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全球尺度上流行病传播的重要进展

已有 5726 次阅读 2013-12-17 00:49 |系统分类:科研笔记

   老板Science文章周五出来的,周日刚起床就收到他一封email,里面是关于这篇工作的中文的新闻链接,问我大体讲啥了,看他意思是很在乎在说中文的世界里能传播他的工作。于是乎,我说行,我知道个中国的网站(就这科学网),我来简要地简述一下你的工作,post上去,他说太好了,cool

       虽然是发在Science 上面,而且是以article的形式。但其实物理思想很简单。首先在现代交通发展之前的古代,人们出门靠步行或者马车,这使得每天能行进的距离有限。在这种情况下,如果有流行病爆发,比如中世纪欧洲的黑死病(black death),其爆发的pattern很规矩,就如果一个同心圆,从疾病中心往外扩散,物理上可以用简单的reaction-diffusion模型来描述。想象往平静的水面扔下一颗石子,荡漾起的波浪由近及远,就是这里疾病传播的图像。但社会发展到了现在,各种交通工具的出现,火车,飞机,轮船,等等,人们出行日行千里,而流行病的传播也随着出行的人们很快扩散开来,但直观感觉会乱七八糟,不再有地理上的规则的同心圆了。

这里面就隐含了复杂网络(complex networks)的假设了,那就是城市,或者国家组成了一个大的traffic networks流行病是从一个网络节点(城市或者国家)通过飞机或者火车路线到达另一个网络节点了。当然了,网络上的疾病传播研究了很长一段时间了,但影响疾病传播的因素太多,之前也发展了不少这方面的模型,但就像文章总说的那样,因素太多了就分不清主次了,这样的模型很难抓住流行病传播规律的本质,因而似乎不那么放心地用来预测了。

这篇文章最吸引人的地方就是引进了一个有效距离的概念(effective distance),使得问题变得异常简单。简单地说,比如考虑两对城市北京到法兰克夫,和北京到西藏,虽然地理上法兰克福距离北京更远,较之西藏,但北京出发到法兰克福的客流量大啊,对应地如果这里面有一定数目的病人,那实际上传到法兰克福,就比传到西藏的概率大了,也就是北京到法兰的有效距离更短。有了这个新概念之后,地理上乱七八糟的传播pattern (下图右边)就回复到了上面讲的reaction-diffusion的简单的同心圆了(图左)。

 

也就可以回答一些很重要的问题了,比如某次新型疾病爆发:

1. 这次爆发从哪里最先开始的?

2. 爆发之后那些国家会被感染?

3. 大概要多久能到达那些地方?

答案简单一点说,1)看有效距离下的网络,谁最适合做为圆心,疾病就是从哪儿开始的;2)如果不加控制,所有国家都会被感染;3)通过感染的国家达到时间和有效距离之间的简单的线性关系,就可以知道需要多久到达。

文章主要考察了全球航空网络,然后作为例子proof-of-concept),研究2003 SARS, 2009 HIN1, 2011德国德国境内的食物感染事件EHEC−HUS(对应的是德国境内交通网络)。结果都验证了和真是的情况完全吻合。比如通过统计某一个时刻被感染国家和地区名单,能正确反推出比如香港(HONGKONG)和墨西哥(Mexico)是SARS HINI的源头。一个简单概念的引入,让问题变得异常简单,因为简单才值得信赖。看新闻报道这事的时候说Dirk 这个问题想了十年,不知道是为了迎合新闻记者讲故事的需要,还是真思考了这么久,后面有时间来问问。

这里面有另一个很深的感触,或许值得我们中国科学家借鉴,那就是积极地进行科学传播,让大众知道一些有意思的科学进展,科学家自己也会有成就感。Science有个系统,就是文章正式发布之前一周会放到专用服务器上面,允许一部分知名报社记者来获取,然后采访文章作者,然后新闻稿会在文章正式刊出的同一天发布。上一周Dirk Brockmann天天就是接受采访,接电话,上周讨论问题都是在柏林咖啡馆在他电话间隙进行的。这样下来,周五开始关于这篇文章的报道就铺天盖地,连柏林晨报这种日常生活的报纸都用整版来报道这事。包括今天早上Dirk还得意地告诉我他挂着youtube上的相关视频三天不到点击就过十万了。这或许是他文章虽然不多,但在业内有很高知名度的部分原因吧。

 

Dirk Brockmann                                                               Dirk Helbing

二人简介:两人都是在哥廷根得到的物理背景的训练,Brockmann 之前关注human mobility现在主要是疾病传输,目前从美国西北大学回到德国,在洪堡大学和Robert Koch Institute (德国疾控中心)Dirk Helbing, 早年出名的工作是交通物理,现供职于ETH Zürich

 



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