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病毒来袭:人类战胜病毒的“终极拐点” 到底在哪里?

2020-02-27 20:56:47

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  文/ReadAbroad

  来源:远读重洋(ID:readabroad)

  最近,大家关注疫情的最大焦点,就是“拐点”什么时候能到来了。根据最新数据,现在新冠肺炎病毒的防控,也基本上已经接近了那个众望所归的“拐点”。

  但是,这个“拐点”是什么意思呢?它的到来意味着什么呢?“拐点”过后,又会发生什么呢?

  今天我们就通过一本书,来谈谈有关“拐点”的问题。

  这本书的名字叫做“The Viral Storm : the Dawn of a New Pandemic Age”,中文书名翻译成了《病毒来袭》

  书的作者叫内森·沃尔夫(Nathan Wolfe),是哈佛大学免疫学和传染病学博士,现任斯坦福大学人类生物学专业客座教授。

  他曾获得美国国家卫生研究院“主任先驱奖”,被评为世界经济论坛“全球青年领袖”,也曾经入选美国《国家地理》“十大新兴探险家”和《时代周刊》“全球最具影响力100人”。

  · 01 ·

  “拐点”,到底是哪个点?

  其实在一开始,“拐点”(inflection point)只不过是个很小众的数学概念。几乎没有人在意过它。

  数学上的“拐点”是什么东西呢?让我们回忆一下中学数学里学的曲线函数。

  首先,如果把一个函数在数轴上表示,那么这个函数就会变成一条曲线;然后,我们可以发现,在这个曲线上,有的弯曲是向下弯的,有的弯曲是向上弯的;最后,向下弯的曲线和向上弯的曲线相连接的那些点,就是“拐点”

  这么说还不够直观是是吧?没关系,请听我再解释。

  想象我们从曲线的一端开始,一直沿着这条曲线做“切线”,就像下面那张动图显示的样子。

  这时候我们就会发现,一开始,切线会一直保持在曲线的某一侧;但是,当达到那个“拐点”的时候,切线会穿过曲线,跑到曲线的另一侧去

  一起来感受一下:

  所以,“拐点”不是从升到降的那个点,也不是曲线方向发生变化的那个点,而是曲线“弯曲趋势”发生变化的那个点。这就是“拐点”的真正含义。

  用到现实中的疫情上,我们大致可以把疫情蔓延趋势发生变化的那个点,叫做“拐点”

  怎么判断疫情蔓延趋势的变化呢?我们再来了解流行病学上的另一个概念,叫做“基本再生数”(basic reproductive),我们通常用R0来表示它。自从这次疫情爆发以来,或许你已经在媒体上见过好几次这个词了。

  基本再生数是什么意思呢?对任何流行病来说,它代表着:每一例新病例造成后发感染数量的平均值

  如果每个新病例平均引发一人以上的后发感染(即R0>1),那么该流行病就有可能扩散;如果每个新病例平均导致不到一人的后发感染(即R0<1),疫情就将逐渐消失。

  R0这个数值是衡量流行病蔓延趋势的最重要指标之一。

  在流行病学上,是否将一种正在传播的微生物确定为“流行病”,跟它的致命性无关,跟它的传染性强弱有关,也就是跟这个R0的数值有关。一种流行病可能会“病毒式扩散”,还是逐渐消失,也要看这个R0。

  所以,我们说的疫情“拐点”,其实也是这个R0数值下降的点。疫情的趋势发生变化了,每一例病例造成感染者的平均数很少了,疫情也就会慢慢消失了。

  (几种病毒的R0数值和它传染性强弱的示意图:从上到下、从左到右依次为寨卡病毒、麻疹病毒、埃博拉病毒、艾滋病毒、基孔肯雅热病毒、季节性流感和诺如病毒)

  · 02 ·

  “拐点”,拐过去以后是什么?

  说完“拐点”,我们再来说说一种病毒“传染性”和“拐点”之间的关系。是不是传染性越强的病毒越可怕呢?传染性越强“拐点”就越不容易到来呢?

  答案有点反常识:不是

  我们一起想象一下,像新冠肺炎病毒或者SARS病毒这样传染性极强的病毒,会迅速在人群中传播,迅速杀死一部分人,也迅速让剩下的人产生抗体。

  但是,在传播一段时间之后,因为总人口是有限的,所以尚未接触到这种病毒的人口比例就开始下降。也就是说,很快地,大部分人就都被感染了。

  于是,这时候病毒的“传染率”就一定会低于人们从传染中康复的“恢复率”。一旦出现这种情况,那么被感染的人数一定持续下降,“拐点”就差不多到来了。这以后,即使没有医疗干预,疫情最终也会减弱。

  换句话说,传染性越强的疫情,持续的时间越短,拐点越早到来。像SARS、埃博拉这样强烈传染性的病毒,从统计上看,都遵循这个规律。

(埃博拉病毒爆发期间,感染人数和时间(周)的关系)(埃博拉病毒爆发期间,感染人数和时间(周)的关系)

  反过来,有些传染性很弱的病毒,反而更加可怕。

  比如导致艾滋病的“人类免疫缺陷病毒”,它的传染性非常弱,我们即使跟感染者近距离接触,只要没有体液交流,就不会感染。

  但是这意味着,未受到艾滋病感染的人永远是大多数,哪怕过了几十年,感染者人数也仍然在持续增长,那个“拐点”迟迟不能到来。

  仅在2019年,全球就有3790万艾滋病病毒感染者,中国的艾滋病感染者约为95.8万例。

  另外,还有一点也很重要:就算“拐点”来了,就算这次疫情完全过去了,也不能保证它不会卷土重来,因为病毒很难消灭。

  天花病毒就是个最好的例子。

  1979年,人类宣称已经把天花病毒从地球上消灭了。这是真的,但那只是在人类身上消灭,灵长目动物(即猿猴类)身上仍然存在天花病毒的“亲戚”,比如猴子身上的“猴天花病毒”。

(“全球扑灭天花证实委员会”证明书,上面用6种语言写着:人类消灭了天花病毒)(“全球扑灭天花证实委员会”证明书,上面用6种语言写着:人类消灭了天花病毒)

  随着天花病毒的消失,天花疫苗也停止了,越来越多没有天花抗体的孩子出生,那么人们感染类似天花病毒的可能性又增加了,这就为随时可能爆发的天花埋下了隐患。

  2007年,非洲的刚果民主共和国爆发“猴天花”,500多人被感染,出现全身脓疱和严重皮疹;十年后,也就是2017年,非洲的尼日利亚又爆发大规模“猴天花”病毒,这是该国40年来首次出现猴天花病例;2018年,西欧也出现了“猴天花”,很多人感染。

  “天花”似乎又回来了,而它是一个已经被我们“灭绝”的病毒。那么,那些没有灭绝的病毒呢?

  比如SARS,虽然已经消失多年,但是如今它们对我们的威胁程度,可能与它们首次被人关注的时候并无二致;

  再比如这次的“新冠病毒”,等到它最终“消失”以后,也只不过是藏起来而已,不知下一次什么时候再出现。

  一次疫情的拐点迟早会到来,但是人类对抗流行病的那个宏大的历史拐点,没那么容易到来。放眼未来,这才是我们需要解决的问题。

  不过,在放眼未来之前,我们先回到过去看看。

  · 03 ·

  从病毒的角度看,

  人类社会经历过哪三次“大拐点”?

  为什么我们人类社会在大规模流行病面前这么脆弱呢?因为从病毒的角度看,我们人类社会的发展,经历了三个重要的“拐点”。

  这三个“拐点”分别是:狩猎和宰杀活动、驯养革命和现代生活

  第一个“拐点”:狩猎和宰杀活动

  这个“拐点”出现在距今800万年前。

  作者曾经仔细地观察过非洲丛林里的黑猩猩,猎杀并且吃掉树上的红疣猴。你或许不知道,黑猩猩的确很爱吃猴子的肉。

  在猎杀的过程中,黑猩猩的身体可能会有擦伤;在吃猴子的过程中,猴子的血液、唾液和粪便,都溅到了黑猩猩的身体开口处(眼睛、鼻子、嘴巴、身上的伤口)。黑猩猩在猎捕和食用红疣猴的过程,让猴身上所有的感染源,都扩散到了黑猩猩身上。

  800万年前,我们的祖先也跟现在的黑猩猩一样,开始猎捕各种动物。狩猎活动这种“脏乱差”的行为,给病毒在物种之间传播,提供了所有条件。从那时候起,我们和微生物互动的方式就永远地改变了。

  我们拿狩猎和蚊虫叮咬比较一下。

  大家都知道,蚊子也能传播疾病。但是,蚊子首先要把一个动物的血吸到肚子里。随后,蚊子的肠胃会杀死其中相当一部分微生物。然后,蚊子还要再去吸第二个动物的血,在此过程中,蚊子吐出口水,口水里含有未被杀死的微生物。这样,第二个动物才被感染。

  相反,狩猎和宰杀活动让两个动物的血液、唾液和粪便直接接触,瞬间就能完成蚊子曲曲折折才能完成的任务。

  因此,比起蚊虫修建的“羊肠小道”,狩猎和宰杀才是一条病毒的“高速公路”。它让病毒不断在个体之间、物种之间来来去去,不断放大它们的传播能力。

  作者还形象地说:“狩猎”是病毒眼中的做爱,“宰杀”是病毒眼中的性高潮;在那些血光四溅的时刻,激情四射的病毒们,全都亢奋不已。

  第二个“拐点”:驯养革命

  这个“拐点”出现在距今1万~1万2千年前。

  距今1万~1万2千年前,人类开始驯养绵羊,种植黑麦。以此为开端,随后兴起了各种动植物的驯养和繁殖,我们可以称之为:驯养革命(domestication revolution)。

  在五千到一万年前,人类的驯养活动达到高峰,从此人类常年可以有固定的食物来源,不需要追逐大自然的节奏四处奔波。但是,这也带来了三个附带的问题:

  首先,这促进了家畜身上的微生物传播到人类身上。

  从家畜身上的微生物传播到人类身上,在不断改写着人类的历史。

  在《枪炮、细菌与钢铁》这本书里,贾雷德·戴蒙德认为,温带地区家畜数量多,温带人口所携带的微生物也比较多,多样性比较丰富。

  相反,美洲原住民缺乏圈养家畜的经历,他们的身体遭遇的病菌比较少,也就对一些病菌全然没有免疫力。

  所以,16世纪墨西哥的印第安人和西班牙人接触之后,马上就溃不成军。当时墨西哥的人口很快从2000万骤减到160万,有95%的印第安人死于欧洲人带去的天花、痲疹和流感。

  回顾那段历史,贾雷德·戴蒙德说:“过去战争中的胜利者,并不总是那些拥有最优秀的将军和最精良武器的军队,而常常不过是那些携带着可以传染给敌人最肮脏的病菌的一方。”

  其次,驯养活动使人类有了大规模社区,这成了微生物繁殖的温床。

  还记得刚才说的么,传染性越强的疫情,持续的时间越短,拐点越早到来。假如人类生活在一个小社区,人数比较少,那么,一个传染性非常强的疫情,很快就能传染这个社区大部分的人。

  当死掉的已经死掉,活下来的都是能抵抗这种疾病的个体。这样,疫情就会自然结束。因此,在那样的小社区当中,很多疾病无法流行;不少微生物的爆发,都只能是“昙花一现”的状态。

(阿尔及利亚Tassili-n-Ajjer岩画中的牧民和牲畜)(阿尔及利亚Tassili-n-Ajjer岩画中的牧民和牲畜)

  反过来,假如人类生活在规模很大的社区,人数很多,那么一种疫情就可以在人和人之间传染很久很久,“拐点”会迟迟不能到来,造成大规模感染、大规模传播。

  而且,生长在大型农场中的动物,大部分不会处于良好的隔离状态中,与嗜血昆虫、啮齿动物、鸟类和蝙蝠的接触,为新的感染源进入这些规模巨大的动物群落,提供了机会。

  这时候,以前某些只能昙花一现的微生物,现在可以在大型社区当中得以存活。它们留在我们这个物种的周围,成为了“不定时炸弹”。

  最后,大量家畜集中饲养,培育了新型的微生物。

  当本应该“昙花一现”的微生物得以存活,我们就给了它们变异的机会。

  在身上多坚持一天,它们就有一天的机会发生变异,变成新的、更可怕的疾病——更适合人体,更适合在人和人之间传播。

  比如“禽流感病毒”,当它从鸟类身上传到人类身上以后,受到选择压力的影响,可能产生突变。突变以后,人体原有的抗体就失去效果了,这时新一波的“禽流感”可以再度流行。如此周而往复,可以循环很多次。

  第三个“拐点”:现代生活

  这个“拐点”大约出现在20世纪。

  现代生活的一大特点是交通发达,这就增加了人口的“流动性”,流动性又助长了传染病的传播。

  哈佛大学的两位专家,曾经分析过1996~2005年美国流感爆发情况和美国的航空旅行情况。对比之下他们发现,根据美国航空旅行人数,基本可以预测出流感在美国的传播速度。

  比如,在2001年,“911”事件过后出现旅行禁令,因为航空造成的人口流动受到影响,那一年流感的爆发季节也相应推迟。

  除了“流动性”之外,现代生活还有其他一些特点,比如都市化、人口高度聚集、森林砍伐和野味消费,这些多种因素“合谋”,为疾病的出现创造了条件,也就造就了人类和微生物关系之间的第三个“拐点”。

  · 04 ·

  未来,真正的“拐点”在哪里?

  那么,下一个重要的“拐点”,到底在哪里呢?

  艾滋病在全球的蔓延就是一个教训。可以说,人类对艾滋病的防治基本上失败了。换句话说,传统的发病、蔓延、隔离、治疗这个过程,已经不管用了。

  所以我们需要一个新思路:未来针对流行病的主要工作,不在于“治”,而在于“防”

  这个“防”,不仅包括预防流行病的蔓延,更要包括预测流行病的发生。我们要通过足够的数据和信息,尽早发现可能蔓延的流行病,在新型微生物大流行之前,就将它们“就地捕获”,避免向更多地区传染。

  作者认为,具体的方法有三种。

  一、尽早监测高发人群

  很多新型病毒和疫情,都藏在世界上一些偏僻的村落附近,只是因为交通不便、信息不畅而不为外界所知。但是恰恰是这些地方,值得我们密切关注。

  在这些偏僻的村落里,其中有一些人是“哨兵人群”。什么意思呢?就是跟野生动物频繁接触的那些人,他们比其他人具有更高的感染率。

  这些哨兵人群往往是猎人,从事猎杀活动的人,永远处在病毒从动物传染到人身上的“最前线”。对他们的监测是未来我们必须要经常做的事情。

  作者曾经就在中非设立过一些农村监测点,用来采集微生物样本,小心保存,再通过错综复杂的国际协议运送出去,进行实验室研究。

  通过这种方法,作者和其他专家发现了一种“猴泡沫病毒”,而且这种病毒已经开始传染给当地人。值得注意的是:此前人类当中并不存在泡沫病毒,而且任何公共卫生机构都对此毫不知情。

  因此,未来我们需要扩大这样的“监测点”,把它变成一个“监测网”。要建立一个全球性的布控系统,监测跟野生动物接触最频繁的那些人,监测和研究他们身上的微生物情况,然后力争做到这三点:

  1.尽早识别地方性流行病;

  2.评估地方性流行病演变成全球性流行病的概率;

  3.在致命的地方性流行病演变成全球性流行病之前遏制它们。

  二、采取新的监控手段

  这里就要依靠科技的力量。比如说,谷歌专家曾经研发了一个系统,打败了美国传统的疾病监控系统。

  怎么回事呢?谷歌团队的思路是,人们在接触传染病之后,上网搜索的模式可能发生改变。因此,谷歌的研究团队通过跟踪人们搜索的词汇——比如跟流感症状和治疗相关的单词——建立了一个预测流感趋势的系统。

  相比而言,美国疾控中心传统的监控系统,需要一定时间来收集、发布和报告数据,有“数据滞后”的问题。因此,对比发现,谷歌研发的系统,比美国疾控中心提供的流感统计,准确率要更高。

  社交网络也是一个重要的信息来源。

  英国布里斯托尔大学的计算机科学家,曾经采用跟谷歌专家相似的方法,只不过他们的信息来源是Twitter。他们使用关键词,来观察和预测Twitter上的流感趋势。在甲型H1N1流感大爆发的时候,他们的追踪预测,与官方卫生数据比对后,准确率达到97%。

  这些快捷、廉价的数据收集和分析方式,已经成为传统流行病数据收集的有力补充,有朝一日或许也能取而代之。另外,近些年迅速发展的大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面,也能发挥很大的作用。

  如果能做到精准预测,那么卫生机构就有足够的时间订购药物、准备医用物资,个人也有更多的机会去做好防护。

  结合数字化技术、流行病学和其他学科,将来有一天我们可以获得一张“疫情聚合图”,即包含着层层关键信息的一幅“地图”——有人们所在的位置、他们的关注点、他们感染的微生物、他们流动的地方和他们接触的人。

  它的作用就像我们开车出门使用的导航,告诉我们哪里最有可能堵车,哪里最有可能发生事故。

  三、驯服病毒,让病毒“为我所用”

  这是一种更加高级的“打法”——把别人的兵力,变成自己的兵力。其实我们早就尝试过这样做了,那就是“疫苗”,疫苗的本质,就是用一种病毒去预防另一种病毒。

  但是,我们和病毒的关系,可以比“疫苗”更进一步。

  病毒的感染方式像“一把钥匙配一把锁”,它们不会随意感染细胞,而是仅仅进入表面有特殊蛋白质(即“受体”)的细胞。

  那么,我们是否可以大胆猜测:如果一种病毒只识别和感染癌细胞,那么从理论上讲,这种病毒是不是就能消灭癌症?答案是肯定的,而且已经有类似的病毒出现了。

  美国宾夕法尼亚州塞内卡山谷的一家生物技术公司,曾经在实验室里分离出一种病毒。这种病毒属于小核糖核酸病毒科,是一种新病毒,根据发现地点取名叫做“塞内卡山谷病毒”(Seneca Valley Virus)。

 (塞内卡山谷病毒) (塞内卡山谷病毒)

  塞内卡山谷病毒具有令人惊讶的“选择力”——它会精准锁定神经内分泌系统当中的癌细胞,在癌细胞里面繁殖,引起那些癌细胞的溶解、破裂和死亡。但是,它不会感染健康的细胞。

  想象一下,未来如果我们有更多像“塞内卡山谷病毒”一样的“战友”,我们是不是就能攻克很多看似无法攻克的顽疾了呢?病毒这个古老的“小精灵”,是不是可以被“驯化”,为我所用了呢?

  这大概就是流行病学家眼中的未来。

  因此,公共卫生事业的未来,不是打造一个完全没有病毒的世界,也不是让它们尽可能消失,而是培育对我们有益的力量,控制有害趋势的蔓延。

  等到那一天来了,我们才真正进入到一个意义非凡的“拐点”,或许也是最后一个“拐点”。


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