[新冠疫情] Science：關於新冠病毒的絕望未來
Science：關於新冠的絕望未來
前些天，哈佛大學公共衛生學院發了壹篇Science：
我下載了預印版，讀完後腦子裡產生了比較嚇人的想法：
新冠病毒可能要陪伴人類很久，很久了……
根據論文中的描述，
無論是否能研發出疫苗，新冠病毒都可能會陪伴人類到2025年。
那麼，2025年以後人類能擺脫新冠病毒嗎？
不，只是到時我們就已經習慣了這種隔離的生活方式了……
具體來說，
1、被我們寄予厚望的疫苗，作用很可能會非常小！
因為人類感染者產生的抗體有效期可能只有40周（
如果疫苗不能起作用，那麼新冠將會變成壹個10-50倍致死率的流感，在全世界范圍內反復爆發收割人頭。
2、未來各國的策略，就是盡可能采用疏離措施，把感染率維持在壹個較低的水平，以確保醫療體系不崩潰。
3、新冠會長期成為老年人類的頭號殺手，而人類整體的醫療支出會大幅上升，預期壽命會降低。
現在看來更可能的情況是：以後的每壹年，病毒都會呼嘯而來，直到地老天荒.……
哈佛大學的仿真結果：每壹年新冠病毒都會卷土重來
沒想到人類還沒攻克癌症、艾滋病，而大規模傳染病就已經成為新的挑戰……
這下我終於理解為什麼說21世紀是生命科學的世紀了！
閒言少敘，接下來就讓我們看看這篇牛逼閃閃的Science裡的到底說了點啥……
壹、論文的思路和方法
這篇paper的題目是：
翻譯過來就是“預測大流行後的新冠病毒會如何傳播”。
顧名思義，論文先假設各國能成功把這波疫情大流行控制住，然後預測未來病毒會如何傳播。
注意，這篇文章不是預測最近幾個月的感染人數，而是預測在未來很長壹段時間（伍年，甚至更長）疫情的爆發情況。
果然從視野上，哈佛大學的論文就跟外面那些妖艷的paper不壹樣！
但是，壹個問題是，這篇文章是在3月初就已經發布了pre-print版本，所以數據主要是基於2月份中國、伊朗和韓國的數據，並沒有統計之後壹個月歐洲和美國那種驚心動魄的大爆發，那麼他們是如何得出結論的呢？
因為他們找了其他4種冠狀病毒作為新冠的“參考物”。
我來解釋壹下，
這其實是非常普遍的思考方式，在日常生活中，我們就經常用這種方法來得到壹些很難獲得的數據。
在日常生活中應用參照物進行測量
具體到這篇論文，作者壹共找了肆個備選的β冠狀病毒屬作為參考物，它們分別是：
①?SARS
②?MERS
③?HCoV-OC43
④?HCoV-HKU1
SARS的病死率9%，MERS的病死率可達36%，而HCoV-OC43和HCoV-HKU1 則只能引起普通的感冒症狀，病死率極低。
用“病死率”和“傳染性（R0）”兩個指標來描述肆種冠狀病毒的位置：
如果看傳染性，新冠與OC43和HKU1接近，但如果看病死率，則遠遠高於後兩者
所以，最簡單的方式就是通過OC43和HKU1的傳播情況建立冠狀病毒的模型，再模擬預測新冠病毒在未來的傳播。
在初次爆發後，HKU1和OC43每年冬天都會卷土重來，“群體免疫”並沒有什麼luan用。
而同樣的劇本，新冠也可能會上演
作者通過美國呼吸和腸病毒監測系統（NREVSS）拿到2014-2019年伍年的抽樣數據，以此確定HKU1和OC43分別在流感季中檢測為陽性的比例。
接下來的工作就很簡單了，只要通過美國門診流感監測網絡（ILINet）就可以獲得ILI（也就是流感）每周就診的數據，結合這個數據就可以知道HKU1和OC43的就診數據。
再通過CDC（美國疾控和預防中心）的FluView Interactive網站，就可以獲得美國整體的流感數據，同樣也就按比例獲得了OC43和HKU1的感染者數據！
美國疾控和預防中心（CDC）FluView Interactive網站截圖
接下來的工作就更簡單了，相信每壹個贰年級的小學生都能做到：
只要構建壹個“發生率模型”，把OC43和HKU1的傳播數據代入模型，確定模型的參數，就可以預測新冠在未來的傳播情況！
這個“發生率模型”需要考慮3個參數：
1、季節性傳播參數
HCoV-OC43和HCoV-HKU1主要在溫帶地區冬季爆發，說明冬季的氣候和人類生活習慣可能有助於冠狀病毒的傳播。
也就是說，不同季節新冠的傳播能力可能是不同的。
2、免疫力持續的時間
HCoV-OC43和HCoV-HKU1免疫力只能持續大約40周，而SARS感染後獲得的免疫力可以相對更長，但由於缺少具體的數據，所以無法准確判斷。
免疫力持續的時間是壹個非常關鍵的指標！
3、交叉免疫程度
很神奇的壹點是，不同的β冠狀病毒可以誘導相互之間的免疫反應。
當初禍害人類幾千年的天花，就是死在了牛痘這個豬隊友的交叉免疫之下！
如果對於“交叉免疫”這個概念不理解的話，我可以打壹個比方：
比如你買了郭麒麟的皮膚，就不光能獲得郭老師的父愛，還很有可能獲得於謙老師的遺產！。
調整以上叁個模型參數，再通過計算機模擬，就可以得到OC43和HKU1兩種病毒的傳播數據，結果發現與實際的傳播情況擬合得非常好！
所以，這個模型是非常靠譜的！
虛線代表模擬數據，實線代表真實數據
接下來要做的事情，想必各位已經非常清楚了……，就是把發生率模型應用在新冠肺炎的預測中。
贰、論文的主要結論
1、新冠病毒可以在壹年中的任何時候擴散！
在論文的設置的所有季節，SARS-CoV-2 都！爆！發！了！
但前文說過，不同季節還是略有差異，比如秋冬季相交時的疫情會非常猛烈，而冬春季相交時的疫情則爆發和緩，但持續時間比較長。
新冠在秋冬之交的爆發會更猛烈壹些
具體的不同時間尺度的模擬結果如下表：
新冠病毒在肆季均有可能爆發，但烈度會有所不同
2、如果感染者痊愈後不能獲得長久的免疫力，那麼新冠肺炎將會和其他的人類冠狀病毒壹樣，在人類社會中壹直存在，不停爆發。
抗體的有效期將直接影響未來新瓜病毒爆發的頻次
1）如果抗體的免疫力只能維持40周，那麼新冠必然每年都會爆發壹次（這種情況下的群體免疫策略就是壹個徹底的笑話）。
2）如果抗體的免疫力能維持104周（兩年），那麼新冠會2、3年出現壹次大爆發，但每年也仍然會有小規模的疫情出現。
以上兩種情況，意味著抗體起作用的周期與疫苗研發的周期相當，或甚至遠遠短於疫苗研發周期，那麼疫苗研發就必須成為壹個常態性工作，永遠持續下去，盡可能地幫人群建立抗體。
未來每個人每年都要至少注射壹次疫苗！
也許是這篇論文的結論太喪，於是肆位作者又給了壹個最樂觀的情況下的預測：
3）如果人類獲得的免疫力是永久性的，新冠的感染率會大幅下降，病毒會消失伍年或更長時間。
最樂觀的預測：疫情從明年開始徹底消失
但是，
眾所周知的是，RNA病毒最大的特點就是，突變率非常高，因為復制RNA時很容易出錯，這也造成了RNA病毒對環境極強的適應性。
比如HCoV-OC43和HCoV-HKU1就只能維持大約40周的免疫力。
所以，這種最樂觀的情況，基本上是不太可能發生的……
叁、人類的“幸運”已經結束了
潘多拉的盒子打開，疫情在全世界蔓延，不是壹年、兩年，而是伍年、拾年，甚至可能壹直持續下去，
這意味著：
彼此間的隔離將成為常態，人與人之間日常的交際會顯著減少，甚至傳承了成百上千年的很多風俗習慣也會徹底消失。
未來的服務業將受到極大的抑制，人們會壓縮非必須的服務業需求，除了醫療、教育等必須的服務需求外，其他都將盡可能地抑制。
例如對於人類的旅游業、餐飲業、院線、商業地產等等以及其他壹切服務業相關行業可能都是重大的打擊，可能徹底改變旅游業的業務邏輯。
又比如NBA的收入結構可能要發生根本的變化，人類體育運動最吸金的產業，可能會變成網絡游戲。
這類觀眾密集的體育賽事可能永遠都不會出現了
在線教育、在線醫療、遠程服務、VR、AR產業將迎來壹波大發展，行業估值的邏輯已經完全改變了……
所以，時代真的變了，你准備好了嗎？
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已經有 2 人參與評論了, 我也來說幾句吧
前些天，哈佛大學公共衛生學院發了壹篇Science：
我下載了預印版，讀完後腦子裡產生了比較嚇人的想法：
新冠病毒可能要陪伴人類很久，很久了……
根據論文中的描述，
無論是否能研發出疫苗，新冠病毒都可能會陪伴人類到2025年。
那麼，2025年以後人類能擺脫新冠病毒嗎？
不，只是到時我們就已經習慣了這種隔離的生活方式了……
具體來說，
1、被我們寄予厚望的疫苗，作用很可能會非常小！
因為人類感染者產生的抗體有效期可能只有40周（
如果疫苗不能起作用，那麼新冠將會變成壹個10-50倍致死率的流感，在全世界范圍內反復爆發收割人頭。
2、未來各國的策略，就是盡可能采用疏離措施，把感染率維持在壹個較低的水平，以確保醫療體系不崩潰。
3、新冠會長期成為老年人類的頭號殺手，而人類整體的醫療支出會大幅上升，預期壽命會降低。
現在看來更可能的情況是：以後的每壹年，病毒都會呼嘯而來，直到地老天荒.……
哈佛大學的仿真結果：每壹年新冠病毒都會卷土重來
沒想到人類還沒攻克癌症、艾滋病，而大規模傳染病就已經成為新的挑戰……
這下我終於理解為什麼說21世紀是生命科學的世紀了！
閒言少敘，接下來就讓我們看看這篇牛逼閃閃的Science裡的到底說了點啥……
壹、論文的思路和方法
這篇paper的題目是：
翻譯過來就是“預測大流行後的新冠病毒會如何傳播”。
顧名思義，論文先假設各國能成功把這波疫情大流行控制住，然後預測未來病毒會如何傳播。
注意，這篇文章不是預測最近幾個月的感染人數，而是預測在未來很長壹段時間（伍年，甚至更長）疫情的爆發情況。
果然從視野上，哈佛大學的論文就跟外面那些妖艷的paper不壹樣！
但是，壹個問題是，這篇文章是在3月初就已經發布了pre-print版本，所以數據主要是基於2月份中國、伊朗和韓國的數據，並沒有統計之後壹個月歐洲和美國那種驚心動魄的大爆發，那麼他們是如何得出結論的呢？
因為他們找了其他4種冠狀病毒作為新冠的“參考物”。
我來解釋壹下，
這其實是非常普遍的思考方式，在日常生活中，我們就經常用這種方法來得到壹些很難獲得的數據。
在日常生活中應用參照物進行測量
具體到這篇論文，作者壹共找了肆個備選的β冠狀病毒屬作為參考物，它們分別是：
①?SARS
②?MERS
③?HCoV-OC43
④?HCoV-HKU1
SARS的病死率9%，MERS的病死率可達36%，而HCoV-OC43和HCoV-HKU1 則只能引起普通的感冒症狀，病死率極低。
用“病死率”和“傳染性（R0）”兩個指標來描述肆種冠狀病毒的位置：
如果看傳染性，新冠與OC43和HKU1接近，但如果看病死率，則遠遠高於後兩者
所以，最簡單的方式就是通過OC43和HKU1的傳播情況建立冠狀病毒的模型，再模擬預測新冠病毒在未來的傳播。
在初次爆發後，HKU1和OC43每年冬天都會卷土重來，“群體免疫”並沒有什麼luan用。
而同樣的劇本，新冠也可能會上演
作者通過美國呼吸和腸病毒監測系統（NREVSS）拿到2014-2019年伍年的抽樣數據，以此確定HKU1和OC43分別在流感季中檢測為陽性的比例。
接下來的工作就很簡單了，只要通過美國門診流感監測網絡（ILINet）就可以獲得ILI（也就是流感）每周就診的數據，結合這個數據就可以知道HKU1和OC43的就診數據。
再通過CDC（美國疾控和預防中心）的FluView Interactive網站，就可以獲得美國整體的流感數據，同樣也就按比例獲得了OC43和HKU1的感染者數據！
美國疾控和預防中心（CDC）FluView Interactive網站截圖
接下來的工作就更簡單了，相信每壹個贰年級的小學生都能做到：
只要構建壹個“發生率模型”，把OC43和HKU1的傳播數據代入模型，確定模型的參數，就可以預測新冠在未來的傳播情況！
這個“發生率模型”需要考慮3個參數：
1、季節性傳播參數
HCoV-OC43和HCoV-HKU1主要在溫帶地區冬季爆發，說明冬季的氣候和人類生活習慣可能有助於冠狀病毒的傳播。
也就是說，不同季節新冠的傳播能力可能是不同的。
2、免疫力持續的時間
HCoV-OC43和HCoV-HKU1免疫力只能持續大約40周，而SARS感染後獲得的免疫力可以相對更長，但由於缺少具體的數據，所以無法准確判斷。
免疫力持續的時間是壹個非常關鍵的指標！
3、交叉免疫程度
很神奇的壹點是，不同的β冠狀病毒可以誘導相互之間的免疫反應。
當初禍害人類幾千年的天花，就是死在了牛痘這個豬隊友的交叉免疫之下！
如果對於“交叉免疫”這個概念不理解的話，我可以打壹個比方：
比如你買了郭麒麟的皮膚，就不光能獲得郭老師的父愛，還很有可能獲得於謙老師的遺產！。
調整以上叁個模型參數，再通過計算機模擬，就可以得到OC43和HKU1兩種病毒的傳播數據，結果發現與實際的傳播情況擬合得非常好！
所以，這個模型是非常靠譜的！
虛線代表模擬數據，實線代表真實數據
接下來要做的事情，想必各位已經非常清楚了……，就是把發生率模型應用在新冠肺炎的預測中。
贰、論文的主要結論
1、新冠病毒可以在壹年中的任何時候擴散！
在論文的設置的所有季節，SARS-CoV-2 都！爆！發！了！
但前文說過，不同季節還是略有差異，比如秋冬季相交時的疫情會非常猛烈，而冬春季相交時的疫情則爆發和緩，但持續時間比較長。
新冠在秋冬之交的爆發會更猛烈壹些
具體的不同時間尺度的模擬結果如下表：
新冠病毒在肆季均有可能爆發，但烈度會有所不同
2、如果感染者痊愈後不能獲得長久的免疫力，那麼新冠肺炎將會和其他的人類冠狀病毒壹樣，在人類社會中壹直存在，不停爆發。
抗體的有效期將直接影響未來新瓜病毒爆發的頻次
1）如果抗體的免疫力只能維持40周，那麼新冠必然每年都會爆發壹次（這種情況下的群體免疫策略就是壹個徹底的笑話）。
2）如果抗體的免疫力能維持104周（兩年），那麼新冠會2、3年出現壹次大爆發，但每年也仍然會有小規模的疫情出現。
以上兩種情況，意味著抗體起作用的周期與疫苗研發的周期相當，或甚至遠遠短於疫苗研發周期，那麼疫苗研發就必須成為壹個常態性工作，永遠持續下去，盡可能地幫人群建立抗體。
未來每個人每年都要至少注射壹次疫苗！
也許是這篇論文的結論太喪，於是肆位作者又給了壹個最樂觀的情況下的預測：
3）如果人類獲得的免疫力是永久性的，新冠的感染率會大幅下降，病毒會消失伍年或更長時間。
最樂觀的預測：疫情從明年開始徹底消失
但是，
眾所周知的是，RNA病毒最大的特點就是，突變率非常高，因為復制RNA時很容易出錯，這也造成了RNA病毒對環境極強的適應性。
比如HCoV-OC43和HCoV-HKU1就只能維持大約40周的免疫力。
所以，這種最樂觀的情況，基本上是不太可能發生的……
叁、人類的“幸運”已經結束了
潘多拉的盒子打開，疫情在全世界蔓延，不是壹年、兩年，而是伍年、拾年，甚至可能壹直持續下去，
這意味著：
彼此間的隔離將成為常態，人與人之間日常的交際會顯著減少，甚至傳承了成百上千年的很多風俗習慣也會徹底消失。
未來的服務業將受到極大的抑制，人們會壓縮非必須的服務業需求，除了醫療、教育等必須的服務需求外，其他都將盡可能地抑制。
例如對於人類的旅游業、餐飲業、院線、商業地產等等以及其他壹切服務業相關行業可能都是重大的打擊，可能徹底改變旅游業的業務邏輯。
又比如NBA的收入結構可能要發生根本的變化，人類體育運動最吸金的產業，可能會變成網絡游戲。
這類觀眾密集的體育賽事可能永遠都不會出現了
在線教育、在線醫療、遠程服務、VR、AR產業將迎來壹波大發展，行業估值的邏輯已經完全改變了……
所以，時代真的變了，你准備好了嗎？
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