新的研究强调了在大流行应对中健康与经济策略之间的微妙平衡，介绍了一种适应病毒动态变化的创新方法。

COVID-19大流行提出了一个问题：何时以及在多大程度上应使用代价高昂的非药物干预措施来减缓病毒的传染性传播。在一项新研究中，研究人员使用动态优化模型解决了这个问题。他们发现，微小的变化可以导致最优策略在不同方法之间转换，并确定了一种以前未被认为有效的替代方法。

经济与健康策略

“一些减缓疾病传播的干预措施成本低廉，但其他干预措施会破坏经济、教育和社交活动，”该研究的合著者、卡内基梅隆大学海因茨学院运营研究和公共政策教授Jonathan P. Caulkins指出。“后者迫使政府在减少感染和死亡的健康益处与封锁带来的更广泛社会成本之间取得平衡。”

先前探索应对COVID-19等大流行的最优封锁策略的模型发现，政策制定者 often 面临一个 stark 的选择：要么非常积极地进行封锁，以或多或少地避免流行病，要么更 sparingly 地使用封锁来延迟但无法避免大多数人感染。这项工作还发现，某些关键参数的微小变化可以使最优策略从一个极端转向另一个极端。

SIR模型的进展

长期以来，研究人员观察到，暴露于感染的人群可以分为三类：易感者、感染者和康复者，从而创建了SIR模型。过去的研究探讨了如何随着流行病的演变调整封锁强度。在这项研究中，研究人员扩展了这项工作，增强了标准SIR模型，以包括以下可能性：a) 疫苗的保护效果可能随时间减弱，b) 病毒可能以降低先前免疫效果的方式突变，以及c) 由此产生的再感染比没有免疫力的人的感染致死率更低。

在这里，研究人员将这三种额外的特征称为新颖性，并研究了将它们依次添加到基本SIR模型中的效果。然后，他们添加了另一个特征：即使目标人群中无人感染时也会有感染流入。该研究还考虑了免疫的持续时间和存量以及封锁强度。

非药物干预的作用

使用诸如封锁等非药物干预的更积极努力会导致更少的感染，但也会带来更大的经济和社会负担。例如，中国的清零政策导致了长期痛苦的封锁，在许多关闭学校的国家，学生的教育进步受到了损害。

分析中反复出现的一个主题是存在盈亏平衡点或 tipping 点。如果描述感染或感染应对措施的参数高于该临界值，则最好遵循一种策略，但如果该参数低于该临界值，则可能导致非常不同的策略。在这些关键参数中，包括社会对避免COVID-19导致的死亡的重视程度相对于封锁重要社会部分造成的经济、社会和教育危害的重视程度。

承认这个问题很重要，因为参数反映了个体或社会的价值观；它们不是可以客观测量的科学事实。因此，两个在所有科学事实上达成一致的人仍然可以合理且明智地偏好不同的COVID控制策略。

动态和替代解决方案

另一个主题是存在反映根本不同策略的替代最优解。通过增强标准SIR模型以包括本研究中评估的特征，研究人员确定了第三种类型的解决方案，该方案使用更严格和更不严格的封锁期来伴随 recurring 的流行病波。

虽然流行病和封锁的反复波次乍一看可能被认为是政策失败的证据，但实际上这可能是应对病毒突变或以其他方式击败先前获得免疫的现实的最佳方式。作者还指出，对COVID-19最优的政策可能对下一次大流行并不最优，如果导致下一次大流行的病毒传染性更强、致死率稍低或更不容易突变的话。

结论：呼吁妥协和灵活性

“无论采取何种政策，其实施或许都应辅以这样的认识：它不会成为每个人的首选或正确政策，并且对该新病毒特异性质的 evolving 理解可能甚至需要专家改变主意，”该研究的主要作者、国际应用系统分析研究所的客座研究学者Dieter Grass说。“关于流行病相关政策的决策应被视为为了集体利益而进行的妥协练习，而不是机械地推导出所有理性人都必须赞成的唯一的、真正的、基于证据的政策。”

参考原文： D. Grass, et al. “Riding the waves from epidemic to endemic: Viral mutations, immunological change and policy responses”. Theoretical Population Biology. 3 February 2024. DOI: 10.1016/j.tpb.2024.02.002.