编者按：新冠疫情全球范围内依然牵动人心，截至今晚的最新数据，全球的累计确诊已经达到了万人，欧洲地区已开始尝试小规模解禁（点击查看：意大利、西班牙、德国……欧洲小心“解封”的同时，严防“第二波”疫情），美国地区的累计确诊已经攀升到接近85万。
各地流行病学家、病*学家、临床医生、研究机构等，仍在试图理解新型冠状病*这一百年不遇的病原体。今天将介绍本月两项相关研究。
01/曹彬团队提出病*性脓*症假说
4月17日，医院呼吸中心常务副主任曹彬领衔，来自华中科技大学、医院、清华大学医学院、北京生命科学研究院、上海巴斯德研究所等研究人员组成的研究团队，在顶级医学刊物《柳叶刀Lancet》上发表研究成果：SARS-CoV-2andviralsepsis:observationsandhypotheses（新冠病*和病*性脓*症：临床发现和科学假说）。
研究团队结合COVID-19的尸检病理研究以及先前对SARS-CoV-2和SARS-CoV进行的基础科学研究证据，提出了关于SARS-CoV-2发病机理的若干假设，认为病*性脓*症对COVID-19的发病机制至关重要。虽然未来可能会证实假设是不完美的，但作者认为这些观点可为基础研究提供思路和指导方向。
新冠病*的病*性败血症的出现和结果基于对患者的临床观察，研究团队假设，在轻症SARS-CoV-2感染者中，肺部的巨噬细胞能够激活炎症反应并吞噬病*，固有免疫和适应性免疫应答可有效抑制病*的复制，患者可以很快康复。但是，在重症或危重症COVID-19患者中，肺泡上皮-内皮屏障（气-血屏障）的完整性会被严重破坏。SARS-CoV-2病*不仅会攻击肺泡上皮细胞，也会攻击肺毛细血管内皮细胞，导致大量浆液性成分漏出进入肺泡腔。
SARS-CoV-2病*感染后，肺泡巨噬细胞和上皮细胞会释放大量促炎细胞因子和趋化因子；单核细胞和中性粒细胞会被募集到感染部位并清除含有病*颗粒和感染细胞的渗出液，导致炎症反应失控。在这个过程中，由于显著的淋巴细胞数量减少和功能失调，适应性免疫难以有效启动。失控的病*感染会导致严重的巨噬细胞浸润，进一步加重肺损伤。同时，播散的SARS-CoV-2病*也可直接攻击其它器官，免疫反应可导致系统性的炎症风暴，同时还有微循环障碍，这些因素一起作用最终引发病*性脓*症（如下图）。因此，有效的抗病*治疗、调节固有免疫应答和重建适应性免疫应答的措施是打破恶性循环、改善患者预后的关键。
该项研究基于临床研究和科学假设，提出了未来研究重点的思路，具备一定的指导意义：
1.探讨SARS-CoV-2病*是否可以直接攻击血管内皮细胞及其对凝血功能和病*播散的影响；
2.在临床试验或动物模型中，评估ARB/ACE抑制剂对SARS-CoV-2病*感染结局的影响；
3.确认SARS-CoV-2病*是否可以直接感染淋巴细胞以及如何影响适应性免疫应答；
4.细胞因子反应在SARS-CoV-2病*感染过程中的动态变化；
5.通过随机对照临床试验评估免疫调节药物的治疗效果。
02/流行病学：模型预测未来
国际权威期刊Nature近期刊发了特别报道《建模如何帮助应对新冠肺炎疫情》，对流行病学家的用建模方式为疾病防控提供帮助做出了介绍。
伦敦帝国理工学院的数学流行病学家NeilFerguson，在3月份向*府官员简要陈述了其团队最新的计算机模型结果，对新冠病*SARS-CoV-2在英国人口中的快速传播进行了模拟。数据显示，英国的医疗系统很快会因COVID-19而不堪重负，如果英国*府不采取任何行动，英国可能会面临50万以上的死亡人数，也因为此，英国首相鲍里斯·约翰逊几乎立刻宣布了对民众活动采取新的严格管控措施。同一模型还显示，如果不加干预，美国可能会面临万的死亡人数；英国与美国白宫分享了模型信息，随后新的控制社交距离指南发布出来（见“模拟冲击”）。
该文介绍了多种模拟疾病传播方式的模型，这些模型背后的数学原理是相似的。它们都基于掌握人群如何在三个主要状态之间变化：个体可以分为对病*易感（S，susceptible）、已经受到了感染（I，infected）、感染后痊愈（R，recover）或死亡。R组被假定对病*免疫，也就是不具备感染他人的能力。有天然免疫力的人也属于R组。
最简易的SIR模型采用最基本的假设，比如感染者感染所有人的几率是一样的，因为人群分布非常均匀，所有感染者在去世或痊愈前的传染力也是一样的。比这更先进的模型会进行量化预测，这也是决策者在新发传染病出现时需要的预测。量化预测会把人群按年龄、性别、健康状况、就业状况、接触次数等分成更小的组——设定好他们在何时何处遇见过谁。
利用关于人口规模和密度、人群年龄、交通网络、社交网络规模、卫生护理资源的详细数据，建模师就能通过不同公式控制人群组在时空中的移动和互动，构建一个城市、地区乃至整个国家的虚拟复本。随后，研究人员会在这个世界“种”下一种传染病，观察事态发展。
不过文中也指出，建模反过来也需要有在疫情发展初期只能大致估计的信息，比如感染者的死亡比例、基本再生数R0等，并且流行病学家尝试从疫情早期不同国家的不完整信息中拼凑出病*的基本特性，再做出大概估计。有一些参数必须完全基于假设。比如，帝国理工团队只能推断认为：既然没有人对COVID-19有天然免疫力，那么整个人群一开始都是易感群体，而且COVID-19痊愈的人在短期内不会再次感染。
流行病学家的研究为各个*府提供了决策参考。帝国理工团队在3月份根据最新信息更正了模型。团队表示，如果所有国家都采取严格的控制社交距离、检测和隔离感染者的策略，直到每周死亡率降至每10万人0.2，那么COVID-19的全球死亡人数到年底有望控制在万以下。Ferguson在3月25日表示，英国的响应措施让他“有理由相信”英国的总死亡数会控制在2万以下。
Ferguson说，和预期的一样，整个欧洲的全国封锁措施已经显现出遏制SARS-CoV-2传播的效果。但对于担心经济发展和被禁足民众身心健康的国家来说，接下来的大问题是，这些控制社交距离的措施还要实施多久。帝国理工的一个模型显示，控制社交距离可以减少新冠病*的传播，但解除这些措施可能会在下半年或明年掀起第二轮大流行（见“第二波疫情”）。
参考文献
1、SARS-CoV-2病*性脓*症：临床发现和科学假说
2、特别报道：建模如何帮助应对新冠肺炎疫情？
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