“超级传播”事件：成也是你，败也是你？
2021/04/10 09:08
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原文作者：Dyani Lewis
新冠病毒的非均匀传播模式带来了悲剧，但也为针对性防控提供了启示。
去年12月5日，在人们欢度传统圣诞佳节的前夕，比利时安特卫普附近的Hemelrijck养老院邀请圣诞老人（Sinterklaas）前来助兴。可是，这一欢庆活动却以悲剧收场——精心装扮的志愿者无意间将新冠病毒传给了养老院的40名员工和100多名老人，目前已造成至少26人死亡，这些志愿者后来也检测出阳性。
这类超级传播事件一般涉及一人同时传染多人的情况，这在如今已是见怪不怪了。合唱团排练、葬礼、家庭聚会、健身课都暴发过这类危险的传染事件。远藤章（Akira Endo）是伦敦卫生与热带医学院的一名传染病建模师，他在超级传播事件成为新冠报道的“常客”之前，就注意到了它的危险信号。远藤说，最早的信号来自一例一人传染十人的事件[1]，以及武汉之外的感染者没有造成当地大规模疾病暴发的可疑事件。远藤是最早量化超级传播现象的科学家之一。在这种呈溅射状的非均匀传播中，大部分人都是被少数感染者传染的。同样拥有这种传播模式的病毒可能要数新冠病毒的表亲SARS-CoV和MERS-CoV了。SARS-CoV在2003年导致了严重急性呼吸系统综合征（SARS）的致命流行，MERS-CoV则导致了中东呼吸系统综合征。引起埃博拉、天花、肺结核的病原体也具有相似的传播模式。新冠疫情迈入第二年，这次还多了传播更快的新变异株，但研究人员比以往更相信超级传播事件在决定新冠疫情的历史和未来走向中起到了重要作用。新冠病毒目前已累计感染超过1亿人，死亡病例超过240万例（截至2021年2月23日）。研究人员发现，超级传播事件是新冠病毒在社区形成传播链的主要方式之一。如果没有有效的防控手段，随着各地发现比英国、南非、巴西最初发现的传播力更强的变异株，超级传播事件可能会比现在的范围更大、更频繁。有了一整年的数据，研究人员已有充分证据表明，超级传播事件发生的主要因素是长时间在通风不畅的室内聚集。唱歌和有氧运动也是常见因素，这些活动会产生许多能被别人吸入的具有传染性的微小颗粒。但是，关键问题还没有解决。远藤说：“我们已经了解到哪些因素会起作用，但我们并不知道超级传播事件的主要诱因是什么。”最大的不确定性是个体间的行为和生物学差异在多大程度上起到了作用，或者说是可以控制的，以及如何在不造成社会停摆的情况下有针对性地避免高风险的情景。搞清楚超级传播事件的诱因很关键，旧金山陈·扎克伯格生物中心的传染病建模师Lucy Li说。专家表示，既然我们已经明确了诱发超级传播事件的主要因素，现在就应该采取相应行动。他们呼吁决策者将已有的认识化作能缓解疫情、甚至消除疫情的针对性防控手段。最根本的手段之一是关闭拥挤的室内热点区域，防止超级传播事件的发生。研究人员还推荐采取日本的做法，通过逆向接触者追踪来重现超级传播事件的经过。爆发性传播
平均来看，每位新冠病毒感染者会传染2到3人。这一人口层面的大致估算也称为基本再生数（R0），但这个数字抹平了个体间的巨大差异。现实中，大部分感染病例其实来自一小部分人（见“传染联系图”）。远藤的早期分析估计，截至2020年2月底，中国以外国家约80%的二代病例都来自10%的感染者[2]。对以色列、印度、香港等中国其他地方的估算数据支持了这一观察结果。虽然其他传染病也存在这种传播模式，但它在新冠疫情中尤其突出。相比之下，流感的个体间差异没有这么大，远藤说，流感的传播更加均匀。Li说，超级传播事件的结局是：少数感染病例会让局面迅速失控。Li研究的是美国、欧洲、中国各地的超级传播现象。“如果已经形成了一个超级传播者链条，那么病例数就会在短时间内激增。”她说。此外，英国、南非、巴西发现的变异株也会加剧超级传播事件，Li说。已有报告称B.1.1.7变异株的传播率要高出50%[3]，“这可能会让超级传播事件在频率和规模上都上一个等级。”她说。Bronwyn MacInnis是麻省理工和哈佛大学博德研究所的一名遗传学家，他带领的一个团队利用病毒基因组序列追踪了超级传播事件的影响。其中一个事件是2020年2月底在波士顿举办的一场为期两天的国际商务会议，这场会议造成90名与会者和他们的密切接触者被感染[4]。不过，这次事件的真正影响力远不止此，MacInnis说。她估计波士顿及其周边地区大概有2万例感染可以追溯到这场会议。超级传播者存在吗？
虽然大部分病例都是被少数人传染的，但研究人员还不清楚是否存在一些生物学因素导致这些人容易传播病毒，比如一些人天生说话声音响，或是一些人吐气时的肺活量更大等。物理学家Christian K?hler在德国慕尼黑的联邦国防军大学研究气溶胶的产生和动力学，他认为这些人可能天生就会产生更多的气溶胶——气溶胶是在空气中传播的携带病毒的微小颗粒。此外，妇女儿童的肺活量比男性小，产生的气溶胶也更少。但是，他和一些研究人员对于是否还存在其他生物学差异表示怀疑。“超级气溶胶传播者假说有点太简单了。”他说。K?hler认为个人行为，比如他们无法在交谈中与他人保持安全距离，或是他们拒绝戴口罩——这些行为比他们产生的气溶胶容量更容易增加传播风险。唱歌和大声说话的动作也会增加产生的气溶胶，他说。根据一项尚未经同行评议的研究估算[6]，大声讲话产生的颗粒数量最多能达到正常讲话的50倍[5]，而唱歌最多能达到99倍。个体间的免疫反应差异也会影响一个人产生的病毒数量，澳大利亚新南威尔士州健康病理学中心的病毒学家Dominic Dwyer说。儿童免疫系统在应对感染上的差异被认为是儿童感染和传染新冠病毒频率不如成年人高的原因[7]。Dwyer说，可能因为是成年人拥有全谱系的免疫反应。在谱系的一端，“免疫抑制患者通常会排出更多病毒，持续时间也更长。”他说。不久前发表的一项研究分析了200名健康人产生的气溶胶[8]，研究结果支持了生物学差异可能会影响病毒传播的观点。该研究估算，20%的参与者产生了80%的气溶胶颗粒，年长者和超重人士产生的气溶胶比一般人更多。不过，利用数学模型追踪暴发事件的研究人员认为，解释超级传播事件不需要纳入生物学差异。在一项尚未经过同行评议的研究[9]中，哈佛大学物理学家Mara Prentiss和她的同事分析了五个超级传播事件，目的是明确一个感染者到底能产生多少病毒颗粒。虽然这些事件迥然相异——一个发生在宽敞的呼叫中心，一个发生在运动课上，两个发生在公交车上，最后一个是合唱团彩排——但感染者个人产生的病毒量出乎意料地相当。“我们有点意外，”Prentiss说，因为这说明在超级传播事件中，个体差异产生的影响很小很小。在Prentiss和她的团队研究的这几例事件中，最有可能传染别人的人要么症状温和，要么还没有出现症状。这一相似性很关键，可能也发生在其他超级传播事件中。“在年轻、健康、流动人群中的传播其实最危险，”MacInnis说，“只是因为你感觉良好，不表示你没有被感染，或不具有潜在的传染性。”她说。虽然传播模式可能和个体间的生物学差异关系不大，但个体间的行为差异却不是这么回事。在工作生活中要接触大量人群，或是在社交中更合群的人，可能比那些不太合群的人更容易成为超级传播者，K?hler说。问题场所
过去一年中，人们总结出的一条重要经验是，人员聚集的场所直接关系到传染风险。无数超级传播事件都发生在通风不畅的室内。这与现有的其他证据相符，即通过气溶胶发生的空气传播是新冠病毒人传人的一个重要或是主要的传播模式。日本很早就发现了这一问题，2020年2月就开始提醒人们注意会增加感染风险的“3C”——密闭空间、拥挤场所、密切接触（closed spaces, crowded places and close-contact settings）。世界卫生组织西太平洋区域在7月采纳了3C注意事项。限制室内聚集人数已经成了全球疫情防控的主要公共卫生措施。研究人员还想要进一步明确构成高风险室内环境的确切因素，从而提高限制措施的针对性，减少其破坏性。斯坦福大学计算科学家Jure Leskovec和团队利用人群移动数据分析了哪些场所的风险最高。研究团队利用匿名移动电话定位数据，模拟了美国约1亿人在去年3月到5月之间的每小时移动情况。Leskovec提出的简单假设是越小、越拥挤、开放时间越长的场所风险越大，最后他发现餐馆、咖啡馆、健身房均属于传播热点区[10]。他说，10%的场所贡献了80%的预测感染病例。Leskovec的模型还能从一定程度上解释为何低收入社区受疫情影响尤其严重。面对封锁措施，低收入社区居民的移动没有高收入社区居民减少的多——这可能是由于工作性质决定的，但低收入地区的感染风险却增加了。商铺更加拥挤，人们待在商铺的时间也变长了。Leskovec说，单单因为人员流动上的差异，“低收入个体去一次商店的风险就会是其他人的两倍左右。”这些差异或解释了为何在这些社区中观察到的感染率更高，他说，也提示我们宣传教育或口罩等资源或能帮助遏制病毒在这类社区的传播。埃默里大学的疾病建模师Max Lau也利用移动电话数据研究了传播动力学[11]。通过计算乔治亚州部分地区的病毒传播差异——以扩散参数k表示——他比较了超级传播事件在不同人群中的发生概率。k值越小代表传播约集中，超级传播更容易发生。Lau发现，超级传播事件在60岁以下的工作社交人群中尤其突出，同时也是郊区病毒传播的一个重要诱因，这可能是因为郊区更难遵守“就地避难”（shelter-in-place）政策，他说。利用超级传播事件
随着我们更深入地理解超级传播事件及其对病毒扩散的促进作用，我们的防控对策也可以做到有的放矢。其中一个对策是接触者集中追踪，寻找并提醒可能有暴露风险的人。去年2月，日本成功实施了这种策略，名为“聚集性逆向接触者追踪”。逆向接触者追踪不是顺着时间发展去寻找可能与特定个体发生过暴露的密切接触者，而是逆着传播链寻找过去传染了这个人的感染者。新出现的感染者更有可能是在超级传播事件中被感染的，而不是有人把病毒专门传给了他们。因此，接触者追踪很容易通过这种方式来发现超级传播事件。远藤的模拟显示，逆向接触者追踪对于控制疫情的作用相当大[12]。不过，这类接触者追踪需要花费大量人力，只适合在病例数已经减少的情况下使用。这种情况下，“逆向追踪很有用，可以成为结束疫情的最后一锤。”远藤说。理想情况下，公共卫生措施最好能在源头上防止超级传播事件的发生。但MacInnis认为，当病例数量开始激增后，再想查明超级传播事件的一些细节会变得尤其难——美国、英国和欧洲大部分地区最近就遇到了这种状况。 Leskovec的研究提示了控制传播的一种方法。通过模拟多个传播场景，他发现店铺重新开张后一个月的传播事件会有20%来自餐馆。这说明餐馆的风险尤其大，应加以管控，而不是让所有商家都关门。Leskovec目前正在与决策者商讨如何利用他的模型来微调复工政策，从而让疫情控制效果最大化，对商家的破坏最小化。但Li说，不是所有风险都可以轻易排除。那些会与他人密切接触的基本工作者将继续处于高风险的环境中，如肉类加工人员。“超级传播事件的潜在风险将持续存在，因为社会运转的结构就是如此。”她说。今年初，一些国家遇到了迄今最严峻的传播事件。随着传染性更强的变异病毒在世界范围内传播，疫情似乎还望不到头。不过，当疫情最终开始缓和时——无论是因为封锁还是疫苗接种——超级传播事件在新增病例中的占比也会更大，Lau说。这说明继续遵守防疫措施特别重要，即使是在病例数很低的时候。“如果我们看到病例数开始降低，我们必须更加警惕超级传播事件。”他说。参考文献：1. Liu, Y., Eggo, R. M. & Kucharski, A. J. Lancet 395, E47 (2020).2. Endo, A. et al. Wellcome Open Res. 5, 67 (2020).3. Volz, E. et al. Preprint at medRxiv https://doi.org/10.1101/2020.12.30.20249034 (2021).4. Lemieux, J. E. et al. Preprint at medRxiv https://doi.org/10.1101/2020.08.23.20178236 (2020).5. Asadi, S. et al. Sci. Rep. 9, 2348 (2019).6. Mürbe, D. et al. Preprint at https://doi.org/10.14279/depositonce-10375.3 (2020).7. Viner, R. M. et al. JAMA Paediatr. 175, 143–156 (2021).8. Edwards, D. A. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 118, e2021830118 (2021).9. Prentiss, M., Chu, A. & Berggren, K. K. Preprint at medRxiv https://doi.org/10.1101/2020.10.21.20216895 (2020).10. Chang, S. et al. Nature 589, 82–87 (2021).11. Lau, M. S. Y. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 117, 22430–22435 (2020).12. Endo, A. et al. Wellcome Open Res. 5, 239 (2021).原文以Superspreading drives the COVID pandemic — and could help to tame it为标题发表在2021年2月23日的《自然》的新闻特写版块上? nature
doi:10.1038/d41586-021-00460-x
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