印度新冠新增病例單日超30萬，為什么？｜ 商周專欄
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最近，印度暴發(fā)了第二波新冠疫情，單日新增確診病例創(chuàng)下了超30萬的記錄，目前還未康復(fù)的已確診病例已超兩百萬。這讓印度原本就有限的醫(yī)療資源告急，以致于有些醫(yī)院不得不讓兩名新冠患者共用一張病床。醫(yī)療資源的擠兌反過來又加大了疫情的危害。
而兩個月前，則完全是另外一種景象。2月份印度單日新增確診病例降到了一萬人以下，對于這樣一個近14億人口的大國來說，這意味著7天內(nèi)每10萬人口中只有5例新增確診病例。而彼時的幾個歐美大國，這一數(shù)字是幾十甚至幾百。
和歐美國家出現(xiàn)了多波新冠疫情不同，印度從去年1月30日報道第一例新冠確診病例起到今年初，都位于第一波疫情里，而且這波疫情在去年9月到達(dá)頂峰后就一直呈穩(wěn)定下降。這一走勢，與印度科技部（DST，Develoment Support Team）組織建立的 “國家超級新冠疫情模型”（COVID-19 India National Supermodel）基本符合 [2,3]。根據(jù)該模型的預(yù)測，印度將在今年初建立起對新冠病毒的群體免疫。今年1月份，印度一些地區(qū)也不再有新增確診病例的出現(xiàn)，“預(yù)測+事實” 的組合讓部分印媒在年初自豪地宣布：印度成為了全球唯一拉平疫情曲線、建立群體免疫的大國 [4,5]！
但自3月份以來，印度的新冠疫情發(fā)生了令人驚訝的反轉(zhuǎn)：單日新增確診病例超30萬，第二波新冠疫情來勢洶洶，讓印度 “國家超級新冠疫情模型” 所預(yù)測的 “群體免疫” 淪為泡影。
首先，我們一起來看看預(yù)測印度群體免疫的 “國家超級新冠疫情模型” 到底是什么。
在印度，用數(shù)學(xué)模型來幫助災(zāi)難管理（比如臺風(fēng)和干旱）是一種傳統(tǒng)。為了幫助政府部門做出相關(guān)決策，去年5月印度科技部成立了 “國家超級模型委員會”（National Supermodel Committee）。這個委員會負(fù)責(zé)用數(shù)學(xué)模擬的方法來構(gòu)建 “國家超級新冠疫情模型”，從而監(jiān)控和預(yù)測新冠疫情的走勢。這個 “國家超級新冠疫情模型” 在去年10月首次發(fā)表在印度本地的一家學(xué)術(shù)雜志Indian Journal of Medical Research 上 [6]。
印度并不是唯一一個用數(shù)學(xué)方法來模擬和評估新冠疫情的國家。去年八月，Science 就發(fā)表過瑞典和英國科學(xué)家合作的一篇論文，他們采用了經(jīng)典的SEIR模式（susceptible易感-exposed暴露-infected感染-recovered康復(fù)）來模擬和評估群體復(fù)雜度對群體免疫建立的影響 [7]。
但印度的 “國家超級新冠疫情模型” 在建模方法上與SEIR模式不同，他們采用的是SAIR模式（susceptibl易感-asymptomatic無癥狀-infected感染-recovered康復(fù)）。之所以創(chuàng)新地采用這種模式，是因為被新冠病毒感染的人群里有一大部分是無癥狀患者，于是他們認(rèn)為把 “無癥狀” 作為一個參數(shù)融入進(jìn)來，才能更好地模擬和評估新冠疫情的真實情況。
這個全新的 “國家超級新冠疫情模型” 做出了那些發(fā)現(xiàn)呢？
此外，論文作者還做了進(jìn)一步推算：在沒有采取封城措施的情況下，印度將會有260萬人死于新冠，而當(dāng)前采取的封城舉措可能將這一數(shù)字降到20萬左右。換句話說，根據(jù)這個 “國家超級新冠疫情模型” 的估算，印度的封鎖舉措可以防止90%以上的新冠病毒感染致死的發(fā)生 [6]。
幾乎與此同時，文章的作者之一 Mathukumalli Vidyasagar 和另外四人又在另一個雜志 Annual Reviews in Control 上發(fā)表了一篇利用該模型評估新冠疫情的文章 [10]。在這篇新論文里，他們利用該模型對多個其他國家的新冠疫情進(jìn)行了評估；同時還以印度德里為例，重點評估和預(yù)測了新冠病毒群體免疫的建立情況，結(jié)果如下圖。
上圖中，圓圈代表的未感染人群在一開始（2020年3月15日）是2000萬人（100%），等到2021年4月則下降到了200萬人左右（10%）。與之相應(yīng)的是方框所代表的感染后康復(fù)人數(shù)：從開始的0%，到最后上升到了快90%，也就是說達(dá)到甚至超過了理論上的群體免疫水平。
同樣重要的是感染后有癥狀和無癥狀患者的比例情況。虛線所代表的感染后出現(xiàn)癥狀的患者累計約400萬，也就是總?cè)丝诘?0%左右。依此推算，累計感染后無癥狀患者的數(shù)量應(yīng)該是1400萬左右，占總?cè)丝诘?0%左右。
根據(jù)這一模型預(yù)測，在現(xiàn)有的封鎖措施下，印度德里地區(qū)在今年3月（甚至更早）就可以達(dá)到群體免疫。而在建立群體免疫的過程中，被感染的人群也只有一小部分會出現(xiàn)癥狀。
總之，這一 “國家超級新冠疫情模型” 給出了一個比較樂觀的結(jié)果：一方面，它認(rèn)為印度的封鎖措施會把新冠感染的死亡人數(shù)降低90%以上；另一方面，因為封城措施，以自然感染的方法來建立群體免疫的代價也比預(yù)想的也要小得多。
這一模型給出的結(jié)果雖然比較樂觀，但也受到了第三方的質(zhì)疑。
2020年10月24日，印度媒體THE HINDU 的科學(xué)專欄撰文指出這一模型存在的諸多問題，包括作者缺乏流行病學(xué)和病毒學(xué)的學(xué)術(shù)背景、參數(shù)過多、對感染者的分組不夠合理等 [11]。同時，這篇文章還警示，在公共衛(wèi)生領(lǐng)域采用一個有缺陷的模型非常危險。
除了媒體，一些專業(yè)的學(xué)術(shù)刊物也對印度這一 “國家超級新冠疫情模型” 的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行批判。2020年10月30日，Science 發(fā)表了題為 “群體免疫？印度還有很長的路要走” 的評論文章。文章認(rèn)為，該模型的主要缺陷是沒有考慮到新冠疫情在印度不同地區(qū)的差異 [12]。一個用來預(yù)測新冠疫情走勢的模型如果不考慮地區(qū)差異，得出的結(jié)果難免會有誤差。
實際上，新冠疫情在印度不同區(qū)域的傳播差異的確很大。比如，在大城市德里地區(qū)，2020年8月份人群中新冠病毒抗體陽性的比例大約是30% [7-8]，而同時期印度全國范圍內(nèi)新冠病毒抗體陽性的比例只有6.6%（可信區(qū)間5.8-7.4%）[13]。另外，即使在同一個城市，不同區(qū)域的新冠病毒感染情況也很不相同，例如2020年7月印度孟買貧民區(qū)的新冠病毒抗體陽性率高達(dá)57%，而非貧民區(qū)的這一數(shù)字只有16% [14]。
無論是支持還是質(zhì)疑，最終的判斷還是要看這個模型在實踐中的效果。模擬已經(jīng)發(fā)生了的疫情走勢并不難，真正檢驗一個模型價值要看它對未來走勢的預(yù)測。
那么，這個疫情模型實際效用究竟如何？
根據(jù)該模型在去年10月的預(yù)測，印度新增確診感染病例將進(jìn)一步下降，到2021年2月份到達(dá)低谷。從實際發(fā)生的情況來看，針對這一段時間的新增確診感染病例的走勢預(yù)測基本正確，只是在今年1月份后有些偏離。
可能是受到這一正確走勢預(yù)測的鼓舞，印度國家超級模型委員會在今年1月推出了一個更新版的SUTRA模型（Susceptible易感-Undetected未檢測到的感染-Tested檢測到的感染-Removed去除，包括感染后康復(fù)或死亡-Approach方案），描述這一模型的論文的預(yù)印本已經(jīng)發(fā)表 [15]。
在這個更新的模型里，印度的新冠疫情在2021年1月份后將進(jìn)一步下降，然后在4月份基本平息。作者在這篇論文里還斷言：印度對新冠病毒有免疫力的人在2021年1月份達(dá)到60%左右，群體免疫已經(jīng)基本形成。
后來的事實如下圖所示，印度在三月份開始了第二波新冠疫情，而且比第一波更加洶涌。這個 “國家超級新冠疫情模型” 不僅沒有預(yù)測到這一點，而且走向了反面。
就在印度的第二波疫情啟動后不久的4月2日，該委員會利用 “國家超級新冠疫情模型” 對這波新的疫情再次做出預(yù)測，認(rèn)為新一波疫情的高峰很可能會是在4月15日-20日之間 [16]。而隨后的疫情走勢表明，它的預(yù)測再次失敗。
讀到這里，有的讀者可能會問：按照這個“國家超級新冠疫情模型”，印度不是已經(jīng)差不多建立了群體免疫了嗎？為什么還會有如此兇猛的第二波疫情？
我個人認(rèn)為，至少應(yīng)該包括下面四個主要原因：
● 第一，這個 “國家超級新冠疫情模型” 本身存在缺陷，它對無癥狀感染者的預(yù)測出現(xiàn)了嚴(yán)重的錯誤。
雖然這個模型在今年1月份之前關(guān)于有癥狀感染者的預(yù)測上基本正確，但它對無癥狀感染者預(yù)測的結(jié)果并沒有得到驗證。按照這個模型的預(yù)測，今年1月份的時候印度全國范圍內(nèi)至少有60%的人已經(jīng)感染過新冠病毒，且大部分是無癥狀感染者。
那么，現(xiàn)實中印度在今年1月份到底有多少人感染了新冠病毒呢？根據(jù)今年3月份發(fā)表在預(yù)印本平臺的一篇論文，去年12月到今年1月間，印度全國范圍內(nèi)新冠病毒抗體陽性的比例是24.1% [17]。也就是說，印度全國只有大約四分之一的人被新冠病毒感染過，實際情況還不到模型所預(yù)測的一半。
四分之一的人口被新冠病毒感染，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠建立有效的群體免疫屏障。
數(shù)學(xué)模型的預(yù)測結(jié)果，必須在現(xiàn)實世界里得到驗證。在還沒有得到驗證的情況下，就輕信這一數(shù)學(xué)模型的預(yù)測結(jié)果，將會是一件危險的事情。
● 第二，群體免疫的基礎(chǔ)是個人對病毒有了有效的免疫力，能夠阻止病毒的傳播。雖然被感染的人會產(chǎn)生針對新冠病毒的免疫反應(yīng)，但并不意味著他們就擁有了有效的免疫力。
現(xiàn)實中的情況是，只有對新冠病毒產(chǎn)生了有效的免疫反應(yīng)（比如中和抗體），被感染者才能抵抗新冠病毒的再次感染。比如，一項來自中國武漢的研究表明，在對新冠病毒有抗體反應(yīng)的人群（被病毒感染的人群）里，只有39.8%的人具有中和抗體，而且有癥狀患者有中和抗體的比例明顯高于無癥狀患者 [18]。
這一點，在巴西的瑪瑙斯（Manaus）市的疫情走勢中也得到了驗證。去年夏天，血清學(xué)調(diào)查表明該市已經(jīng)有超過一半的人已經(jīng)被新冠病毒感染，一項研究也認(rèn)為這里已經(jīng)初步形成了群體免疫 [19]。但隨著對疫情防控的放松，瑪瑙斯又爆發(fā)了第二波疫情 [20]。
所以，在只有全國四分之一人口被感染的印度（雖然在部分地區(qū)這一數(shù)字已經(jīng)接近一半），即使這些被感染過的人能夠部分抑制病毒的擴(kuò)散，但仍不足以抵抗下一波疫情的來襲 [17]。
● 第三是新冠病毒的變種。新冠病毒的突變能影響疫情走向，比如在英國發(fā)現(xiàn)的新冠病毒突變體B.1.1.7就具有更高的傳染力，在南非發(fā)現(xiàn)的新冠病毒突變體B.1.351更有著部分免疫逃逸能力。
從目前的監(jiān)測結(jié)果來看，B.1.1.7突變體在印度的一些地區(qū)，比如Punjab，已經(jīng)成為主要流行的新冠病毒。還有，去年年底在印度發(fā)現(xiàn)的一種既增強傳染性又有部分免疫逃逸能力的突變體B.1.617，也在一些地區(qū)成為了主流，另外同樣帶有多個突變的B.1.617+S:V382L 和B.1.618也已經(jīng)在印度出現(xiàn) [21,22]。
毫無疑問，這些突變后增強了傳染性和免疫逃逸能力的病毒會加速疫情的發(fā)展，雖然它們在印度第二波疫情里的具體作用大小還需要進(jìn)一步評估。
● 第四，也可能是最重要的原因，就是印度政府、部分媒體和民眾對新冠防控的盲目樂觀和懈怠。
可能部分是因為 “國家超級新冠疫情模型” 此前對新增確診病例這一指標(biāo)的預(yù)測成功，人們對它有了更多的信任。今年1月6日，印度媒體ThePrint 就發(fā)表了一篇關(guān)于 “國家超級新冠疫情模型” 的專門報道。他們采訪了印度科學(xué)與工業(yè)研究委員會（CSIR）的委員長 Shekhar Mande, 他認(rèn)為這個模型的預(yù)測結(jié)果可能是正確的。也是根據(jù)這一預(yù)測結(jié)果，ThePrint 認(rèn)為印度大約90%的人可能已經(jīng)被新冠病毒感染過，群體免疫已基本形成 [5]。今年1月26日，印度媒體The Indian Express 也發(fā)表了文章，自豪地宣稱印度部分區(qū)域已經(jīng)到達(dá)了群體免疫的水平，而剩下的地區(qū)也將很快跟上 [4]。
印度政府防疫的重視開始下降，不僅放松了疫情的防控措施，在國內(nèi)疫苗接種上也沒有展示出充分的積極性?！耙呙缤饨弧?就是一個例子，截至今年3月22日印度政府已經(jīng) “慷慨” 地拿出了6000萬劑新冠疫苗去支援76個國家 [23]。而反觀印度國內(nèi)，截至今年3月下旬全國新冠疫苗接種還不到6000萬劑次 [24]。直到第二波疫情加劇，4月19日，印度政府才決定加速疫苗的接種，宣布自5月1日起為本國18歲以上人群接種新冠疫苗。
因為政府在疫情防控政策上的放松，民眾也開始大量遷徙流動，參加大規(guī)模的選舉和節(jié)日慶?；顒樱一静患臃雷o(hù)。舉個例子，3月29日， 數(shù)百萬人參與了Holi節(jié)（一個慶祝色彩的節(jié)日）的慶祝，而且沒有采取任何新冠防護(hù)措施 [25]。
雖然這波兇猛的疫情發(fā)生在印度，但其中的教訓(xùn)值得全世界學(xué)習(xí)。
首先，利用數(shù)學(xué)模型來幫助新冠防疫無疑是可取的，但對待這樣的結(jié)果需要慎重。
對于參與建立模型的科學(xué)家來說，應(yīng)該堅持以科學(xué)求真為導(dǎo)向，而不是去迎合某種需求。其實在介紹 “國家超級新冠疫情模型” 的第一篇論文里，作者們就注意到了對放松疫情控制所帶來的風(fēng)險，他們推算出在當(dāng)時的封鎖狀態(tài)下新冠病毒的基本復(fù)制指數(shù)（R0）是1.37，如果能保持當(dāng)時的防疫狀態(tài)，那么只要28%的人群對新冠病毒有免疫力就可以有效地建立起群體免疫；但如果防疫狀態(tài)出現(xiàn)了松動，那么疫情很可能會反復(fù)或加重 [6]。但后來的兩篇論文都沒有提到這個警示，反而是盲目樂觀地預(yù)測了政府和民眾都 “喜聞樂見” 的群體免疫的形成 [10,15]。
對于政府和民眾，需要謹(jǐn)慎看待數(shù)學(xué)模型所預(yù)測的結(jié)果。如果一個沒有得到驗證的模擬結(jié)果被輕信，一個可能的結(jié)局就是 “紙上談兵、誤國誤民”。
其次，新冠病毒自然感染可能只能讓其中一部分人產(chǎn)生有效的免疫力，所以即使人群中有60-70%的人被新冠病毒感染，也不能建立起完全有效的群體免疫屏障。
所以，要建立針對新冠病毒的群體免疫屏障，最為有效的方法還是接種疫苗，而且應(yīng)該是高效的疫苗，因為保護(hù)效率低的疫苗也會延誤群體免疫的形成。
再次，因為新冠病毒的自然屬性，它們在不停突變。雖然這種突變本身是隨機(jī)的，但在和人類做斗爭的過程中，那些增強傳染性和擁有免疫逃逸能力的突變會被凸顯出來，成為在疫情流行中的主流。
因此，在與新冠病毒做斗爭的過程中，最重要的策略之一就是遏制病毒的突變，不讓它們有突變的時間和空間。
最后，在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，政府的決策顯得至關(guān)重要。政府在制定公共領(lǐng)域相關(guān)政策（比如封鎖措施和疫苗接種）的時候，首先考慮的應(yīng)該是科學(xué)，而不應(yīng)該是政治因素。否則，受到傷害的終是人民。
對于印度這波來勢洶洶的新冠疫情，你怎么看？在留言區(qū)談?wù)勀愕目捶ā?/span>
制版編輯 | 盧卡斯
