犬狂犬病毒传播动力学的建模

——大型学术专著《狂犬病》最新版新增的第二章

　　　目前国际上关于狂犬病最权威最全面的大型学术专著《狂犬病的科学基础和管控（RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT）》，简称《狂犬病(Rabies)》。该书被誉为有关狂犬病的百科全书。该书初版于2002年，第2版和第3版分别出版于2007年和2013年。其最新版（第4版）于2020年5月出版，共有22章，732页。与前一版相比，最新版新增了两章，体现了近十年来狂犬病研究领域的重要进展。

　　原书内容丰富，本博客在过去三年多的时间里曾陆续对此书的部分内容进行过译介。今天开始译介此书较旧版新增的两章之二：第20章－犬狂犬病毒传播动力学的建模。

本章目录：

1. 引言

  1.1. 狂犬病毒传播动力学建模的历史

  1.2. 犬狂犬病模型的主干（backbone）

  1.3. 如何模拟狂犬病毒的传播?

2.  现有模型研究

  2.1. 优点和局限性

3.  模型与数据之间的差距

  3.1. 咬伤数据

  3.2. 实验室确诊病例数据

  3.3. 序列数据

  3.4. 犬类种群和疫苗接种数据

4. 结论

第20章－犬狂犬病毒传播动力学的建模(Modeling)(5)

20.1.3 如何模拟狂犬病毒的传播?(2)

（How to model rabies virus transmission? ）

传播的异质性可能是狂犬病发病率相对较低的潜在机制。死角或单病例传播的高比例导致易感者的损耗极少，而偶尔的超级传播者可能播下种子并维持传播。除了对狂犬病发病率的不切实际的估计外，如果没有捕捉到传播的异质性，则存在模型可能对控制指标产生不靠谱估计的风险，这里的控制指标包括消除狂犬病所需的时间和疫苗接种应达到的阈值水平等。

对传播的空间尺度的核算也可以解释狂犬病为何保持低发病率。由于大多数传播发生在已受感染动物1公里半径的范围内，对易感群体如此细微的耗损可能会以一种在大规模作用模型中无法捕捉到的方式限制传播。采用现象学近似方法可能为这一挑战提供解决方案(Aparicio & Pascual, 2007;Pascual, Roy， & Laneri, 2011)，但此方法尚未充分应用于对狂犬病的探索。在大多数混合发生的尺度上构建空间明确的基于个体的模型，产生的是更真实的动力学模型(Ferguson等人，2015;Townsend, Sumantra, et al.， 2013)，但计算量太大且不易分析。尽管如此，这样的模型可提供对潜在机制的理解，这些机制可以简化为更恰当的模型。最后，人类的行为也与减少流行病有关，如被认为与发病率成比例的捕捉和杀死感染狗，以及相应的疫苗接种等(Hampson et al., 2007)。

有有限的数据来揭示这些潜在的机制，这可以调和经验观察与建模结果。进一步的研究是必要的，以确保足够的模型的现实性，以利政策的制定，但平衡现实性和复杂性是任何建模研究的关键挑战 (Grassly & Fraser, 2008)。 在现实中构建需要额外的参数化，通常还需要额外的假设。因此，为增进我们对如何模拟狂犬病传播的理解，获得可靠的流行病学和生物学数据是关键。

图20.2 犬狂犬病动力学模型研究总结(共纳入51项研究)。

        (A) 出版年份，大多数研究在2006年以后发表;

(B)已建立狂犬病动力学模型的国家：研究集中在中国、坦桑尼亚和乍得，但许多研究也在假设的背景下研究动力学，而不是特别限定于任何地理状况。

(C) R0估值：大多数研究估计R0低于2(10项研究，31个估值）；排除Re估值(考虑持续接种疫苗情况下的有效传播系数)和Rt估值(随时间而变化的传播系数)(N=3)。

(D)  模型的主要特征(N=51)：大多数假设是密度依赖传播(N=27)。只有不到一半分别与数据吻合(N=20)、随机(N=20)或是空间直观的(N=19)。15/51的研究纳入了传播的个体异质性，14/51的研究纳入了模型外群体的引入。只有10项研究在他们的分析中包含了观察模型，或者在他们的推断中解释了病例少报。完整的参考书目和元数据包含在补充表S1中。

（未完待续）

相关链接：

Anthony R. Fooks & Alan C. Jackson主编，《RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT（狂犬病的科学基础和管控）》，简称《狂犬病(Rabies)》。该书最新版（第４版）共有22章，732页，由Elsevier Inc.旗下的学术出版社（Academic Press）出版。

Rabies - 4th Edition (elsevier.com)Rabies | ScienceDirect

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