本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
在美國，使用安全套、早期治療和加強教育在減少艾滋病毒傳播方面取得了很大進展。儘管如此，2009年紐約市仍有約4,000名居民感染了艾滋病毒。
注射毒品使用者在新感染者中所佔比例較小（紐約市略高於4%，全國約為9%），但他們代表著一個有限且可定位的人群，他們可以從低成本且經過充分驗證的專案中受益，例如針具交換。
建立更好的針具交換專案或更廣泛的藥物濫用治療機會可能有助於限制吸毒者中的新感染。但是，透過科學控制的研究來了解這些預防計劃的真實效果可能需要數年時間，並且花費大量資金。如果研究人員能夠像模擬其他複雜系統一樣執行計算機模擬來得出一些答案就好了…
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現在，他們可能可以在一個高功率、自動化的版本（你可以稱之為城市階層的模擬人生）的幫助下做到這一點。布朗大學的流行病學家布蘭登·馬歇爾部分構思了計算機模型的目標，他在一份準備好的宣告中說，其目標是“確定在注射毒品使用者中最大限度地減少艾滋病毒的最理想幹預措施組合”。新的模型於7月27日在2012年華盛頓特區國際艾滋病會議上進行了描述。
事實證明，人們是相對可預測的——至少當你以群體為單位研究他們時是這樣。研究人員專注於紐約市的靜脈注射吸毒者（以及可能與吸毒者發生性關係的人），他們感染艾滋病毒的風險尤其高。
研究人員收集了該市艾滋病毒預防計劃和艾滋病毒感染率的數十年資料。然後，他們構建了一個“吸毒者和非吸毒者的人工社會”，每個人的物質和性行為都反映了普通人群的一部分，研究人員描述說。接下來，他們改進了該模型，使其準確預測了整整十年（1992年至2002年）的已知感染率。然後，他們建立了六種不同的“情景”，其中包含不同的艾滋病毒預防政策：加強針具交換；讓更多人參加藥物濫用治療計劃；提高檢測率；儘早開始用藥；這四種干預策略的組合；以及堅持當前政策。
六種計算機場景中的每一種都包括150,000個假設的“代理”或個體。每個代理都會做出一些行為決定，例如有一天進行安全性行為，但第二天進行不安全性行為，或者開始藥物治療，然後退出。“透過這個模型，你可以真正觀察到人與人之間的微觀聯絡，”馬歇爾說。“它反映了現實世界中看到的情況。”
為了在每一年為每個人執行每一個微小的決定，研究人員需要強大的計算能力，因此他們求助於布朗大學的超級計算叢集。即使有了所有這些計算能力，每個“場景”也需要72小時才能執行。
他們從現在到2040年多次執行這些場景，以確保他們獲得準確的讀數。根據該模型，在未來三十年內，將艾滋病毒檢測人數增加50%僅使靜脈注射吸毒者的新感染減少約12%。最有效的單一干預措施是儘早開始治療，這使新感染減少了45%。結合所有四種干預措施將使感染減少62%。
“我實際上預期效果會更大，”馬歇爾在談到這些干預措施的影響時說——即使一起使用。“適度的減少表明，如果要大幅減少吸毒者中艾滋病毒的傳播，必須立即擴大一套行之有效的干預措施，”馬歇爾指出。“這說明我們需要多麼努力。”