本文首發於微信公眾號：一線科普（yixiankepu）
2020年2月20日，來自中山大學的研究團隊的在醫學預印本平臺《<strong>medRxiv》在線發表了一篇名為"Estimation of the epidemic properties of the 2019 novel coronavirus: A mathematical modeling study"的研究論文，文章的中文譯名是《預測2019年新冠病毒的流行性：一項數學建模研究》。
在論文中，研究人員收集了國家衛健委發佈的病例數據，並使用5種獨立的數學模型對病毒的流行性特徵進行了準確的刻畫，<strong>結果表明，武漢封城後，基本繁殖數（R0）顯著下降，此外，與流行性腮腺炎和天花等疾病相比，新冠病毒或許具有十分相似的極高傳染性！
基本繁殖數（R0）
2019年12月，新冠病毒疫情在中國湖北武漢市開始爆發。1月30日，世界衛生組織（WHO）宣佈新冠肺炎（COVID-19）為國際突發公共衛生事件，在1月23日，湖北省政府對武漢市實行封城，以防止疫情繼續蔓延。
在疫情初期，通過數學模型可以計算出基本繁殖數（R0），該數值可以被用來評估病毒的傳染性和傳播速度，其中，基本繁殖數指的是：在沒有外力介入，且所有人都沒有免疫力的情況下，一個患者會把疾病傳染給其他多少個人的平均數。
5種數模方法及假設
本研究是基於國家衛健委（NHC）從1月10日至2月8日的數據，研究人員使用了5種獨立數學建模方法對COVID-19的基本繁殖數（R0）進行了估算，分別如下所示：
（1）指數增長模型（EG），該模型假定病毒呈指數增長曲線，並根據Lotka-Euler方程估算R0
（2）最大似然法估計（ML），其中在最經典的SIR模型的假設下，情況的似然性直接用R0表示，下圖為SIR模型，其中S表示Susceptible（易感者）、I表示Infectious（感染者）、R表示Recovered（移出者）。
（3）序列貝葉斯法（SB），每個時間點使用前一個時間點的後驗作為新的先驗，並依次估算R0的後驗概率分佈
（4）與時間有關的再生數（TD），其中任何時間點的基本再生數都被估計為先前時間點的累計R0平均值
（5）考慮到存在無症狀潛伏期， SEIR模型也被應用到本研究中，如下圖所示，相比於SIR模型，SEIR模型多了一個Exposed（潛伏者）。
R0顯著下降，武漢封城合理
本研究的時間段如下表所示，包括武漢封城之前（Before closure）、封城之後（After closure）以及整個時期（Entire period），可以看出，在武漢封城後，疫情蔓延的速度有所放緩，具體而言，R0從封城前的4.38明顯降至封城後的3.41。
如下圖所示，研究人員分別使用了5種數模方法對封城前（左上）、封城後（右上）以及整個時期（下方）進行了R0的預測。其中，左上圖可以看出，封城前的一段時間的R0已經大於5，<strong>這表明新冠病毒的傳染性可以和腮腺炎、天花等相比較，後兩者都是具有極強傳染性的疾病，因此，新冠肺炎極有可能存在全球大流行的趨勢。
此外，本研究發現，<strong>整個時期的R0約為3.39，該數字表明瞭病毒的傳播速度非常快，此外，封城前和封城後的RO分別為4.38和3.41，這證明了武漢封城的決定是合理的！
最後，作者認為，新加坡、日本、韓國等城市應該考慮實施更加積極的抗疫措施，從而防止該疾病在全球流行！
參考文獻
封面圖源：nature
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.18.20024315v1.article-metrics
閱讀更多 一線科普 的文章
