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、病毒学家、临床医生、研究机构等，仍在试图理解新型冠状病毒这一百年不遇的病原体。今天将介绍本月两项相关研究。
01/曹彬团队提出病毒性脓毒症假说
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
bservationsandhypotheses（新冠病毒和病毒性脓毒症：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，认为病毒性脓毒症对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。
新冠病毒的病毒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毒，固有免疫和适应性免疫应答可有效抑制病毒的复制，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病毒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病毒感染后，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毒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。失控的病毒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病毒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毒性脓毒症（如下图）。因此，有效的抗病毒治疗、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病毒是否可以直接攻击血管内皮细胞及其对凝血功能和病毒播散的影响；
2.在临床试验或动物模型中，评估ARB/ACE抑制剂对SARS-CoV-2病毒感染结局的影响；
3.确认SARS-CoV-2病毒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病毒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月份向政府官员简要陈述了其团队最新的计算机模型结果，对新冠病毒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，如果英国政府不采取任何行动，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：个体可以分为对病毒易感（S，susceptible）、已经受到了感染（I，infected）、感染后痊愈（R，recover）或死亡。R组被假定对病毒免疫，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毒的基本特性，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政府提供了决策参考。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毒的传播，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病毒性脓毒症：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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