蝙蝠系统发育中病毒流行潜力的非均匀分布及其对新兴传染病防控的启示

本刊推荐：为应对新发人畜共患病的威胁，研究人员开展了关于蝙蝠病毒流行潜力分布的研究。通过系统发育因子分析，发现高毒力（CFR）、传播性（如人传人能力）和高死亡负担的病毒并非均匀分布于所有蝙蝠类群，而是聚集于特定分支（如Molossidae、Vespertilionidae等 cosmopolitan 科）。该研究结合地理分布与人类活动数据，识别出南美洲沿海、东南亚和赤道非洲等高风险区域，为针对性病毒监测和风险防控提供了进化生物学依据。

　　

随着全球新兴传染病爆发的频率不断上升， characterizing host-virus associations 已成为公共卫生领域的紧迫任务。超过70%的人类新发传染病源于野生动物携带的病原体，而蝙蝠（order: Chiroptera）作为“特殊宿主”因其高病毒多样性和对病毒的耐受性备受关注。然而，公众和科学界长期存在一个疑问：是否所有蝙蝠类群都同等程度地携带高风险的病毒？以往研究多将 zoonotic risk 简化为二元变量（能否感染人类），但病毒的毒力（virulence）、传播力（transmissibility）和死亡负担（death burden）存在显著差异，这些因素共同构成了病毒的“流行潜力”（viral epidemic potential）。近期研究表明，蝙蝠比其他类群携带更多对人类高毒力的病毒，但这一特性是否均匀分布于整个蝙蝠系统发育树尚不明确。为此，研究人员在《Communications Biology》上发表了题为“Viral epidemic potential is not uniformly distributed across the bat phylogeny”的论文，通过系统发育分析揭示了病毒流行潜力在蝙蝠类群中的聚集规律，为精准防控提供了科学依据。

为回答上述问题，研究团队整合了全球病毒关联数据库（VIRION），提取了112种病毒（涵盖23个病毒科）与889种哺乳动物（含202种蝙蝠）的关联数据。关键方法包括：1）利用 Pagel‘s λ 和 Blomberg’s K 量化病毒流行潜力指标（平均/最大病死率 CFR、人传人传播比例、平均死亡负担）在哺乳动物和蝙蝠中的系统发育信号；2）采用系统发育因子分析（phylogenetic factorization）这一灵活的图分割算法，在不预设分类阶元的前提下识别出病毒流行潜力异常高或低的哺乳动物类群；3）将高风险蝙蝠类群的地理分布（基于 IUCN 数据）与人类活动足迹叠加，可视化潜在的溢出风险热点区域。

研究结果

系统发育信号分析

研究发现， across all mammals，平均 CFR（λ=0.70）、最大 CFR（λ=0.69）和平均死亡负担（λ=0.70）均呈现中度系统发育信号，而人传人传播比例则显示高度信号（λ=0.78）。在蝙蝠特异性分析中，这些指标的系统发育信号进一步增强（平均 CFR λ=0.90），表明病毒流行潜力在蝙蝠进化史中具有显著的进化保守性。

高风险类群的识别

系统发育因子分析显示，蝙蝠整体并未被识别为高风险类群。相反，高风险特征聚集于特定分支：

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  跨病毒分析：平均 CFR 高风险类群包括蝙蝠超科 Emballonuroidea 和 Vespertilionoidea（如 Molossidae、Vespertilionidae 等 cosmopolitan 科）；平均死亡负担高风险类群主要为菊头蝠科（Rhinolophidae）。
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  病毒科特异性分析：在黄病毒科（Flaviviridae）中，高风险类群集中于菊头蝠科和蹄蝠科（Hipposideridae）；在披膜病毒科（Togaviridae）中，高风险类群为 Molossidae、Vespertilionidae 和 Emballonuridae。
  值得注意的是，人传人传播能力的高风险类群主要存在于灵长类（如 Catarrhini），而非蝙蝠。

地理风险热点

高风险蝙蝠类群的分布与人类活动足迹叠加后，识别出多个潜在溢出风险热点，包括中美洲、南美洲沿海地区、赤道非洲和东南亚。例如，在披膜病毒分析中，热点集中于欧洲、撒哈拉以南非洲和东亚；在黄病毒分析中，热点主要位于东南亚和撒哈拉以南非洲。

讨论与意义

本研究通过系统发育视角挑战了“蝙蝠整体为高风险宿主”的简化认知，揭示病毒流行潜力在蝙蝠类群中呈非均匀分布。这一发现具有多重意义：

1. 1.
   精准监测：蝙蝠种类繁多且采样困难，针对高风险类群（如 cosmopolitan 科）开展监测可优化资源分配，提升病毒发现效率。
2. 2.
   机制探索：高风险类群（如菊头蝠科）与高死亡负担病毒的关联提示其可能存在独特的免疫适应机制（如病毒耐受性），未来实验研究可比较高风险与低风险类群的免疫应答差异。
3. 3.
   生态干预：高风险区域（如东南亚沿海）与人类活动密集区重叠，提示需加强这些地区的生态干预措施，减少人蝠接触。
4. 4.
   科学传播：研究结果有助于纠正公众对蝙蝠的负面认知，强调病毒溢出的主要驱动因素是人类活动而非蝙蝠本身，促进蝙蝠保护与公共卫生的平衡。
   综上，该研究深化了对 host-virus network 的理解，为基于进化尺度的风险评估提供了新范式，对未来人畜共患病防控策略制定具有重要指导意义。