韩国国家技术院研究团队计算机模拟结果

获知累计康复人数可预测拐点
接触者不超7人不会传播全社会
“预防、治疗药物、隔离可击退各种疾病”

韩国国家技术院研究团队计算机模拟结果显示，任何感染病均有拐点，获知累计康复人数即可预测拐点出现时间。（图片来源：Pixabay）

中国政府封闭新型冠状病毒发源地武汉已经过去两周，疫情扩散势头还未见减缓。感染者上升势头略有缓和，每天3000多人降到2000多人，而死亡人数反而从70多人上升到80多人。但有开始必有结束。运用复杂系统（complex systems）进行模拟的结果表明，感染人数转少的拐点取决于累计康复人数，且如能将个人每日平均接触人员数量减少到7人以下则不会产生疫情向全社会蔓延的情况。

韩国科学技术院生物及脑工程学系教授李光炯率领的研究团队曾在发表在国际生物信息学公开学术杂志《BMC生物信息学》2017年第五期（第18卷第七册）上发表一篇题为 “运用复杂系统预测传染病扩散模式研究”的论文，文中提出的模拟结果在发生新冠疫情的今天重新受到关注。

展示传染病扩散趋势的复杂系统。蓝色为未感染者(S)，红色为感染者(I)，绿色为康复者（R），黑色圆圈为超级传播者。（图片来源：韩国科学技术院）

李教授在9日发布的报道资料中介绍说，从事该研究的背景是2015年发生中东呼吸综合征疫情，韩国社会对传染病的恐惧心理有所增大，研究团队希望以科学的手段找出传染病会在多大范围扩散，扩散势头何时减弱何时消失，新的传染病是否会毁掉整个人类。

传染病的扩散取决于病毒和人、环境三大要素之间的相互作用，研究团队将三大要素设定为病毒的感染性、人的感染持续性（康复能力）、社会结构三概念，通过计算机建模进行研究。“感染性”指人自身的感染力程度和病原体特性等，“持续性”指人依靠自身免疫能力康复的能力，意味着感染后经过潜伏期到完全治愈所需要的时间。感染性和持续性是决定感染病固有特性的两大要素。“社会结构”则一个人在单位时间内所接触的人数。

研究团队首先针对表示暴露于感染病之下的社会（结构、人口）网络建模，采用作为复杂系统之一的“无尺度网络” (scale-free network)，将人口和平均接触人数设定为网络的基本要素，然后，在接触者为2～20人之间反复观察感染病扩散趋势，以了解拥有不同固有特性（感染性、持续性）的感染病如何在社会上扩散。

结果研究团队发现，任何感染病都有感染者数量开始减少的拐点。团队将该拐点定义为“VRTP，Value of Recovered at Turning Point)”。据研究团队解释，必然出现拐点是因为随着治愈者和死亡者增加，传染病扩散途径逐渐变窄。

未感染者、感染者、康复者数量变化与VRIP。康复者图形到达VRIP则感染者数量减少。分布比率以总人口为准计算。（图片来源：韩国科学技术院）

拐点何时出现？研究团队发现，累计康复者人数是拐点的先行指数。

研究团队利用计算机建模针对最近正在蔓延的新型冠状病毒疫情的“拐点时期”进行测算。作为论文第一作者的“Bio Brain”代表金基成（音，当时博士在读）说，再生产指数和持续时间根据中国方面发布的临时统计数据计算得出，新型冠状病毒感染率（再生产指数÷持续时间）为33%，持续时间为7.6天。将该数值输入模型，假定日均接触人数为20人，结果显示累积康复比例占总人口17.35%时感染数量开始减少；在日均接触10人的情况下，累计康复比率占到16.53%时出现拐点。研究团队据此声称，如能获知感染病特性及社会结构（日均接触人数）这可以预测势头减缓的拐点（VRTP）。研究团队特别强调，即使是感染率百分之百且持续时间长的最糟糕的传染病，累积康复人数（含死亡人数）达到网络人口的27%时，蔓延势头也会减弱。

研究团队同时还研究了新的传染病会不会危及人类生存。在传染病的特性（感染率、持续时间）和网络（社会）结构特性方面根据不同条件进行模拟发现，只要将每人接触人数控制在日均7人以下，任何传染病均不可能感染整个社会。研究团队已将与此有关的论文提交至《自然》的姊妹杂志、网络版公开学术杂志《科学报告》(Scientific Reports)。

李光炯教授说：“可以靠预防药物降低感染率，靠开发治疗药物缩短持续时间（康复率），靠隔离措施减少接触人数，这样，任何疾病都不可能危及人类生存。”

郭鲁弼 高级记者