近日，学校反向病原学研究团队构建的“SEAIQR-COVID-19模型”成功预测上海市疫情走势，为“动态清零”抗疫模式又添科学新证据。研究结果以“Coronavirus disease 2019 epidemic prediction in Shanghai under the‘dynamic zero-COVID policy’using time-dependent SEAIQR model”为题发表在《Journal of Biosafty and Biosecurity》。
科学预测病毒传播规模是控制疫情蔓延重要一环。受全球第四波COVID-19大流行影响，2022年初我国多地疫情呈现局部聚集和多点散发态势。针对上海市2022年3月疫情严峻考验，该团队以经典传染病动力学模型SEIR框架为基础，考虑到上海市本轮疫情Omicron毒株感染者中轻型病例和无症状感染者占比较高，以及上海市防控举措调整带来的依时变化参数，在已有研究经验的基础上增加了无症状感染者和隔离患者仓室等参数，构建了具有阶段性防控措施的时变“SEAIQR-COVID-19模型”（S易感者-E潜伏者-A无症状感染者-I确诊患者-Q隔离患者-R移出者）。
该团队使用2022年3月1日－4月15日上海市疫情数据进行拟合，评估之后7日和14日预测效果。结果表明，上海市每日新增感染人数预计在2022年4月13日到达拐点，尤其是每日新增无症状感染者人数与实际情况高度吻合，拟合优度R2高达0.954，五月中上旬有望实现社会面清零目标（图1）。SEAIQR模型预测的新增确诊病例最终感染规模在26,477～47,749例之间，新增无症状感染者在402,254～730,176例之间（图2），也与上海市疫情的实际情况吻合。通过计算MAPE和RMSPE得出7日和14日数据预测性能均处于较好和合理的范围内，验证了所构建模型对疫情走势评估的可靠性。
基于下一代再生矩阵方法，该团队得出了疫情暴发初期基本再生数较高、疫情传播速度快的结论（R0为6.69）。自上海市政府实施全域静态管理并开展多次全市全员核酸后，有效再生数逐渐下降并趋于稳定，直至疫情解除。除常规参数外，研究团队还考虑了人群免疫阈值（疫苗接种率×疫苗保护率）与抗体滴度水平、疫苗保护时长等因素在刻画病毒传播过程中的作用，通过系列敏感性分析提出了序贯加强免疫接种，提高隔离率、治愈率以及尽早实施全面管控的必要性。从理论层面研究抑制新冠病毒Omicron毒株传播的防控要素，就确定检测范围、科学配置救治资源等疫情防控进行理论探索，有力印证了“动态清零”抗疫模式在现阶段中国新冠疫情防控中的重要作用。
论文第一作者是公共卫生学院博士研究生马艺菲，由山西医科大学反向病原学中心解军教授、公共卫生学院余红梅教授、雷立健教授、贺鹭副教授和管理学院李建涛副教授共同指导完成。该研究得到国家重点研发计划课题“新冠疫苗接种的卫生经济学评价和大规模接种的实施性研究（2021YFC2301603）”资助。
（图文/马艺菲）
