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COVID-19大流行期间施加的非药物干预措施打破了季节性流感传播的“常态”,目前,国际科学界尚未揭示其从“扰乱”到“恢复”的全过程。2023年6月至8月,余宏杰领衔的国际合作团队重建了COVID-19大流行前、中、后全球季节性流感的传播模式。
本研究识别了全球季节性流感的流行特征和传播关键区域,明确了针对COVID-19的非药物性干预措施对区域流感病毒进化/循环独立性的影响,以及大流行后流感传播模式的稳健恢复以及新型流感毒株起源地的不确定性,强调了加强呼吸道病原体的病毒学和基因监测、及时调整疫苗接种策略和监测方向的重要性。研究结果对未来大流行的综合应对提供了实证依据,将加深大流行情境下对季节性呼吸道病原体传播和进化的理解。
bet在线官网登录研究季节性流感的全球传播模式,对于制定流感防控措施具有重要科学意义。2024年11月8日,复旦大学公共卫生学院余宏杰教授团队关于季节性流感的全球时空传播动态及驱动机制的最新研究成果,以“COVID-19 pandemic interventions reshaped the global dispersal of seasonal influenza viruses”为题,在《科学》(Science)杂志上发表。
余宏杰重点思考这些问题:COVID-19大流行是否会影响季节性流感的全球传播和进化动态?可否重塑季节性流感全球传播和进化的格局?季节性流感何时恢复至大流行前的水平?余宏杰带领团队抽丝剥茧、层层深入开展研究。余宏杰的博士研究生陈志元从描述大流行期间全球季节性流感病毒的活动强度入手,不出意外地发现其整体活动水平显著降低,并且B/Yamagata谱系自2020年3月后似乎“销声匿迹”,但伴随全球针对COVID-19非药物性干预措施的逐步解除,流感病毒的活动水平又逐渐开始恢复。
《科学》(Science)杂志编辑及审稿人对论文高度评价:“研究结构和内容丰富”、“COVID-19大流行为流感传播提供的研究视角是独一无二的”、“研究提供了对季节性流感谱系动力学的最新理解,也定量剖析了大流行期间人群移动模式的变化在全球季节性流感传播的作用”。
过去一百年里,全球暴发过多次流感大流行,分别是1918年西班牙H1N1流感、1957年亚洲H2N2流感和1968年香港H3N2流感,以及2009年甲型H1N1流感。
复旦大学公共卫生学院2022级博士生陈志元是此文章的独立第一作者。复旦大学公共卫生学院教授、上海市重大传染病和生物安全研究院与复旦大学附属华山医院感染病科双聘PI余宏杰与牛津大学Moritz Kraemer教授、比利时鲁汶大学Philippe Lemey教授、皇家兽医学院Oliver Pybus教授为共同通讯作者。
为评估大流行期间不同流感季的传播强度和传播模式相似性,团队又进一步运用多维尺度分析方法研究了季节性流感传播的恢复。研究发现,大流行后期(2023年5月-2024年3月),全球季节性流感传播的模式和强度已基本恢复至大流行前的水平。
研究聚焦在重建四个时期“大流行前期(2017年1月-2020年3月)、大流行期的急性阶段(2020年4月-2021年3月)、大流行期的转变阶段(2021年4月-2023年4月)和大流行后期(2023年5月-2024年3月)”的全球季节性流感传播动态。余宏杰表示,团队整合全球流感流行病学监测数据、基因序列数据和人群航空流量数据,将全球分成了12个区域,在贝叶斯系统动力学的框架下重构了四个时期的季节性流感传播模式,并估计了传播的相关参数和潜在驱动因素。
尽管国际科学界在流感的流行病学领域已开展多年深入研究,但遗憾的是,还无法突破关键理论和技术以阐释两大问题:精确解析流感疫情在全球每年周而复始的发生规律、时空扩散过程及其驱动机制。
研究结果发现,季节性流感的活动水平和区域间航空流量均经历了“下降后恢复”的过程。区域间航空流量往往代表着长距离的人群移动情况。在时间异质性的系统动力学模型框架下进一步结合基因序列数据,团队发现,区域间航空流量是四个时期全球季节性流感传播的主要驱动因素。通过估计地理进化树中的主干区域,发现大流行期间,南亚和西亚分别是维持A型流感和B/Victoria循环的关键区域。
面对国际科学难题,余宏杰团队首先从疾病自然史出发,突破对疫情发生规律的已有认知,解析个体和群体的疾病负担,最后确定其特异的传播网络和演化机制。通过前期的深入研究和积累,余宏杰察觉到,COVID-19大流行给所有呼吸道传染病研究带来了“机会”:尽管感染不同呼吸道传染病病原体诱导的特异性免疫不同,但COVID-19大流行期间所采取的非药物性干预措施对其传播的阻断作用是共通的。
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游戏版本 V2.3.6 | 大小 41.62M |
系统要求 安卓6.3 | 更新时间 2024-12-12 12:15:48 |
语言 中文 | 开发商 |
适龄范围 12+ |
修复bug
我的总结几点:
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