超六成群众感染，英国群体免疫或已构建完成

来源：医药地理

作者：弘楠

3月25日，据Financial Times报道，牛津大学传染病演化生态学（Evolutionary Ecology of Infectious Disease，EEID）团队的最新建模研究显示，英国可能已有半数以上的人口被新冠病毒感染，这个数据远远高于之前专家的预期。而研究团队就此认为，这或许是「群体免疫」成功建立的讯号。这篇论文也于26日发表在论文预印网站 medRxiv 上。

团队预测68%的英国人被感染

EEID团队所发布的模型结果预测显示，在没有干预措施的情况下，英国和意大利当前的疫情持续时间大约为2到3个月。在第一起死亡病例报告之前，英、意两国的疫情已经持续了至少1个月，且已导致两国积累了显著水平的群体免疫。

在重症风险人口比例（ρ，proportion of population at risk of severe disease）为0.1%的情境下，截至3月19日英国可能已经有68%的人口感染新冠病毒；此前，英国政府首席科学顾问帕特里克·瓦伦斯曾表示，60%的人口感染新冠病毒后就能够建立群体免疫。

根据英国和意大利现有的新冠病例数据，该团队运用易感传染恢复框架（SIRf）模拟了3种可能情景下两国的感染情况。这3种情景分别是：基本传染数（R0）为2.25，重症风险人口比例为0.1%（下图中灰色）；基本传染数2.25，重症风险人口比例为1%（绿色）；基本传染数为2.75，重症风险人口比例1%（红色）。

模型模拟的3种情境下，英国新冠肺炎累计死亡人数增长情况与实际报告死亡人数的吻合情况。

运行同样的模型，在基本传染数为2.25且重症风险人口比例为0.1%的情境下，研究人员将病毒开始传播的时间设定为首次发现病例前4天和首次确诊死亡前38天，得出的模型结果是，到2020年3月19日，68%的英国人可能感染新冠病毒。

模型模拟的3种情境下，意大利新冠肺炎累计死亡人数增长情况与实际报告死亡人数的吻合情况。

同时研究团队负责人 Sunetra Gupta 表示，团队计划「立刻开始大规模的血清学抗体检测，来评估当前疫情所处阶段」。如果血清学抗体检测能够证实模型的可靠性，就意味着英国的「群体免疫」已经成功，那么，当前采取的一系列严格管控措施可能会比预计更早结束。

群体免疫能否成为英国的救命稻草

在牛津大学团队发布研究结果的同时，也有很多专家对研究结果的准确性提出了质疑。

有专家认为，牛津团队和此前帝国理工的建模一样，预设病毒以固定速度在全英国人群中平均地传播，没有考虑不同程度的感染者在人群中的传播速率不同，以及不同人群对病毒存在的差异。

伦敦佩布赖特研究所传播生物学小组负责人 Simon Gubbins 在接受科学传媒中心（SMC）的采访时称：“因模型假设相对简单，导致该模型将高估传播速度，从而高估感染人群的比例。”

来自英国和意大利的 6 名学者认为牛津的建模研究中假设的0.1%～1% 住院率远远低于英国和意大利的真实水平，而且一旦血清检测验证了建模的数据结果，很有可能影响到英国现有的防疫政策，导致政府对于疫情的预估失准，而造成疫情的进一步恶化。

英国为什么不能抄中国的“作业”

目前，从表面看只有中国的成绩最好，因为从12月31号疫情爆发至今，中国已基本完成对国内疫情的控制，中国内部已多日保持零增长，而中国也不吝啬于自己对于新冠病毒的认识，钟南山院士团队、王辰院士和曹彬教授团队、上海的张文宏团队等，都数次和国际进行了交流，介绍了中国经验，可为什么英国还依然采取这种较为消极的方式来应对新冠疫情，而导致国内超过半数的人被感染呢？

从现有的经验来看，对疑似病人的迅速筛查与确诊、迅速实施隔离、缩短确诊与住院时间，是降低医院和社区内暴发的关键策略，但因英国发现疫情时，新冠疫情已在全球范围内形成大流行趋势，同时因英国的制度和文化，也致使英国政府无法像中国政府一样，在国内采取非常强力的管控措施。

另一方面，中国的疫情爆发处在春节期间，为社会的合理停摆提供了时机，为联防联控措施的推行提供了一定程度的心里准备，而英国政府在本身缺乏强力执行的情况下，是无法突然宣布和推行社会停摆的，因为如果没有把握在短期内结束战斗，英国所面临的恐慌和经济损失都是无法承受的。

同时因为中国的疫情爆发在前，英国在爆发前就已经对新冠病毒存在一定程度的认识，确认了大部分的感染者为无症状和轻症，可以在不经治疗或者对症治疗后自限性痊愈的特点，使群体免疫存在可能，降低国家医疗系统崩溃的风险，使重症患者得到集中治疗。所以提出 “群体免疫”策略至少也是一种理论，虽然变相暴露了英国政府在管控方面的无力，但至少告知了民众所能发生的最坏结果，同时利用民众对于病毒的恐惧，提高了隔离管控效果。

结语

这样的一种群体免疫方式看似理论上可行，实际上是否真的能够成功，依然存在着很多不确定的因素。通过降低发病率和死亡率峰值，使流行曲线更为平稳的方法看似是减低疫情爆发对医疗系统的冲击，实则是对国家医疗储备和预案的挑战……

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