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将狂犬病毒用作流行病学和进化的模型系统(专题简介)
(Rabies virus as a model system for epidemiology and evolution)
按:本文是NATURE杂志 下述综述论文中插入的一个简短的专题简介:《The spread and evolution of rabies virus: conquering new frontiers(狂犬病毒的传播和进化:征服新的前沿阵地)》
为理解传染病传播的当代和历史模式的形成机制,以及量化预防和控制干预措施潜在的有效性,数学模型是宝贵的工具。
RABV的独特症状及其在全球对人类和动物健康的重要性促进了相关监测系统的早期开发,对发病或暴露的日期和地理位置、宿主信息和实验室诊断结果都有系统的记录。这种主要在动物中传播的疾病已积累了异常丰富的数据,往往跨越数十年,包括数千次观察,使狂犬病成为一个例外的系统,适于为动物传染病动力学建模,并已显示出在应用和理论研究方面的优势。
RABV的基本流行病学模型采用确定性SEI模型,其中个体被分类为易感(S)、已感染和潜伏期RABV(暴露的,E)或已感染和感染性的(I),传播由宿主密度决定。这个简单的模型解释了观察到的狐狸RABV感染的流行病学周期,并指导了从西欧消灭狐狸狂犬病的最终策略的制定。从那时起,越来越复杂的模型在家养和野生储存宿主中捕捉到了RABV的多种流行病学特征,包括季节性、感染性的个体异质性、空间动力学以及自然获得免疫的作用等。
最近,类似的模型框架已被应用于了解蝙蝠感染RABV的动力学。模型的一个关键应用是在狂犬病尚未传播的地区。例如,澳大利亚(目前无犬狂犬病)最近的犬狂犬病传播模型提示,为防止犬狂犬病的入侵,需要对特定地理区域进行研究,以确定可决定犬运动和行为的参数。一个类似的模型:RABV在美国俄亥俄州浣熊中的传播模型,为需要接种疫苗的地区提供了快速、精准的建议,并在疫苗屏障出现缺口后改进了监测工作。
越来越多的来自RABV分离株的序列数据的可用性正在推动结合流行病学和进化数据的模型的开发,以更好地理解RABV的传播。由于多种因素的结合,RABV对于这些模型来讲是一个可靠的系统:其小的、单链的、非分段的基因组;其在流行病学时间尺度上的点突变进化(即没有重组或强抗原选择),使进化模型相对简单;其传播动力学(直接传播,单一物种作储存宿主和缺乏节肢动物媒介),这些特点都极大地消除了动物疾病典型的复杂性。
因此,RABV在空间系统地理学和跨物种传播的分子推理方面一直处于统计模型发展的最前沿。第二代测序正在扩展RABV分子数据集的深度和规模。这些数据提供了对狂犬病在前所未有的时空尺度下传播和进化的透视。
研究人员能够描述非一致(subconsensus)病毒种群的特征,从而了解在本地储存宿主中遗传多样性是如何导致宿主转变(shifts)至新物种的。现在需要构建将序列变种(variants)的系统发生基因组的(phylogenomic)或非一致分布联系起来的机制模型,从而使新一代的数据能得到充分利用。
参考文献:
Christine R. Fisher,et al.:The spread and evolution of rabies virus: conquering new frontiers(狂犬病毒的传播和进化:征服新的前沿阵地)
NATURE REVIEWS | MICROBIOLOGY Published online 26 Feb 2018,doi:10.1038/nrmicro.2018.11
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