诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早

(原标题:诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早)

正值美国和其他国家的疫情曲线愈加陡峭之际,传染病专家们担心病毒可能仍会持续数周甚至数年,一位诺贝尔化学奖得主却判断:疫情拐点将比预期来得更早。

这位大胆的预言家不是医生、专业也不是流行病学,他是一名斯坦福大学结构生物学教授。你可能会认为,他只是在好心安慰大家。

但他的话值得人们仔细聆听——72岁的迈克尔·莱维特(Michael Levitt)在2月初准确预测到中国疫情的拐点,当时的情况和现在极其类似。

莱维特教授说,就像中国一样,美国和其他一些国家也将比许多专家预计的更快地度过最严重的病毒爆发期,但不是迅速停下,而是逐渐平息。

多么熟悉的情景!

2月初,莱维特在研究了大量数据后得出结论:与当时普遍悲观的预测相反,病毒将很快结束!接下来的一周,新增死亡人数将迅速减少。到了2月21日,他又预计最终会有8万人确诊感染,3250例左右死亡。这些预测最终都与事实相差无几。

后来,随着感染病例和死亡人数的减少,莱维特断定,病毒将在3月底之前在中国基本消失——目前,中国已经处于恢复阶段(下图)。

诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早

在莱维特教授看来,美国的疫情也将类似于中国。不过要实现这一点还有个重要的前提:美国人需要像中国人那样保持社交距离,做好防护措施。

大数据:拐点隐现

美国、伊朗等一些国家的确诊人数正呈现指数级爆发式增长。

在截至3月23日傍晚的24小时内,美国单日新增确诊病例超过了一万例,总数几乎是一周前的10倍。仅路易斯安那州的确诊量在过去一周就呈现10倍增长。新增死亡病例超过100例,为疫情暴发以来单日死亡病例数首次突破三位数。

很多流行病学家的警告振聋发聩,他们预测美国可能在几个月甚至几年内都将笼罩在病毒阴影当中,会有数百万人因此丧生。

而莱维特表示,他研究的数据根本不支持这种可怕的预测,特别是在那些采取了合理措施的地区。

即使美国并没有实施全国封锁这种极其严厉的防疫措施,但莱维特在分析了日均新增病例超过50位的78个地区的数据之后发现,很多地区已经出现了好转的苗头。

数据虽然还有些杂音,但已经有清晰的增长放缓迹象。

在分析过程中,莱维特重点关注的并不是全景图式的美国确诊总量,而是每日新增数据,特别是一些地区的新增病例的变化。

诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早

在韩国,每日新增病例虽然还有,但最近几周已经明显增长放缓了,连续低于200人。莱维特认为,这表明韩国的疫情可能正在逐渐平息。

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伊朗也是如此。每日新增病例过去一周相对平稳,上周一是1053人,到了周日是1028人。尽管日均增量超过了1000人,但没有进一步增加意味着疫情已走过半场。

诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早

再来看看重灾区意大利。情况看起来依然不妙,上周绝大多数日子里每日新增病例都在进一步增加。

这些零零星星的迹象和当初他研究的中国数据很相似。在他看来,相比于新增确诊数据本身,新增病例的增加速度变慢更能说明问题——这是疫情轨迹发生转变的早期迹象。

就好比高速公路上的一辆汽车虽然还在狂奔,但加速度变小了。

不过,对于美国和其他地区,莱维特也承认自己的研究数据不够精准充分,而且很多地区的官方数据比较低是因为检测不到位。

即使这些数据并不完整,但莱维特依然对自己的结论有信心,只要这些不够准确的病例数据能保持住现在企稳势头,紧盯每日新增数据就还是有用的。

莱维特认为,隔离是有效果的,其他一些因素也在起作用。钻石公主号那种相对密闭的空间里,感染率也没有超过20%。莱维特认为,这或许是因为有些人天生对病毒免疫。

他估计,未来两个月内,接触新的冠状病毒会使一个人的死亡风险增加一倍。而大多数人在两个月内死亡的风险极低。

但是,这并不能说明感染的风险低。事实已经证明,这种病毒的传染性很强。

因此,莱维特呼吁所有人团结起来共同抗击疫情,保持适当的社交距离至关重要,特别是禁止大型集会。因为人们刚刚认识这种病毒,人类对它还没有免疫力,而疫苗问世还需要好几个月的时间。

现在还不是和朋友们出去喝酒的时候。我们需要做的是控制恐慌。情况会变好的。

莱维特表示,目前他最担心的是美国,必须把尽可能多的人隔离开来,否则,倘若有2万名感染者同时来到医院,那将导致美国医疗系统崩溃。

对于莱维特的研究结论,马萨诸塞大学阿默斯特分校生物统计学家Nicholas Reich说:

时间会证明莱维特教授的预测是否正确。我认为,展现出多元化的观点将对决策者在未来几周和几个月作决策有帮助。

诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早

尽管没有发现治疗方法或治愈新冠病毒的方法,只是做了他最擅长的数字计算这件事,但这并不妨碍莱维特在全世界声名鹊起,风头甚至超过了当年他获得诺贝尔奖。

而这一切,全都来自于一次无心插柳的研究兴趣——莱维特的太太Shoshan Brosh很喜欢中国艺术,他们在中国有不少朋友。疫情爆发初期,莱维特决定研究中国的数据来帮助朋友们。

莱维特教授之所以擅长大数据分析,与他的求学生涯密切相关。

上世纪60年代,年轻的莱维特在南非比勒陀利亚大学(University of Pretoria)学习应用数学。这里是他出生的地方。

莱维特曾在15岁那年跟随他的犹太家族搬去英国居住,完成数学学业后,他又去伦敦国王学院就读,并于1967年获得了物理学一等荣誉学位。之后,莱维特拿下了剑桥大学彼得豪斯学院计算生物学博士学位。

在剑桥求学期间,莱维特开发了一种计算机程序来研究分子构象,这为他后来的许多工作打下了基础,包括2013年他因开发复杂化学系统的多尺度模型而获得的诺贝尔化学奖。

这样看来,莱维特的人生似乎出现了诸多未曾预知的惊喜,正如他曾经在接受澎湃新闻采访时对自己的评价:“我获得了诺贝尔化学奖,但我对化学一无所知。我学过物理和数学,但是我从来没有学过化学和生物。”















































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