工业和应用数学学会 信用:CC0公共领域 由于交通技术的不断进步，人们的旅行比以往任何时候都更加广泛
虽然这种遥远国家间的加强联系带来了许多好处，但它也对疾病控制和预防构成了严重威胁
当受感染的人前往没有特定传染病的地区时，他们可能会无意中将其感染传播给当地居民，并导致疾病爆发
这个过程在历史上反复出现；最近的一些例子包括2003年的非典爆发、2009年的H1N1流感大流行，以及最值得注意的是正在进行的COVID-19大流行
输入性病例挑战了非流行国家——这种疾病不经常发生的国家——完全消除传染的能力
当与病原体的基因突变等其他因素结合在一起时，这个问题使得全球根除许多疾病变得极其困难，如果不是不可能的话
因此，减少感染数量通常是一个更可行的目标
但是为了控制疾病，卫生机构必须了解不同地区之间的旅行如何影响疾病的传播
上海师范大学的高道洲在周二发表在《暹罗应用数学杂志》上的一篇论文中，调查了人类传播对疾病控制的影响以及传染病传播的总体程度
以前很少有研究探讨人类活动对不同地区感染规模或疾病流行率的影响，疾病流行率是指人群中感染特定病原体的人数比例
这一领域的研究在严重的疾病爆发期间尤为重要，当时的政府领导人可能会通过关闭边境和限制旅行来大幅减少人员流动
在这段时间里，理解限制人们的活动如何影响疾病的传播是至关重要的
为了检查疾病在人群中的传播，研究人员通常使用数学模型将个体分为多个不同的组，或“隔间”
在他的研究中，高使用了一种特殊类型的房室模型，称为易感-感染-易感(SIS)斑块模型
他将每个地区的人口——一群人，如社区、城市或国家——分为两个部分:目前患有指定疾病的感染者和容易感染的人
人类迁徙将这些碎片连接起来
高假设易感人群和被感染人群以相同的速度扩散，这通常适用于普通感冒等通常只是轻微影响流动性的疾病
高的SIS模型中的每个斑块都有一定的感染风险，这种风险由它的基本繁殖数(R0)来表示——繁殖数是预测易感人群中单个传染性个体的存在将导致多少病例的数量
“繁殖数量越多，感染的风险就越高，”高说
“因此，高风险斑块的斑块繁殖数量被假定为高于低风险斑块的数量
“然而，这个数字只衡量最初的传播潜力；它很少能预测感染的真实程度
高首先用他的模型来研究人类活动对疾病控制的影响，方法是比较个体快速和缓慢分散时产生的总感染规模
他发现，如果所有斑块以相同的速度恢复，大面积扩散比小面积扩散导致更多的感染
令人惊讶的是，人们传播的数量的增加实际上可以降低R0，同时仍然增加感染的总量
SIS贴片模型还可以帮助阐明传播如何影响每个贴片内感染的分布和疾病的流行
如果没有斑块间的扩散，高风险斑块的疾病患病率总是会更高，但高想知道，当人们可以往返于高风险斑块时，情况是否也是如此
该模型揭示了扩散可以降低高风险补丁中的感染大小，因为它输出的感染比输入的多，但是这因此增加了具有最低风险的补丁中的感染
然而，风险最高的斑块不可能有最低的疾病流行率
高利用一个基于普通感冒的数值模拟(人们对普通感冒的属性进行了深入研究)，深入研究了人类迁移对感染总规模的影响
当高将两个斑块合并在一起时，他的模型在不同的环境条件下表现出不同的行为
例如，人类的扩散通常导致总感染规模比没有扩散更大，但是在一种情况下，人类的快速扩散实际上减少了感染规模
在不同的条件下，小的扩散是有害的，但大的扩散最终证明有利于疾病管理
高对分散导致更多感染的数学参数的组合进行了完全分类，与在两个斑块的环境中缺乏分散相比
但是，如果模型包含两个以上的补丁，情况会变得更加复杂
对高的SIS斑块建模方法的进一步研究，可能会揭示更多关于旅行限制对疾病传播影响的复杂性的微妙信息，这些信息与现实世界的情况相关，例如大流行期间的边境关闭
“据我所知，这可能是第一个关于人类活动对感染总数及其分布的影响的理论工作，”高说
“有许多方向可以改进和扩展当前的工作
例如，未来的工作可以探索只禁止某些旅行路线的结果，例如当美国
S
禁止来自中国的旅行，以阻止新冠肺炎的传播，但未能阻止来自欧洲的病例
继续研究这些复杂的影响可能有助于卫生机构和政府制定明智的措施来控制危险的疾病
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