(记者 苑苏文)新型冠状病毒的突然袭击，令武汉猝不及防，从最初的传染性被低估，到后来采取的严厉封城措施，这些判断对病毒扩散和控制起到了怎样的作用?国际科学家试图通过计算机模型给出结论，他们发表在medRxiv上的一篇论文指出，武汉封城前，有86%的感染者未被发现，后来他们成为三分之二官方确诊病例的传染源。但随后的封城等举措遏制了病毒进一步的传播。
这些未被发现却具有传染性的病例十分关键。论文估算出，他们的传染性中位数约是确诊感染者的52%，这意味着这些未被发现的感染者多数都是轻症、有限症状或无症状。然而，由于其仍具有传染性，以及数量很多，仍可以使更大比例的人口感染病毒。
“未被发现感染者数量多，源于人们对这种新发疾病缺乏全面的认识。”论文第一作者，伦敦帝国理工学院的李瑞云博士告诉财新记者，如此大规模未被发现的病例数，从客观角度理解，主要出于两个因素。“首先，在传染病爆发的初期，由于我们对传染病缺乏全面的认识，因此尚未采取大规模拉网式的排查和检测、也没有高效的检测手段、相应的医疗资源也不足。其次，不同症状的病人就诊行为不同。”
李瑞云认为，通常有明显发热等症状的病人会主动就医，从而被及时确诊并得到治疗;相反，无症状和有轻微症状的人一般不会选择就医，这使得他们没能及时确诊和治疗，同时他们也进一步传染了其他有亲密接触的人，促进了病毒的传播。
人口在城市之间的流动，是传染病在空间上进行传播的一个重要推动因素。论文中使用一个数学模型来模拟375个中国城市中感染者的时空动态，这个模型被描述为网络化的动态亚群模型，其以城市为单位，每一个城市有一个亚群模型，用于模拟病毒在城市内的传播。同时研究者利用腾讯大数据平台公开的2018年人口流动大数据人口流动数据，构建人口在城市之间的流动，这一流动程度的强弱用于反映病毒在城市之间的传播风险。
李瑞云说，2019年之后，腾讯人口流动大数据不再对外公开下载，他们考虑到每年春节前的客流模式较往年基本一致，因此便用2018年春运前14天的人口流动数据来近似推测2020年春运前14天(2020.1.10-24)的人口流动情况。
使用这个模型后，论文中估算出新冠病毒的再生参数的中位值为2.23(95%CI：1.77−3.00)，再生参数英文为reproductive number，缩写为Re，可理解为每个患者能感染的其他人的个数，这表明病毒的持续传播能力很高，此外，增加上10天的延迟期，新冠肺炎的潜伏期和传染期的中位估计值分别约为13.77天和13.45天。
传染病学界常用R0来分析疾病的传染性。该指标通常指的是，没有外力介入且所有人都没有免疫力的情况下，一个传染病患者，平均将传染给多少人。和R0相比，Re则是纳入人群免疫力(包括注射疫苗或感染后形成抗体等)以及其他干预措施后，患者平均可能传染其他人的数量。
论文指出，1月10日至23日在武汉市的新冠肺炎(COVID-19)感染者总数为18829(95%CI [3，761，38，808]);所有感染者中的86.3%(95%CI [81.9%，90.1%])是未被发现的感染。而在全国范围内，1月10日至23日的新冠肺炎感染者总数为28898(95%CI [5，534，59，491])，其中86.4%(95%CI [82.0%，90.1%])是未被发现的感染者。“从武汉撤离的外国人中的感染率也独立地证实了这一发现。”
这些未被发现的感染者对总体传播和确诊病例数的影响如何?论文中称，他们将这些未被发现的感染者数量设置为 0，即他们不再具有传染性，研究者发现，在没有这些未被发现感染者的情况下，在1月10日至23日之间，全国报告的感染者数量应当减少66.4%，武汉应当减少64.0%。而到1月23日为止，全国应当只有一个城市有超过8例确诊患者，而实际情况是，到1月23日为止，有10个城市拥有超过8个以上确诊患者。
1月23日，武汉封城，令2020年春节之后客流情况产生较大影响，因此李瑞云团队不再使用2018 年的数据来进行模拟。他们假设封城之后城市之间的人口流量为0，用以评估极端情况下这一举措的效果。“这是一个理想的情况，我们目前对这个假设再做进一步的分析，假设不同程度的人口流动情况，再估算相应的参数值。”
模型还包括了1月23日之后实施的更多措施，其中包括主要城市与武汉之间的旅行限制;政府倡导的自我检疫和接触预防措施;以及更多可用的快速测试来确认感染。此外，新闻报道的增加和普通人群对该病毒的认识，令人们使用口罩、社交疏远和生病时候自我隔离，都可能进一步减慢COVID-19的传播。
在这些理想条件下，武汉封城后，未被发现的感染者比例陡然下降至29%，即有71%的感染者被上报，这意味着，尚未被发现的感染者，可能只有十分轻微的症状。而未被发现的感染者的传染性已大大降低，再生指数(每个患者能感染的其他人的个数)也从2.23，降至1.51，再降至1。
李瑞云指出，对于再生指数来说，1是个有意义的界限。“当它大于1时，表明疾病可以在人群中引起爆发，具体程度取决于它的具体值;小于1时，则表明疾病在人群中的传播被有效的控制住了。”
“但这是在假设封城后各地旅行完全停止的情况下，有效再生参数极大的降低，几乎接近于1，说明封城很好的控制了疾病的传播。”李瑞云指出，这个建立在理想状态下的推算结论，并不能直接推广到接下来的几个月或者是更长的时间，因为各地的旅行不可能完全停止，随着全国各地复工的到来，人口流动量会增加，另外，国外的病例数大幅度增加，是否会反向输入中国，也是一个重要的因素。“一些问题很值得接下来进一步研究，但不在我们这个研究的范围之内。”
论文肯定了封城等举措的效果，并建议在中国境外实施类似的控制措施和旅行限制，以防止病毒“回流”。
该论文共同作者来自伦敦帝国理工学院、哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院、加州大学戴维斯分校、香港大学和清华大学。此篇论文使用贝叶斯推断作为分析工具。文章的通讯作者，哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院Jeffrey Shaman课题组成功地将贝叶斯推断应用到流感等传染病的模拟和预测工作中。
李瑞云介绍，这个方法的主要思想是利用新观测到的值来更新上一个时间点上推算出来的值，并将更新后的值用于下一个时间点的预测。“例如，我们在1月10日预测出在1月11日的确诊病例数为100，而在1月11日实际观测到确诊病例数为120，我们利用这个实际观测到的120对之前的预测值100进行更新，更新后的数值用于预测1月12日确诊病例数。”李瑞云说，“整个推断过程基于‘概率’这一思想，所以我们所有的预测值都会有一个中位数和一个置信区间。”
论文中强调了新冠病毒的严重性和大流行潜力。其指出，2009年的H1N1大流行性流感病毒也引起了许多轻度病例，迅速在全球传播，并最终成为地方性流行病。 当前，有四种流行的冠状病毒株目前在人群中传播，如果新型冠状病毒遵循2009年H1N1大流行性流感的模式，它还将在全球传播，并成为人类中的第五种地方性冠状病毒。
但李瑞云认为，目前新冠病毒是否会引发大流行，作出判断还为时过早。“一般来说，会有两个结局：第一种是类似于SARS被有效控制住，但也仅仅是有效控制，不是根除，也就是说SARS目前不能在人群中进行有效的传播。人类历史上唯一被根除的疾病仅有天花。第二种是类似于流感，传染性强、死亡率低，很可能变成大流行，每年卷土重来。因为现在的情况比较复杂，复工、境外病例反向输入引起国内再次大规模传播;疫苗的使用等等因素都会改变新冠病毒接下来的传播特征和模式。”
