研究:伊波拉疫情將隨二氧化碳濃度升高而擴大

研究:伊波拉疫情將隨二氧化碳濃度升高而擴大

 

根據發表在《自然通訊(Nature Communication)》的新研究,當大氣中溫室氣體濃度升高,非洲伊波拉疫情爆發的威脅也將隨之增加。

隨著氣溫上升,蝙蝠和其他會將病毒傳播給人類的動物可能遷移到新的區域,進而帶來疾病。

新的模型顯示,如果人口繼續快速增加但發展緩慢且沒有相應的氣候行動,那麼到2070年,伊波拉疫情平均每10年就會爆發一次,今日的平均值是每17年一次。目前還不是疫區的西非和中非也可能受影響。

該研究的結論是,在當前的經濟增長速度和高碳排放水準下,高風險區域的總面積可能擴大五分之一。在更高的碳排放水準下,甚至可能擴大1/3。

作者們說,他們於2018年建立統計模型,成功預測了剛果民主共和國當前的疫情,目前伊波拉在當地已經奪走了兩千多條生命。

因此,他們認為,這份研究當為非洲(包括過去認為未受影響的地區)針對性的伊波拉疫苗計畫和醫療基礎設施的部署奠定基礎。

獅子山共和國境內努力對抗伊波拉病毒蔓延的村民。照片來源:EU/ECHO/Isabel Coello(CC BY-NC-ND 2.0)

伊波拉病毒於1976年首次被發現,2014年爆發疫情,造成西非成千上萬人喪生,在世界各地成為頭條新聞。

一般認為這種傳染病是透過所謂的「溢出物感染」從蝙蝠和其他動物宿主傳播給人類的,是一種人畜共通傳染病。所有人類會感染的傳染病中,有2/3是人畜共通傳染病。

伊波拉病毒一旦感染人類,就可經由直接接觸在人與人之間傳播。人類的症狀包括發燒、嘔吐,有時還包括內部和外部出血。平均死亡率約為50%。

由於伊波拉疫情可能造成重大傷亡,科學家們必須了解下一次伊波拉疫情可能在何時何地爆發,以便分配醫療資源。

但是,由於伊波拉自發現以來,確認的疫情暴發僅有23次,很難用傳統預測常見傳染病(如流感)的方法預測。

伊波拉防疫措施。來源:Corporal Paul Shaw/MOD。(CC BY 2.0)

倫敦大學學院的雷丁(David Redding)博士、瓊斯(Kate Jones)博士及其團隊沒有用以前的爆發資料進行研究,而是「由下而上」建立伊波拉爆發的風險模型。

他們使用的資料包含許多因子,包括寄主分布、人口數、陸上交通、空中交通、以及土地利用類型。

該分析的一個關鍵要素是氣候變遷,它既能影響當地社會經濟發展,也可以影響疾病傳播,而且正如雷丁所說,「在我們的模型中,大部分氣候的影響來自於為攜帶疾病的物種提供更好的條件,從而擴大了其地理分布範圍。」

儘管究竟哪些動物能將伊波拉病毒傳給人類仍存在一些不確定性,最主要的嫌犯是大型狐蝠,而這種狐蝠常常被人類獵來吃。這些動物喜歡溫暖和潮濕的棲息地,隨著氣候變遷,高風險地區的棲息地還可能擴張。

分析中還納入了其他可能是傳染途徑的動物,如猿類和麂羚。

研究人員指出,從他們觀察到的結果看來,氣候的作用不如貧窮(後者與醫療保健的反應密切相關)和人口數。

但他們也發現,溢出物感染隨著溫室氣體濃度的增加而增加。雷丁說,「在我們的模型中,負面影響隨著排放增加越來越明顯。」

研究人員開發出一個可模擬西非流行的薩伊伊波拉病毒(Zaire Ebola virus, EBOV)人傳人和動物傳人的模型。

科學家用圖示說明在不同排放情境下的伊波拉病毒擴散風險。來源:Redding et al. (2019)

為了評估複雜的社會、經濟和氣候因素對非洲未來伊波拉病毒傳播的影響,研究團隊將氣候變遷情境中的代表濃度途徑(representative concentration pathways, RCPs)和共享社會經濟途徑(shared socio-economic pathways, SSPs)納入其模型。

RCPs代表不同程度的氣候行動導致溫室氣體濃度不斷升高的情境。SSP代表各種社會經濟發展情境,涉及全球社會、人口統計和經濟學的不同狀況。

接著,研究人員使用這些模型來預測到2070年非洲不同地區的伊波拉疫情風險變化。在大多數情境中,模擬結果顯示伊波拉發病率隨時間持續增加。

但是,在永續發展和氣候變遷大規模緩解的情境,伊波拉疫情風險普遍下降。

在現況條件下,模型預測,由溢出物感染引發的流行病大約每17年發生一次。流行病爆發在此定義為規模在1,500名患者以上的感染狀況。

團隊使用現況條件進行了約1,500次年度模擬,發現其中約有5.8%發生了疫情爆發。接著使用不同的條件組合重複此過程。

最大的增長發生在高排放、高人口增長和經濟發展緩慢的情況下(RCP6.0和SSP3),疫情幾乎每10年爆發一次。(論文的原始摘要寫道,在此情況下,疫情爆發的可能性比今日高出四倍,但是正確應是1.6倍。Carbon Brief與作者聯繫後確認了這一點。)

在最樂觀的情境下(假定排放量適中且發展迅速,即RCP4.5和SSP1),頻率下降到大約每30年一次。

模型也顯示,影響超過200萬人的「災難性疫情爆發」模式也很類似。目前這種事件預估每43年發生一次,但根據模擬,在高排放情境下,它們的發生頻率也將增加。

模型還預測有爆發風險的區域會擴大。例如,在最樂觀的社會經濟和氣候情況下,有爆發風險的總面積與今天相比減少了近一半(分別是40萬平方公里和80萬平方公里)。

相比之下,在低度氣候變遷緩解和中度發展(RCP6.0和SSP2)情境下,該面積增加了20.5%;在更極端的情況(RCP8.5和SSP3)下,該面積進一步增加了34%。

值得注意的是,許多傳染病是透過環境傳播(例如水或土壤傳播),但伊波拉病毒是透過宿主之間的直接接觸傳播。這表示儘管蝙蝠和人類直接受到氣候變遷的影響,但病毒本身卻不太容易受氣候變遷影響。

該論文的結論是,因應氣候變遷的全球性承諾也許有助降低伊波拉病例。但是對於這種推測不應太樂觀,因為「證據顯示不太可能發生全面性的改變」。

「在中部和西部非洲減少貧困以及增加醫療資源,似乎是降低全球未來伊波拉疫情風險最現實的方法。」

除了準確地找出已知有伊波拉疫情的地區外,該模型還確定了尼日、迦納和肯亞等國家都很可能受小規模溢出物感染和伊波拉疫情影響,儘管這些國家從來沒傳出伊波拉疫情過。

 

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