论持久战：预测后疫情时代新冠病毒的传播动力学

这是哈佛大学T.H. Chan公共卫生学院的学者Stephen M. Kissler、Christine Tedijanto、Edward Goldstein、Yonatan H. Grad和Marc Lipsitch发表于2020年4月14日《Science》杂志网络版的一篇研究报告。本译文略有改动。

迄今为止，肆虐全球的严重急性呼吸综合征-冠状病毒2 (SARS-CoV-2)已造成近300万例确诊，致死逾20万人。当务之急是理解未来严重急性呼吸综合征-冠状病毒2 (SARS-CoV-2)如何传播。科学家利用美国的时序数据估测出β冠状病毒OC43与HKU1的季节性、免疫性与交叉免疫性，并将这些估值馈入一个SARS-CoV-2模型。他们预测SARS-CoV-2继最严重的第一波爆发后将于冬季再度爆发。不考虑其它干预手段，社交疏离措施成功的一个关键参数是重症监护资源是否耗尽。为避免这种情况，也许直到2022年都有必要实行长期或断续的社交疏离。其它干预手段有重症监护设施扩容和有效治疗，它们将提高断续社交疏离的成功率，并加速实现群体免疫。目前亟需进行纵向血清研究，以确定获得SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间。即使明显排除感染的可能，也应继续监测SARS-CoV-2，因为直到2024年仍有可能发生传染。

中国、意大利、美国的事实表明，COVID-19甚至能令医疗资源充足的国家发生医疗资源挤兑。由于目前尚无药物疗法，干预手段主要有接触史追踪、隔离与社交疏离。这些对策所需的强度、时长和紧迫程度取决于两方面——第一波爆发如何展开以及后续的传播动力学。在第一波爆发期间，许多国家采取了社交疏离措施，中国等国在基本控制住疫情传播后正逐渐解除封锁。然而，为了降低再次传染的可能性，也许仍需要实行长期或断续的社交疏离。第一波爆发后，SARS-CoV-2可能像它“基因”缘最近的近亲SARS-CoV-1一样，短暂而炽烈流行后被强有力的公共卫生手段彻底根除。然而，公共卫生部门越来越认为这种情形不可能出现。取而代之的景象是，SARS-CoV-2的传播类似于大流感，在全球引爆第一波感染后季节性流行。这番景象可能反映了以前出现过的动物起源的已知人类冠状病毒，如人类冠状病毒(HCoV) OC43。辨别这些情况对于制定有效、可持续的公共卫生政策应对SARS-CoV-2至关重要。

大流行期间以及后疫情时代SARS-CoV-2传播动力学的决定因素包括：传播随季节变动的程度、免疫持续期、SARS-CoV-2与其它冠状病毒之间的交叉免疫程度以及控制措施的强度和时机。SARS-CoV-2属于β冠状病毒属，该属还包括SARS-CoV-1冠状病毒、中东呼吸综合征(MERS)冠状病毒以及其它两种人类冠状病毒——HCoV-OC43和HCoV-HKU1。SARS-CoV-1和MERS冠状病毒引起严重疾病，病例死亡率分别为约9%和36%，但两者的传播都很有限。HCoV-OC43与HCoV-HKU1感染可能无症状，也可能与轻度到中度上呼吸道疾病相关；有研究认为这两种人类冠状病毒是普通感冒的次常见病因。HCoV-OC43和HCoV-HKU1每年冬季在温带地区引起呼吸道疾病爆发，说明冬天的气候以及宿主的行为也许有利于其传播，而流感同样如此。对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的免疫似乎在一年内明显减弱，而SARS-CoV-1感染可能产生更持久的免疫。β冠状病毒可能互相诱导免疫应答：SARS-CoV-1感染可能产生针对HCoV-OC43的中和抗体，而HCoV-OC43感染可能产生针对SARS-CoV-1的交叉反应抗体。虽然科学家仍在研究SARS-CoV-2会引起哪些疾病，但最近的证据已显示大多数病例都出现轻度到中度疾病，并伴有更多有限发作的下呼吸道严重感染。据估计，目前COVID-19病例的死亡率介于0.6%和3.5%之间，说明其严重程度低于SARS-CoV-1和MERS，但高于HCoV-OC43和HCoV-HKU1。与SARS-CoV-1和MERS冠状病毒相比，SARS-CoV-2的症状往往不起眼，初起时传染性却极强，更难用强化检测、隔离和追踪等基于病例的干预手段进行防控。

到目前为止，强化检测与基于病例的干预构成了某些地区防控工作的中心，如新加坡和香港。其它许多国家正在采取名为“社交疏离”或“物理隔离”的措施，也就是关闭学校和工作场所，限制人群聚集的规模。这些策略的目标是减小疫情的峰值（“拉平曲线”），降低医疗体系崩溃的风险。社交疏离已经逆转了中国的疫情，假设基线R0介于2和2.5之间，病毒的有效复制数必定已下降了至少50-60%。据估计，深圳通过强力防控措施成功使有效复制数下降85%。然而，尚不清楚R0的这种下降能在多大程度上适用于其它场合：最近西雅图的数据表明基本复制数只降到约1.4，假设基线R0介于2和2.5之间，那么降低了约30-45%。再者，社交疏离措施也许需要持续数月才能有效控制传播，降低复发可能。

社交疏离措施成功的一个关键参数是是否超过重症监护资源的上限。建模研究和武汉疫情的经验说明，如果不迅速有力实施隔离措施，那么即便是高收入国家，重症监护容量再翻数倍也不敷用。为了缓解这些问题，已经通过快速增建或改建医院以及考虑增加呼吸机的产销来扩大重症监护承载量。通过治疗来降低致重病感染的比例也能起到减轻医疗系统负担的效果。

这篇论文盘点了病毒因素、环境因素和免疫学因素，这些因素将共同确定SARS-CoV-2的动力学特性。研究人员综合从一个数学模型推出的结果，预测爆发期和后爆发期SARS-CoV-2可能的传播场景，并指出仍需什么关键数据才能确定哪些场景可能上演。然后他们用该模型评估了未来数月在现有重症监护条件下以及扩建后社交疏离措施需要以何种强度维持多长时间才能控制住SARS-CoV-2。

HCoV-OC43与HCoV-HKU1的传播动力学

研究人员利用美国的数据建立了今后直到2025年温带地区β冠状病毒的传播模型，并预测了SARS-CoV-2可能的传染动态。他们首先评估了季节性波动、免疫持续期和交叉免疫对美国HCoV-OC43和HCoV-HKU1传播力的影响。他们将每周HCoV-OC43和HCoV-HKU1阳性化验结果的百分比乘以每周类流感病门诊的人口加权百分比，以近似代表美国β冠状病毒的发生率，相差不超过一个固定倍数。这一近似值正比于在补充材料和方法中描述的一套假设条件下得到的发生率。为了量化传播强度随时间的波动，研究人员估计了周有效复制数，将其定义为一名感染者引起的继发感染的平均数。每种β冠状病毒的有效复制数都表现出季节模式，有效复制数的年峰值略先于发生率曲线的峰值（图S1）。研究者将分析限于充足样本基础上的“应季”估值，“应季”的定义为第40周至次年第20周，大概是10月到5月。HCoV-OC43和HCoV-HKU1的有效复制数一般于10月到11月间达到峰值，2月到5月间探底。在数据包含的5个流行季(2014-2019)里，排除异常点（HCoV-HKU1有5个，HCoV-OC43是0个）后，HCoV-HKU1有效复制数峰值的中值为1.85（范围：1.61-2.21），HCoV-OC43为1.56（范围：1.54-1.80）。使用不同的发生率近似值和序列间隔分布，结果也类似（图S1到S3）。

为了量化免疫和季节性力度对β冠状病毒传播动力学的相对贡献，研究者改造了一个回归模型，该模型将每株毒株（HKU1和OC43）的有效复制数表示为一个基线传播力常数（与每个流行季开始时的基础有效复制数(R0)和易感人群的比例有关）、同株感染所致易感者损耗、异株感染所致易感者损耗和一个样条函数的乘积，样条函数用来进一步捕捉传播强度的不明原因季节变化。这些共变量能够解释观察到的有效复制数（调整后的R2: 74.3%）的大多数变化。图1描绘了每个共变量对周有效复制数的乘积效应的估值。不出所料，每种毒株的易感者损耗与该株的传播力负相关，也与另一β冠状病毒毒株的复制数负相关，从而提供了交叉免疫的证据。就每个发生率代表单位而言，致交叉免疫毒株的效果总是弱于本体毒株的效果（表S1），但如果致交叉免疫毒株出现大爆发（如2014-15年以及2016-17年的HCoV-OC43），交叉免疫对复制数可能仍有重大的总体影响。HCoV-HKU1交叉免疫与本体免疫的效应之比大于HCoV-OC43，这说明HCoV-OC43产生更强的交叉免疫。在流行季的开端（10月底至12月初），季节性力度似乎助长传播力，而流行季接近尾声时，易感者损耗对于传播力的衰减起相对更大的作用。不同流行季每种毒株的毒株-季节系数较为一致，但与前季的发生率缺少明显关联，这印证了此前的实验结果：免疫在一年内大幅减弱。

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图1 对于不同毒株和流行季，易感者损耗和季节性对有效复制数的影响

HCoV-HKU1发生率（红色）、HCoV-OC43发生率（蓝色）和季节性力度（金色）对HCoV-HKU1（顶行）和HCoV-OC43（底行）周有效复制数的倍增效应的估值，置信区间为95%。每季开始时绘制的黑点（95%置信区间）是该毒株及该季相对于2014-15 HCoV-HKU1流行季的系数估值。该季首周（无截距）时的季节性力度样条置为1。在x轴上，第一个“季中周”对应于流行周40。

科研人员将这些结果合并成一个双毒株常微分方程(ODE)易感-接触-感染-恢复-易感(SEIRS)腔室模型，以表征HCoV-OC43和HCoV-HKU1的传播动力学（图S4）。该模型很好地拟合了HCoV-OC43和HCoV-HKU1周发生率的近似表示以及周有效复制数的估值（图2）。根据最优拟合的模型参数，HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0在夏季的1.7与冬季的2.2之间变化， 1月第2周达峰值，这与从数据估计的季节性样条曲线一致。与回归模型的结果一致的还有，最优拟合SEIRS模型中对两种毒株的免疫持续约45周，每种毒株都诱导出对另一种的交叉免疫，尽管HCoV-OC43感染诱导的对HCoV-HKU1的交叉免疫强于另一方向的交叉免疫。

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图2 HCoV-OC43和HCoV-HKU1的拟合传播模型

(A) 美国2014年7月5日至2019年6月29日期间人类冠状病毒HCoV-OC43（蓝色）和HCoV-HKU1（红色）每周阳性化验结果的百分比乘以类流感病(ILI)的百分比（实线），叠加最优拟合SEIRS传播模型的仿真输出（虚线）。(B和C) 用Wallinga-Teunis方法估计的HCoVs OC43与HKU1周有效复制数(Re)（点）与最优拟合SEIRS传播模型仿真的Re（线）。决定每个点透明度的是ILI相对百分比与该周阳性化验结果百分比的乘积占ILI最大百分比与整个研究期间该毒株阳性化验结果百分比的乘积之比，它反映了Re估值的不确定性；发生率越高的周估值更确定（点更黑）。

仿真SARS-CoV-2的传播

接下来，科学家们在动态传播模型中又融入一种β冠状病毒，用它代表SARS-CoV-2。他们根据其它β冠状病毒（表S8）的最优拟合数据假定潜伏期为4.6天，传染期为5天。他们允许交叉免疫性、免疫持续期、R0最大值和R0的季节波动程度可变。他们假设可持续性传播的确立时间为2020年3月11日，因为世界卫生组织在这一天宣布SARS-CoV-2的爆发为全球大流行病，且在灵敏度分析中改变确立时间（图S7）。为了得到一套有代表性的参数值，科研人员测量了到2025年止的SARS-CoV-2年感染数（表S2到S4及图S7）以及SARS-CoV-2的年流行率峰值（表S5到S7及图S7）。他们将后疫情时期SARS-CoV-2的动力学特征归为几类：每年爆发、两年爆发一次、散发以及基本清零（表S2到S7）。总体而言，免疫持续期更短和交叉免疫程度更低与SARS-CoV-2感染总发生率更高和秋季确立相关，而传播力的季节波动更小与疫情峰值更高相关。模型仿真展示了下列关键点。

SARS-CoV-2可在一年里的任何时间增殖

在所有建模的场景中，SARS-CoV-2无论何时确立，都能够大规模爆发。冬春确立有利于较低峰值的爆发，而秋冬确立引起更急性的爆发（表S2到S4及图S7）。所有确立时间的五年累积发生率近似表示都相仿（表S2到S4）。

如果没获得对SARS-CoV-2的终生免疫，疫情很可能进入定期循环

就像大流感一样，许多场景会导致SARS-CoV-2和其它人类β冠状病毒（如图3 A和B）一道进入长期循环，在接下来的五年内，可能一年一次，可能两年一次，也可能呈散发模式（表S2到S4）。短期免疫（40周的量级，类似于HCoV-OC43和HCoV-HKU1）倾向于确立一年一次的SARS-CoV-2爆发，而更长期的免疫（两年）倾向于确立两年一次的爆发。

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图3 温带地区SARS-CoV-2的入侵场景

这几张图描绘了一组有代表性的疫情和后疫情可能场景下SARS-CoV-2（黑色，每1,000人的病例数）、HCoV-OC43（蓝色，阳性百分比乘以ILI百分比）和HCoV-HKU1（红色，阳性百分比乘以ILI百分比）的流行率。这些场景通过改变SARS-CoV-2与HCoVs OC43/HKU1 (χ3X)之间的交叉免疫、SARS-CoV-2免疫的持续期(1/σ3)和R0的季节波动(f)而得到，并假设疫情确立的时间点为2020年3月11日（用垂直灰柱表示）。用来生成每幅图的参数值如下；其它所有参数值列于S8。(A) 免疫持续时间短（1/σ3 = 40周）可能引起年度SARS-CoV-2爆发。(B) 更长期的SARS-CoV-2免疫（1/σ3 = 104周）可能引起两年一度的爆发，间歇的年份可能有较小的爆发。(C) 传播随季节波动更大(f = 0.4)会降低入侵波的峰值，但其后可能引起更严重的冬季爆发【相较于(B)】。(D) 对SARS-CoV-2的长期免疫（1/σ3 = 无穷大）可能扑灭该病毒。 (E) 然而，如果免疫持续期是中等（1/σ3 = 104周）且HCoVs OC43/HKU1产生针对SARS-CoV-2的中等交叉免疫(χ3X = 0.3)，那么SARS-CoV-2经过一段明显的消亡期后仍可能卷土重来，一直到2024年都有可能。(A) χ3X = 0.3, χX3 = 0, 1/σ3 = 40周, f = 0.2. (B) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = 104周, f = 0.2. (C) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = 104周, f =0.4. (D) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = 无穷大, f = 0.2. (E) χ3X = 0.3, χX3 = 0.3, 1/σ3 = 104周, f = 0.4.

传播随季节剧烈波动使第一波爆发期间的峰值更小，但以后冬季再次爆发的峰值更高

SARS-CoV-2传播随季节波动的幅度可能因地理位置而异，流感也是如此。纽约流感的R0夏季下降约40%，而佛罗里达的夏季降幅接近20%，与HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0降幅估值（表S8）一致。R0夏季下降40%将减小SARS-CoV-2第一波爆发发生率的未防控峰值。然而，在夏季的弱传播时期，更强的季节性力度使易感者积累更多，从而导致后疫情时代的反复爆发，且峰值更高（图3C）。

如果对SARS-CoV-2产生终生免疫，则病毒引起一次大爆发后可能消失五年或以上

长期免疫总是能有效消灭SARS-CoV-2，降低感染的总体发生率。如果SARS-CoV-2诱导出针对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的交叉免疫，所有β冠状病毒的发生率都有望下降，甚至基本消失（图3D）。如果SARS-CoV-2诱导出针对HCoV-OC43和HCoV-HKU1的70%交叉免疫，则有可能基本消灭HCoV-OC43和HCoV-HKU1。HCoV-OC43诱导出的针对HCoV-HKU1的交叉免疫的水平估值也为70%。

从另一种β冠状病毒获得的对SARS-CoV-2的低度交叉免疫可能使SARS-CoV-2貌似绝迹，结果若干年后还会死灰复燃

即使对SARS-CoV-2的免疫只持续两年，从HCoV-OC43和HCoV-HKU1获得的轻度(30%)交叉免疫仍可能有效消除SARS-CoV-2的传播，效果可长达3年，只要SARS-CoV-2不死绝，2024年将再次爆发（图3D）。

根据HCoV-OC43和HCoV-HKU1的R0估值（表S8），取最大的冬季R0值2.2，以形象展示这些场景（图3）。SARS-CoV-2基础复制数的这一估值偏低却合理。冬季R0值增加到2.6会得出更强烈的爆发，但是场景的定性范围仍相仿（图S8）。

评估第一波爆发期间的干预情形

暂且不论后疫情时代SARS-CoV-2的传播动力学，现在需要采取紧急措施来解决当前的疫情。药物治疗和疫苗的开发测试可能以月甚或以年计，使非药物干预(NPI)成为扼制SARS-CoV-2传播唯一的直接手段。许多新冠病毒泛滥的国家采取了社交疏离措施。这些措施的必要持续时间和强度尚待明确。为此，科研人员改造了SEIRS传播模型（图S9），以捕捉中度/轻度/无症状感染（占95.6%）、导致住院无需重症监护的感染（占3.08%）以及需要重症监护的感染（占1.32%）。假设最坏的情况是没有从HCoV-OC43和HCoV-HKU1获得对SARS-CoV-2的交叉免疫，这样SARS-CoV-2模型就不受那两种病毒传播动态的影响。基于传播模型拟合，假设潜伏期为4.6天，传染期为5天，这与其它研究的估值一致。不要求重症监护者非重症住院的平均时长为8天，要求重症监护者非重症住院的平均天数为6天，而重症监护的平均天数为10天。参照推测的HCoV-OC43和HCoV-HKU1的季节性力度（表S8），使R0峰值（冬季）在2.2与2.6之间变化，使夏季R0在冬季R0的60%（相对较强的季节性）与100%（无季节性）之间变化。

科学家用美国的公开重症监护容量——每万名成人0.89张空床作为重症监护需求的标杆。他们以2020年3月11日为疫情确立的时间点，在此基础上模拟疫情的发展轨迹。通过以固定比例（范围从0到60%）减小R0 来模拟社交疏离。科学家评估了‘一次性’社交疏离措施，在一段固定时间段（最长20周）或疫情确立两周后始的不定期限内，将R0最多减少60%。还评估了间断性社交疏离措施，当感染的流行率上升到一个阈值以上时‘打开’社交疏离，降到另一个较小的阈值以下时‘关闭’社交疏离，目标是将重症监护患者人数维持在每万名成人0.89以下。冬季R0 = 2.2时，取‘打开’阈值为每万人35例，季节性和非季节性两种情况都达到了目标。取‘关闭’阈值为每万名成人5例。选这两个阈值是为了定性例示时断时续的干预场景；实际情况下需要根据本地的流行动态和医院容量调节这两个阈值。科学家围绕这两个阈值进行了灵敏度分析（图S10和S11），以评估其如何影响社交疏离措施的时长和频度。他们还实施了一个模型，该模型为潜伏期、传染期和每种住院期设立了专门的腔室，这样这些状态里的等待时间就是γ分布，而不是指数分布（参见补充材料和方法及图S16和S17）。最后，他们评估了重症监护容量加倍（同时相应的开/关阈值也加倍）对社交疏离频度和总时长的影响。

科研人员估计了有和没有季节性力度两种情况下各种不同效力和持续时间的一次性社交疏离行动对疫情峰值和时点的影响。当传播不受季节性力度影响时，一次性社交疏离措施减小了疫情的峰值（图4和图S12）。在所有场景下，当仿真的社交疏离措施解除时，都出现了再次传染。然而，更长且更严厉的临时性社交疏离并不总是与疫情峰值的更大降幅相关。例如，在一次为期20周、R0减小60%的社交疏离行动中（图4D），疫情复发的峰值几乎等同于不受控流行病的峰值：社交疏离有效到几乎没建立起人群免疫。当社交疏离措施的强度和持续时间与各峰大致等距时，峰值的降幅最大。

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图4 不具季节性的一次性社交疏离场景

(A到E) 从2020年3月11日疫情确立起的两周后实行一段时间的社交疏离（蓝影区），仿真COVID-19感染的流行率（实线）和COVID-19重症病例（虚线），社交疏离的持续时间分别为：(A) 四周，(B) 八周，(C) 十二周，(D) 二十周，(E) 无定期。没有季节性力度；R0固定为2.2（R0 = 2.6的情况参见图S12）。社交疏离的有效性从无变到R0减少60%。每幅流行率图的旁边显示累积感染规模(F到J)叠加群体免疫阈值（黑色横条）。在临时性社交疏离场景中，长期（20周）、中度有效(20%-40%)的社交疏离产生了最小的总峰值和总爆发规模。

在有季节性力度的仿真中，干预后疫情复发的峰值有可能超过不受控流行病的峰值（图5和图S13），流行率和感染总数的峰皆如此。强力的社交疏离使人群中易感者的比例居高不下，当晚秋和冬天R0增高时，会出现剧烈爆发。没有一种一次性社交疏离手段能将重症病例数有效维持在重症监护资源承载量以下。

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图5 季节性传播的一次性社交疏离场景

(A到E) 假设季节性力度很强（冬季 R0 = 2.2，夏季R0 = 1.3，也就是40%的降幅），从2020年3月11日疫情确立起的两周后实行一段时间的社交疏离（蓝影区），仿真COVID-19感染的流行率（实线）和COVID-19重症病例（虚线），社交疏离的持续时间分别为：(A) 四周，(B) 八周，(C) 十二周，(D) 二十周，(E) 无定期（R0 = 2.6的情况参见图S13）。社交疏离的有效性从无变到R0减少60%。每幅流行率图的旁边显示累积感染规模(F到J)叠加群体免疫阈值（黑色横条）。预防夏季的广泛传染可能抹平并延长疫情曲线，但也可能导致易感者密度高企，他们可能在秋季的强烈爆发中被感染。

断续社交疏离有可能防止重症监护资源的挤兑（图6和图S14）。传染的自然史决定了从开始实行社交疏离到重症监护需求达到顶峰大约有3周的滞后期。当传播受到季节的影响时，夏季的社交疏离可能不如R0全年固定在冬季最大值时那么频繁。两次疏离措施之间的间隔时间随着疫情的持续而延长，因为人群中积累的免疫力延缓了疫情的复发。然而，在现有的重症监护容量下，新冠病毒疫情可能持续到2022年，从而需要在这段时期的25%（冬季R0 = 2且有季节性；图S11A）到75%（冬季R0 = 2.6且无季节性；图S9C）的时间实行社交疏离措施。当潜伏期、传染期和住院期呈γ分布时，发生率增加得更快，要求实行疏离措施的阈值更低（该研究模型中R0 = 2.2时阈值为每万人25例）且频度更高（图S16）。

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图6 现有重症监护容量条件下和扩容后的断续性社交疏离场景

断续性社交疏离（蓝影区）情况下SARS-Cov-2的流行率（黑色曲线）和重症病例（红色曲线），A和C无季节性力度，B和D有季节性力度。社交疏离使R0降低了60%。重症监护容量用黑色横实线表示，社交疏离的开/关阈值由横虚线表示。(A)和(B)的场景是美国现有的重症监护容量，(C)和(D)的场景是将现有的重症监护容量加倍。冬季R0最大值为2.2，季节性场景中夏季R0为1.3（40%的降幅）。流行率为黑色，重症监护病例数为红色。每幅主图的右边（E到H）用绿色绘出免疫比例随时间的变化，并叠加群体免疫阈值（黑色横条）。

提高重症监护容量使人群免疫得以更快积累，缩短疫情的总体持续时间以及社交疏离措施的总时长（图6，C和D）。虽然现有重症监护容量条件下和扩容后的场景中社交疏离措施的频度和时长互相类似，但是疫情要到2022年7月结束，社交疏离措施要到2021年初至年中完全解除，这仍然取决于传播受季节影响的程度（图6，C和D）。引入假想的治疗，使需要住院的感染比例减半，这与重症监护容量加倍具有相似的效果（图S15）。

讨论

科研人员考查了今后直到2025年一系列可能的SARS-CoV-2传播场景，评估了能减轻当下疫情强度的非药物干预手段。如果对SARS-CoV-2的免疫减弱的方式与相关的冠状病毒一样，那么未来几年的冬季很可能再次爆发。到2025年，SARS-CoV-2的总发生率很大程度取决于免疫持续时间，其次取决于HCoV OC43/HKU1与SARS-CoV-2之间存在多少交叉免疫。第一波爆发的强度将基本取决于疫情确立时的基础复制数：如果是在复制数上升时的秋季确立（整个夏季通过接触者追踪与隔离来控制疫情的国家有可能发生这种情况），或者SARS-CoV-2传播力在夏季的下降不同于HCoV-OC43和HCoV-HKU1，那么传染的流行率可能出现一个高峰值。一次性社交疏离行动可能将SARS-CoV-2疫情高峰推迟到秋季，如果冬季传播力加强，那么有可能加重重症监护资源的负担。断续社交疏离也许能将重症监护需求维持在现行阈值内，但是要求通过广泛监控来决定疏离措施的正确时机，避免超出重症监护设施的承载极限。有了新疗法、疫苗或激进的接触者追踪与隔离（对许多地方现在不切实际，但一旦病例数减少且检测能力增强就会变得更加可行）等其它干预手段，无需太过严厉的社交疏离措施就能控制疫情。如果没有这些干预手段，则需要将监控和断续疏离（如果持续疏离极其有效的话也可采用）维持到2022年，而这将造成严重的社会和经济负担。为了缩短SARS-CoV-2的流行期，确保给予危重症病人足够的医疗护理，增加重症监护容量和开发更多干预措施是当务之急。同时，需要通过血清化验理解对SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间，这样有助于确定后疫情时期新冠病毒的动力学特性。短期和长期而言都需要可持续的广泛监控，短期是为了有效实施断续性社交疏离手段，长期是为了评估SARS-CoV-2传染再度爆发的可能性，即使经过较长的一段明显绝迹的时期，一直到2025年都仍有可能复发。

关于SARS-CoV-2的传播将如何展开，这些科学家的观察与其它预测结果吻合；也许需要做一些防控工作来遏制当下的疫情，他们的观察也符合这些防控工作的评估结果。用瑞典的数据做建模研究发现，后疫情时代SARS-CoV-2的传播可能有季节性。观察性研究和建模研究发现，早期采用强力社交疏离手段对于控制SARS-CoV-2的传播至关重要，在没开发出新疗法或制定出激进的病例搜寻和隔离等预防措施时，断续性社交疏离也许是在培养人群免疫的同时避免重症监护资源遭挤兑的唯一方式。他们观察到，强力的暂时性社交疏离措施可能导致特别大规模的再次爆发，这与美国1918年流感大流行的数据一致——干预手段撤销后，1918年秋季的传染峰值与其后的冬季峰值反向关联。

这项研究存在多种局限性。只有五季的冠状病毒观察数据，尽管其爆发模式类似于瑞典一家医院的10年数据。科研人员假定所有流行季的样条系统均恒定，然而，视深层驱动因子的不同，季节性力度每年都不一样。为避免传播模型变得过于复杂，科研人员假设各β冠状病毒的季节性力度、单病例传染力度、潜伏期和传染期没有差异。然而，这些估值处于其它文献所取估值的范围内。虽然疾病的动态发展也许因年龄而异，但是没有足够数据来参数化一个年龄结构模型。科学家也没有直接对学校开学的任何效应进行建模，而学校开学可能给初秋的传播火上浇油。传播模型是确定性的，所以无法捕捉到SARS-CoV-2灭绝的可能性。模型中也未纳入地理结构，因而无法评估传播随空间的变化。随着更多SARS-CoV-2发生率的数据出炉，建立空间明确的模型将变得更可行；这类模型将有助于确定季节性力度是否像流感一样因地而异，还将有助于评估流行病绝迹的可能性，同时就再次输入做出解释。后疫情时代再次爆发的时间和强度可能取决于境外随机输入，用更复杂的全球模型可评估国外输入。

研究人员用阳性百分比乘以ILI百分比，在一个常数比例的范围内逼近冠状病毒的发生率；当用阳性化验结果的原始例数和原始阳性百分比作为发生率的代表时，结果也类似（图S1）。尽管此前的研究显示阳性百分比乘以ILI百分比是流感发生率现有的最佳代表之一，该参量与冠状病毒感染的真实发生率之间的转换却不清楚，因此研究人员并未精确估计总冠状病毒发生率。这种转换无疑将依赖于这些估值所针对的特定人群。最近的一次研究估计，有4%的冠状病毒携带者就医，而这些人中只有一小部分接受了检测。此外，研究人员用来估计有效复制数的方法有赖于序列间隔分布，人们尚未用它充分研究过流行的常见人类冠状病毒；SARS-CoV-1是与SARS-CoV-2关系最近的冠状病毒，所以尽可能使用了它的现有数据。

研究结果只可外推到拥有世界人口60%的温带地区，还可根据各地平均人际接触率的差异以及非药物和药物干预手段的时机和有效性进一步调整疫情的规模和强度。热带地区呼吸病的传播动力学可能远为复杂。然而，可以预期的是，如果后疫情时代SARS-CoV-2的传播确实主导温带地区，那么南北两线的季节性爆发也将在热带地区撒下火种，引发热带地区的疫情蔓延。在“重新播种”效应的作用下，任何毒株都不太可能长久消失，但是研究者的模型显示，SARS-CoV-2毒株每次消失期间的大多数时间里，其有效复制数一直在1以下，说明“重新播种”会略微缩短这些消失期。

研究表明了还需要什么样的关键数据才能知道当下SARS-CoV-2的疫情将如何展开。最重要的是，血清研究可揭示人群免疫的程度、免疫是否减弱及其衰减率。在研究者的模型里，这一衰减率是未来几年SARS-CoV-2总发生率的关键调节因子。长效免疫虽然可降低感染的总发生率，但也会使疫苗效力的临床实验复杂化，因为开展临床实验时的病例数更少，以前寨卡病毒就发生过这种情况。研究人员评估爆发初期的防控措施时假设SARS-CoV-2感染诱导的免疫会持续至少两年，但如果免疫消退得更快，社交疏离措施可能需要延长。此外，如果血清研究数据揭示许多未被记录的无症状感染诱发免疫，那么所要求的社交疏离时间可缩短。血清研究还可显示SARS-CoV-2、HCoV-OC43与HCoV-HKU1之间是否存在交叉免疫，而交叉免疫可能影响后疫情时代SARS-CoV-2的传播。研究者预期，这种交叉免疫会减轻SARS-CoV-2爆发的烈度，尽管一些人推测以前感染冠状病毒引起的抗体依赖型增强(ADE)可能提高对SARS-CoV-2的易感性，并加重感染的严重程度。目前只有有限的数据描述冠状病毒之间的ADE，但如果ADE确实存在，则有可能促进β冠状病毒毒株的共传播。

为了实施断续性社交疏离，有必要进行大范围病毒检测，以监测何时触达流行率的阈值，这些阈值是社交疏离行动开始或结束的标志。如果不实行这样的监控，可用重症监护空床数作为流行率的代表，但是因为社交疏离措施启动一段时间后重症监护需求才达到峰值，导致重症监护资源频频告急，所以该参数远非最佳。如果传染期、潜伏期和住院期呈峰形分布（例如，γ分布而非指数分布），重症监护资源遭透支的风险也更高。测量这些时间的分布，而不仅仅是其均值，将有助于为社交疏离干预设置更有效的阈值。某些情况下，社交疏离也许能将COVID-19的流行率降低足够多，可以顺理成章地把对策转换成接触者追踪与抑制，正如中国很多地方所做的那样。然而，把疫情控制到这种水平的国家应该做好思想准备——今后可能再次出现严重的传染，重新回到社交疏离状态，尤其是如果季节性力度使冬季的传播力加强。再者，COVID-19的冬季高峰将与流感高峰重叠，进一步使医疗系统承压。

SARS-CoV-2的药物治疗或疫苗将缩短控制疫情所需的社交疏离期限，减小其强度。药物治疗可能减小要求重症监护的感染的比例，并可能缩短传染期，从而直接或间接（通过减小R0）减少对重症监护资源的需求。疫苗将加速人群中免疫的积累，缩短疫情的总持续时间，避免一些产生重症监护需求的感染。再者，如果已有许多未记录在案的感染诱发免疫，那么可能比模型的推测更快触达群体免疫阈值。然而，SARS-CoV-2已展现出挑战稳固的医疗体系的实力，药物干预手段的开发和广泛采用最快也要数月，因此一段持续或断续的社交疏离将几乎是必须的。

综上所述，未来五年新冠肺炎的总发病率将极大取决于第一波疫情后它是否进入定期循环，这又主要取决于SARS-CoV-2感染诱导的免疫的持续时间。这次大流行病及后续爆发的强度和时机将取决于SARS-CoV-2的广泛传染在一年中的什么时间确立，其次取决于传播力季节性波动的幅度以及β冠状病毒之间存在的交叉免疫水平。社交疏离策略可能减轻SARS-CoV-2传染对医疗系统施压的程度。高度有效的社交疏离措施可将SARS-CoV-2发生率降得足够低，使接触史追踪和隔离策略成为可能，就像韩国和新加坡的情况。效果较差的一次性社交疏离行动可能导致持续时间较长的单峰疫情，对医疗系统造成压力的程度以及社交疏离所需的时长取决于效果。断续性社交疏离可能需要一直实行到2022年，除非重症监护容量大幅增长，或者药物疗法或疫苗问世。论文作者深知，过长的社交疏离——即便是断续性的——可能有经济、社会和教育方面的深远后果。这类政策的建模目的不在于为其背书，而在于辨明采用不同的防控手段时疫情可能的发展轨迹，确定补充干预手段，如ICU扩容和找到减少ICU需求的治疗方案，还在于激发创新理念，催生更多供选择的方案，使疫情长久可控。模型展现了多种多样的场景，以预测各种特定假设下可能的SARS-CoV-2传播动力学特性。鉴于持续疏离可能造成的经济负担，研究人员无意偏向哪类场景，但是会指出社交疏离效果较差和/或持续时间不够长的情况下医疗系统可能承受的灾难性负担。模型必须根据本地条件进行调整，且获得更多准确数据时必须更新。目前急需进行纵向血清研究，以确定SARS-CoV-2免疫的程度和时效，未来几年还要继续监控流行病，以预测再次爆发的可能性。