通过观察蝙蝠来预测埃博拉病毒

2014年在西非爆发的埃博拉疫情造成1.1万多人死亡，是自1976年发现该病毒以来最致命的疫情。

一个新英格兰医学杂志学习的开端就联系上了爆发几内亚的一个偏远村庄Meliandou，一个两岁的孩子，这个国家以前从未出现过埃博拉病例。这种类型的病毒被确定为最致命的毒株，在数千英里之外的扎伊尔发现。

它是怎么到那里的?最有可能的答案是:蝙蝠。

越来越多的研究人员正在探索导致埃博拉等人畜共患疾病暴发的生态层面，这些疾病从动物携带者蔓延到人类。根据普利策中心发布的一份报告，人畜共患疾病自1940年以来，大约有400种新出现的传染病被发现，其中60%是疟疾。有证据表明，砍伐森林等人类活动正在影响动物的迁徙模式，因为寻找资源使动物与人类的接触更加密切。

生物工程副教授Javier Buceta和土木与环境工程助理教授Paolo Bocchini创建了一个从人畜共患病角度研究埃博拉的建模框架。该模型考虑了驱动蝙蝠迁徙模式的生态维度，可以帮助预测蝙蝠传播的埃博拉病毒在人类中的爆发。

现在，二人组获得了美国国立卫生研究院(NIH)为期三年的资助，以进一步开发他们的建模框架。该项目名为“通过手翅目人畜共患病动态和社会经济因素的概率建模对埃博拉疫情进行风险评估”，它使用了Bocchini创建的一种新型采样技术，可以分析环境参数的空间分布随机波动，以了解这些因素如何影响特定地区的蝙蝠迁徙。这项拨款是由美国国立卫生研究院的国家普通医学科学研究所颁发的。

他们的工作结果将成为分析埃博拉疫情风险的预测工具。

Buceta说:“我们的框架表明，埃博拉疫情的出现与环境条件的波动密切相关，环境条件的波动对蝙蝠的迁徙模式和感染率都有影响。”

这一工具可用于提供关于一年中由于蝙蝠而更有可能出现疫情的具体地点和时期的指导。它还有助于降低未来从动物到人类的溢出效应的风险。

Bocchini说:“作为一名土木工程师，我期待着闭合这个循环，研究我们的社会、我们的城市结构和我们的基础设施系统如何在发展中国家和发达国家的疾病传播中发挥作用。”

追踪蝙蝠的迁徙模式

该团队的方法是通过跟踪迁徙的模式蝙蝠被认为是埃博拉病毒的主要携带者。

该模型利用蝙蝠的出生率和死亡率、蝙蝠感染埃博拉病毒的率和恢复率、蝙蝠的流动性、季节变化以及关于食物和庇护所可用性的信息来预测特定地区的蝙蝠感染高峰。这些数据与概率建模技术相结合，以预测蝙蝠行为与埃博拉爆发之间的关系。

建立如何衡量驱动与资源相关的蝙蝠迁徙的关键环境因素是开发该模型的关键。

Bocchini是一名土木工程师，他一直在使用智能采样技术来解决与他的结构工程和区域灾害研究有关的参数波动。通过这项工作，他开发了一种高效的计算技术，可以解决概率大数据问题，使研究人员能够分析真正具有代表性的案例的一小部分。

在NIH资助的支持下，该团队将“全力”应用Bocchini的新型采样技术，称为功能量化，并在高性能计算平台上进行广泛的数值模拟。他们还将结合社会经济、文化和人口信息，了解这些因素如何影响特定地区的蝙蝠传播埃博拉病毒。

该团队的方法证明了在试图寻找复杂问题答案时审视大局的重要性。

“很明显，人类在这个过程中扮演着自己的角色，”Buceta说。“通过我们的行为，我们不仅破坏了敏感的生态系统，还增加了我们自己感染严重甚至致命疾病的机会。”