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人畜共患疾病

主设计:Anthony Eslick。

今年1月,the加拿大健康启动bluedot报道称,中国比美国疾控中心或世界卫生组织早了近一周就发出了新冠病毒爆发的警告。这是一个令人印象深刻的模型展示,但一旦一种疾病出现,疫情应对者和公共卫生官员已经在锁链后面。

凯里研究所的疾病生态学家芭芭拉·韩(Barbara Han)希望把人类放在首位。

“我们想要做的是赶在疫情爆发之前,”韩说,“特别是那些最终导致大规模人员伤亡”或破坏全球经济稳定的疾病。

使用机器学习方法,韩是建筑模型,以预测将导致下一个主要爆发的病原体最有可能来自。更频繁的是,下一个大流行威胁将来自动物对人类疾病。

根据美国疾病控制与预防中心(CDC)的说法,75%的新发传染病是人畜共患的疾病,这些疾病是我们以前从未见过的病原体,比如新型冠状病毒,或者是突变到可能从未见过的。这些动物传播的疾病有时会发生变异,并传染给人类,具有潜在的毁灭性后果。

“挑战预测的极限真的很重要,”韩说,“对那些有可能将病原体传播给人类的高风险物种做出具体的、可测试的预测。”

找到一个人畜共患病

寻找这些动物的动物宿主对人类疾病非常困难。例如,拿蝙蝠,这是指出病毒的储层。蝙蝠是一个令人震惊的大量哺乳动物队列,仅次于啮齿动物 - 纯粹品种是第一个难度。

一旦某些物种被确定为可能的嫌疑人,那么你需要去收集大量的样本,经常在远程和令人不快的位置,同时避免自己生病。

“曼尼托巴州大学病毒发病机构副教授Jason Kindrachuk说:”这不仅需要一个物理收费,而且需要一个身体收费。““这并不像你出去那么容易,拿一个净,抓住一个蝙蝠,就是这样。”

印度飞狐(Pteropus giganteus)是已知的Nipah病毒水库。寻找动物传播疾病的水库,有助于当局可能会在开始之前预防疫情。照片由奥斯拉弗伊斯兰。

印度飞狐(Pteropus giganteus)是已知的Nipah病毒水库。寻找动物传播疾病的水库,有助于当局可能会在开始之前预防疫情。照片由奥斯拉弗伊斯兰。

通常没有办法肯定需要采样哪些身体流体 - 并避免。注射器的滑动可能意味着与动物病感染。而且也无法保证你鞭打的蝙蝠,所有皮革,尖牙和毛皮,都会有病毒;你需要在合适的时间捕捉正确的一个。

整个考验是昂贵的,困难的,而且是绝对必要的。

预测人畜共患病是一件非常困难的事情,如果我们知道在哪里寻找——例如,中国的家养猪和家禽数量。但是,Kindrachuk说,野生动物传染病要棘手得多。“在他们开始行动之前,我们不知道他们会做什么。”

根据美国疾病控制与预防中心的数据,75%的新发传染病是人畜共患的疾病。

世界卫生组织的流行病顾问和首席医学科学家奥贡尼伊说,找到动物传播疾病的宿主有助于当局在疾病爆发之前预防疾病的爆发尼日利亚疾病控制中心(美国国家气象资料中心)。

即使疫情确实发生,了解这种人畜共患疾病是如何传播的有助于更快地控制它。在尼日利亚,拉沙热病毒是由一种啮齿类动物——多栖鼠——携带的。确保在人口稠密地区消除或避免该病媒,将有助于预防疫情暴发,并阻止已经发生的疫情。

造型动物传播疾病

韩创建了使用机器学习的模型来预测人畜共患病的最可能水库,以及气候变化和人类活动如何影响我们承包它们的机会。

生物学家们辛辛苦苦收集了几十年的动物数据——体型和生理特征、饮食习惯、栖息地和范围、每年产仔数、寿命——所有这些都有助于描绘出一幅动物的图画。他说,没有这些基本数据,这个模型就无法预测下一个人畜共患疾病的宿主。

这与一些分子和细胞数据结合在一起,这些数据可以帮助区分同一物种的种群——挪威的老鼠不同于路易斯安那州的老鼠,Han说——以及一些关于气候和人口密度的粗略数据。

即使疫情确实发生,了解这种人畜共患疾病是如何传播的有助于更快地控制它。

总之,这些模型可以预测哪些蝙蝠最有可能感染人畜共患疾病,以及世界上哪些地区应该受到关注。通过使用她的算法的结果,研究人员可以最好地利用他们有限的资源,并提高狩猎的几率。

“我认为这将非常非常有帮助,”Ogunniyi说,“不仅在控制方面,而且在预防感染方面。”在像尼日利亚这样的国家,病毒性疾病如拉沙病和黄热病是地方病,能够预测哪些动物、哪些种群和哪些地区可能出现人畜共患疾病,将有助于国家疾病控制中心保持领先地位。

Barbara Han是Cary Institute的生态学家。她使用机器学习来预测将导致下一个主要爆发的病原体最有可能来自于此。照片由Pamela Freeman。

Barbara Han是Cary Institute的生态学家。她使用机器学习来预测将导致下一个主要爆发的病原体最有可能来自于此。照片由Pamela Freeman。

新型人畜共患疾病的出现基本上是既定的,并可能随着气候变化破坏人和动物的模式而加剧,使我们更密切地接触。在一个真正相互联系的世界里,病原体可以在飞机上突然出现并传播到世界各地,这可能是特别危险的。如果我们要抵御即将到来的大流行,我们将需要做好准备——不幸的是,为一种算法获得资金并不像为疫苗或抗病毒药物那样容易。

随着韩寒的模型在该领域得到更多的测试,算法的成功程度应该会继续提高;每一个数据点,无论是好是坏,都可以磨砺模型,最大化预测的准确性。

“根据我们手头的数据,这些模型就是它们的样子,”韩说。“如果有更多的数据,很难说它们会变得多么强大。”

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