全球新冠病例超1000万!哈佛学者:最终可能感染17亿人,离结束还很远

旭曦忆梦 关注

收藏于 : 2020-07-03 11:54   被转藏 : 1   

来源:腾讯医典(Dr_TXyidian)


据Worldometer网站 [1] 数据显示,截至6月30日8时43分左右,全球新冠肺炎确诊病例累计超过1000万例, 死亡累计超过50万例。


(全球新冠肺炎患者与死亡人数统计。来源:Worldmeter)


这两个“里程碑式”的传染病病例数字,加上最近北京因新发地疫情升级的二级防控,引发了大家的再次关注和恐慌。


到底,旷日持久的新冠疫情何时才能结束?


到底,何时才回到不必小心翼翼生活的常态?


这是每个人都想知道的答案。


2019年12月至今,短短半年时间,我们亲历了从一个新病毒被发现,到发展为百年不遇的疫情大流行的过程。


回顾新冠病毒的全球传播,我们看到,每个疫情中心都经历着相似的暴发轨迹——因为传染病的流行有规律可循,这也是为何数学模型有助理解疫情的原因之一。


武汉是第一个疫情中心,初期病例呈指数增长,医院超载。但经过强有力的封城和隔离措施,减少病毒源和接触传播,我们是第一个把疫情成功压制住的国家。


再看其他国家和地区的疫情发展,不难看出,虽然在最早期我们也犯了错误、走了弯路,但真的要感谢武汉及湖北的牺牲、全国医护科研人员的努力,以及每个人的责任感。


第二个疫情中心是欧洲的意大利和中东的伊朗,接着是美国纽约,再之后疫情中心转到南美洲的智利、巴西等国。


(全球每日新冠感染人数趋势图。数据来源:WHO官网)


再来看数据 [1] ,新冠疫情的发展从0到第一个100万,历时100天。但是,


从100万到200万,用了12天;

从200万到300万,用了13天;

从300万到400万,用了12天;

从400万到500万,用了11天;

从500万到600万,用了10天;

从600万到700万,用了8天;

从700万到800万,用了8天;

从800万到900万,用了6天;

从900万到1000万,用了6天。


每感染百万病例的时间,越来越短。


这些数据也远远不是疫情的全貌,这是因为检测能力有限,而且很多无症状感染者并没有被记录。

例如,美国目前已检测出250万例新冠肺炎患者,但根据预测,美国的实际检测能力只是实际病例数的1/10,据此推算,该国实际感染人数可能高达2500万人。


所以,疫情没有在夏季被遏制住( 新冠疫情夏天能结束吗?警告:秋冬可能迎来第二波病毒! ),反而可能在秋冬季节加快脚步。


我喜欢用数字说话,因为最公正最直 观。


在计算流行时间之前,还有一个重要事实是: 我们没有一个可以广泛使用的有效疫苗。


尽管一些有希望的疫苗已经进入2期或3期临床试验 [2] ,但这些试验特别是3期试验需要大规模人群测试,需要较长的时间,如果安全性不达标,最终也还是不能被批准使用。


今年2月上旬,我的导师、哈佛大学流行病学教授Dr. Marc Lipsitch(马克·利普斯奇博士)通过简单的数学计算,预测说,“我们很大可能性会看到(新型冠状病毒)全球大流行。 如果发生大流行并且没有采取有效的防控措施,那么考虑到它的基本传染数R 0 约为2,可预测 来年全球可能有40%~70%的成年人被感染 ,我们也不清楚这些感染者中有多少会表现出症状” [3]



我也做过一个粗略的计算, 保守估计,全球 30%的成年人会感染(因为会有一定的预防措施)。 据2019年全球人口调查数据,全球约有56亿15岁以上人口,也就是说, 将有大概17亿人感染 假设70%的人会表现出症状,病死率设为1%(目前全球数据监测的病死率约为5%),那么这场大流行可能会造成 1200万人死亡


疫情已经处在感染1000万、死亡50万的数字上了,假设只观察到10%的病例,那实际全球可能感染了1亿人,但依然远远低于保守估计的17亿。


所以,我们离大流行的结束还很远,不管何时,病毒都有可能卷土重来,因为存在免疫力的人数极低,而易感人群数目庞大。


今年4月,Dr. Marc Lipsitch教授牵头的研究团队,在《Science》发表了一篇题为“预测大流行后的新冠病毒的传播动态”的重要论文 [4]


(哈佛大学研究团队发布关于新冠病毒流行的预测论文。来源:《Science》期刊)


这篇论文结合新冠病毒的近亲——两种季节性新冠病毒的免疫力及流行数据,通过数学模型进行拟合,预测 新冠病毒会在人群中长期流行 (论文中插图只显示到2025年)。


如果新冠病毒与两种季节性近亲相似,感染后免疫力只能维持40周左右,那么新冠每年流行将如下图A中所示,冬春季节可达到2.5%~7.5%的感染率。


如果新冠病毒感染后,人体可产生较长时间的免疫力,例如2年,那么新冠病毒依然会在人群出现季节性流行(图B),只是感染人数会相对较少。



(论文中新冠流行动态预测(灰色线代表新冠)。A图假设新冠免疫力只能维持40周;B图假设新冠免疫力可长达2年。来源:《Science》期刊)


研究还显示,如果新冠病毒在人体内产生永久免疫,那么病毒会在人群消失。但呼吸道病毒变异快,能周期性逃离人体免疫。因此,这个“美好的期待”并不现实。

研究推测,今后一直会有新冠病毒的季节流行,免疫力持续的长短以及与近亲病毒的竞争情况,可能会影响其流行的严重程度。


这场疫情,人们最直观的感受是:自由被限制,生命有威胁,经济受损失。


不能随意出行、聚会,喜爱的娱乐活动、竞技运动、大型嗨到爆的演唱会都不再举办,炎热的夏季里黏糊糊地戴着口罩,做啥事都要小心翼翼,担心家长和长辈感染有风险,也可能工作岗位都不复存在……


我所在的美国,持续100天每天新增病例2万以上,病死率高达5%;最近又创每日病例增长新高,失业率极高,还有政治混乱、种族问题等等。世界各国也都显示出了应对疫情时的不堪一击。



(我居住地旁边公园的一些标示——鼓励大家佩戴口罩,保持距离。来源:作者拍摄)


那么长期影响呢?


我们先来看看百年前的“1918年H1N1大流行”带来的长期影响 [6-8]


这是一场死亡1500万~5000万的大流行,并且是身强力壮的年轻一代,感染后病情最为严重。


大流行造成的死亡,远超当时第一次世界大战的死亡人数。


20世纪初的一代人被称为 “失去的一代” ,包括在战争和流感大流行中死去的百万青壮年和他们留下的孤儿,以及大流感造成万千胎死腹中的孕期妇女。


也正是这次大流行,改变了人类的公共卫生观念。


全球流感监测系统,就是从那时开始逐渐建立起来,这才有了我们的流感数据及流感疫苗。很多国家也是在这之后,才开始建立更先进的传染病监测系统和开展全民卫生保健运动。


这次21世纪的大流行呢?


我们大概可以戏谑自己为“隔离的一代“——佩戴口罩,保持社交距离。 我们依然需要小心翼翼,认真防护,直到有了安全的疫苗,或者易感人群降低到不能维持疾病传播链。


长远来看,这一次,人类或许会通过疫情的影响,去重新思考社会生活和经济发展的方式——远程办公和远程教育或许会成为常态。


但更重要的是重新思考,如何建立有效的监测机制,去应对越发频繁的新型传染病。


(2015年比尔·盖茨关于疫情暴发思考的演讲。来源:TED)


最近,我时常想起比尔·盖茨2015年3月的演讲 [5] 。那时适逢埃博拉病毒暴发刚被控制,他总结了为什么埃博拉病毒能够被有效控制,也表达了最大的担忧:像流感一样的呼吸道病毒的大流行。


他提出,利用现有的科技力量,去建立一个“全球健康预警和应对系统”,着重去建设五个方面:


1. 建立灵敏的卫生系统,能够在最早期监测到新疫情;

2. 储备大量专业、训练有素的医疗团队,能随时调动应对疫情;

3. 用军队来配合医护人员,以利用军队移动迅速的特性;

4. 建立模型去进行情景模拟,查看防疫漏洞在哪里;

5. 加强疫苗和病理学上的研发工作,增强科技储备。


比尔·盖茨强调了这些事情的重要性和优先性,因为做好这些方面的花费,肯定比应对真正的大流行要便宜得多。


或许5年前,我们还不以为意。但5年后的我们,再听到这席话,是不是有点后悔:如果当年就开始准备了,如今就不会被打击得这么惨?


好在,为时还不晚。


这次大流行损失巨大,但总会过去,这依赖于每个人能够尽力防控。而人类是坚韧的,吸取这次的教训,建立更好的应对系统。我们终将,不再畏惧。


参考文献

[1]https://www.worldometers.info/coronavirus/

[2]全球疫苗研究追踪https://www.nytimes.com/interactive/2020/science/coronavirus-vaccine-tracker.html

[3]关于新冠病毒大流行的预测:https://twitter.com/mlipsitch/status/1228373884027592704

[4]Kissler, S. M., et al. (2020). "Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period." Science 368(6493): 860.

[5]比尔·盖茨2015年在TED平台的演讲。

https://www.ted.com/talks/bill_gates_the_next_outbreak_we_re_not_ready?language=en#t-365218

[6]https://www.bbc.com/ukchina/simp/vert-fut-46424320

[7]http://www.cas.cn/zt/kjzt/fdgx/ka/200306/t20030613_1710934.shtml

[8]https://www.bbc.com/zhongwen/simp/world-52467463

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