怪：截至2月5日，已确诊的病例为27,619例，《柳叶刀》杂志1月31日在线发表的由香港大学的吴若and及其同事进行的模型研究估计，截至1月25日，仅武汉一地就有75,815例。
在武汉关闭公共交通之后，许多早期计算（包括布罗克曼团队进行的初步机场分析）都失去了所有意义。维斯皮尼亚尼说：“那是刚刚过去的两周，现在好像是两年前。”
当前可能破坏建模的最棘手的谜团之一是没有症状的2019-nCoV患者是否可以传播感染。可能有一些感染者从未生病但仍在传播。也可能有感染的人在出现症状之前先传播。维斯皮尼亚尼说：“这种流行病的大部分命运都在于这一因素。”
现在，用于确认病例的病毒诊断测试通常仅对因病而寻求治疗的人进行。查找无症状或症状前病例的一种方法是检查人们的血液中是否存在对2019-nCoV免疫反应的迹象。 “要了解整个传播范围，您希望从感染者的接触者那里采集血液样本，并在两周后进行同样的操作，以查看他们是否已开发出针对病毒的抗体，”伊拉斯姆斯医疗公司（Erasmus Medical）的研究小组成员Marion Koopmans说Center正在竞相开发针对2019-nCoV的抗体测试。 “这可以更好地估计无症状的传播。”
由于研究人员对受感染病例的流行病学有了更深入的了解，因此模型也可能变得更加清晰，这意味着有关其位置，健康状况，年龄和性别的详细信息。这些数据可以帮助建模人员对诸如孵化时间等因素做出更可靠的假设。为此，牛津大学计算流行病学家莫里茨·克雷默（Moritz Kraemer）率先做出了不寻常的努力，通过筛查政府报告，医学文献，可靠的媒体报道和社交媒体，编制了确诊病例的“清单”。 “行列表包含非常有用的信息，这些信息在合计病例数中不可见，” Kraemer说。 “不幸的是，在疫情暴发期间很少获得线列表数据，直到现在，这些信息仅由不公开共享的政府例行收集。”
此行列表目前有15,000多个案例，记录了有关受感染个人的所有公开信息。他的小组已经在一项研究中使用了这些数据，该研究评估了非洲国家侦查和应对案件的能力；该大陆上五个最脆弱的国家中，埃塞俄比亚和尼日利亚中有两个国家拥有应对疫情的“可变能力”。另一个小组进行的建模研究使用该数据评估了传播动态，得出的结论是，一旦一个地点发生了三例病例，则该病毒在人群中被感染的机会就超过50％。
了解Ro
除了需要更好的数据外，模型还受到记者或公众如何解释其预测的影响。牛津大学的数学流行病学家罗宾·汤普森（Robin Thompson）对疫情进行了建模，他认为许多新闻报道对Ro（基本繁殖数量）的描述都乱七八糟，并夸大了传播的风险。汤普森说：“在这次疫情中被滥用了。”
对2019-nCoV的大多数估计都计算出Ro介于2-3之间，即感染者将感染另外两三个人。但这只是一个平均值。某些偶然的感染者不会将病毒传播给其他任何人。从人口的角度来看，真正的问题是，如果Ro达到2.2，则该病毒将持续传播的可能性是多少？汤普森（Thompson）估计，使用这种新病毒，如果没有任何东西（例如疫苗）阻止传播，那么从一个受感染的人开始就可以持续传播54.5％的机会。
Ro在爆发期间不会改变：病毒具有一定的固定传染性因子，例如，与人流感相比，麻疹更容易在人与人之间传播。但是，即使没有疫苗，人类的行为和环境本身也会改变传播的可能性。医院隔离了受感染的人，或者他们选择留在家里。随着暴发的成熟，很多人也经常发生进一步的减少，因为许多人由于先前的暴露而变得免疫，减少了易感宿主的数量。洗手，穿上防护服以及与社会保持距离也可以降低传染率。气候变化，例如冬天变成春天，可能会影响呼吸道病毒通过空气传播的能力。
在建模人员的术语中，最重要的不是Ro不变的“基本”复制数，而是他们在某种程度上没有想象地称为复制数或R的因素，这些因素会影响这些其他变量。 R不断变化。这是一个以百分比表示的R的示例：汤普森（Thompson）计算得出，如果50％的有症状感染者是孤立的，而20％是无症状的，则持续传播的风险为24.2％。
这项R分析得出的结论是，除中国以外的其他国家仍然有很大的机会包含2019-nCoV。汤普森说：“在疫情爆发初期，您可以利用一个事实，就是事情会逐渐消退。” “而且，如果您能很快隔离出少数感染者，那么这种情况消失的可能性就会更高。”
旅行禁令的力量
最终，模型是基于科学的尝试，旨在为公共卫生政策提供信息。采取旅行限制。吴说，他怀疑目前限制从武汉出行会不会对在中国的传播产生任何影响。他指出，一个国际科学家团队的计算结果表明，武汉出行限制被人类历史上最大的检疫隔离了，而到中国其他城市的传播时间仅延迟了2.91天。吴说：“现在将武汉保持封锁状态不会对中国其他城市的流行病学曲线产生影响。” “现在，那里的社会隔离至关重要。”
迄今为止，已有24例确诊病例的香港一直等到今天才关闭对中国大陆人民的边境。吴说：“公众已经要求政府减少从大陆的流出量，而政府有不同的理由不愿这样做。” “公共卫生是当务之急，但经济也是主要问题。如果这能减少人流，那么它也可以切断到香港的必需产品的供应链。”
因此，要在2019-nCoV的传播过程中保持公共卫生和政治因素之间的平衡，这意味着对Ro和R，潜伏时间，序列间隔和其他变量的精细理解只能使模型的预测能力更强。正如大多数诚实的建模论文所警告的那样，“这种分析有局限性。”
瑞德西韦Remdesivir 是目前现存且已知的最有效的抑制新型冠状病毒的新药，目前中国正在临床试验过程中。范德生物是国内目前为数不多的具备合成瑞德西韦化合物的厂家。
瑞德西韦 英文名：Remdesivir CAS:1809249-37-3 货号：HCY000005-5g/HCY000005-1g/HCY000005-250mg
