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根據世界衛生組織 11 月 20 日釋出的最新訊息，H1N1 病毒在美國和西歐的感染率在 11 月初達到頂峰，比其他季節的典型流感病毒早了幾個月。但這些早期的峰值本可以在 9 月份就預見，當時印第安納大學布盧明頓分校的資訊學和計算教授 亞歷山德羅·維斯皮尼亞尼 首次釋出了一個預測 H1N1 傳播的模型。
維斯皮尼亞尼和他的同事們建立了一個模型，根據全球範圍（側重於航空旅行）和本地範圍（側重於日常通勤）的人員流動模式來預測 H1N1 何時何地會爆發。在正確預測了這種病毒從墨西哥拉格洛里亞附近起源後的傳播速度後，研究人員現在已經證實了他們的模型預測其他大流行流感毒株傳播的能力。
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雖然他們發現，不出所料，航空旅行是預測疾病全球傳播的指標，但維斯皮尼亞尼的團隊還可以精確到 50 平方英里的區域，精確到日地確定傳染病出現的時間和地點。該研究發表在 12 月 13 日出版的《美國國家科學院院刊》上。
“你有兩個組成部分。你有長距離連結，這是一個連線網路，它允許[流行病]從墨西哥傳播到澳大利亞，或者從墨西哥傳播到加拿大，”維斯皮尼亞尼說，“但是當你到達某個地方時……這些流行病會在當地像波浪一樣傳播。”
為了測試他們的模型如何處理非 H1N1 大流行，研究人員使用了 2001 年從越南河內傳播的禽流感毒株傳播的案例。除了全球和本地旅行模式之外，疾病本身是模型中的第三個指標。必須在模型中輸入有關疾病在人與人之間傳播的難易程度的資訊。
研究人員根據國際航空運輸協會 (IATA) 2009 年的資料庫，繪製了哪些城市會首先暴露於 2001 年的流感，該資料庫記錄了 220 個機場的飛行人數和飛行路線，代表了 3000 多個 50 平方英里的區域。雖然正如維斯皮尼亞尼指出的那樣，世界正在不斷地變得更加互聯，但他預計 2001 年和 2009 年的航空旅行模式不會有重大差異。基於這些 IATA 資料的預測與 2001 年和 2002 年的流感監測資料相符。
如果首先暴露於疾病的城市形成了感染的基礎，那麼這些樞紐周圍的區域就形成了分支。為了預測區域性傳播，維斯皮尼亞尼和他的同事從代表 5 大洲的 29 個國家的人口普查資料中收集了有關通勤人數及其通勤路線的資訊。這些資料分別取自 2006 年、2007 年或 2008 年，具體取決於國家。透過將沒有這些資料的區域與人口相似的區域的資料進行比較，該小組推斷了全球通勤模式。
總的來說，本地資料顯示，通勤不僅增加了某個區域的感染率，而且還同步了不同相鄰區域的感染高峰期。“在[新英格蘭地區]……我們正在研究波士頓和……普羅維登斯以及周圍的小地方，當你引入通勤資料時，[模型]預測的所有這些時間點都更好，”維斯皮尼亞尼說。
利用他們的模型，研究人員可以模擬不同的情景，從而為處理大流行的政策提供資訊。例如，可以預測關閉某個區域的機場或區域疫苗接種工作的影響。
該模型還可以擴充套件到流感之外的其他透過日常接觸在人與人之間傳播的傳染病。“握手、打噴嚏或咳嗽而感染的疾病……都是這種模型的候選疾病，”維斯皮尼亞尼說。為了模擬通常不透過日常互動傳播的性傳播疾病的傳播，他補充說，必須考慮其他型別的資料，例如人口遷移模式。
在未來使用該模型的工作中，維斯皮尼亞尼和他的合作者希望探索疾病本身如何影響旅行，而不是旅行如何影響疾病傳播。雖然到目前為止，H1N1大流行情況尚屬溫和，沒有影響到旅行模式，但維斯皮尼亞尼希望該模型能夠預測更具威脅性的疾病如何改變人們的行為。
人類流動網路影像由印第安納大學複雜網路和系統研究中心的 B. Goncalves 等人提供