综述：克里米亚-刚果出血热病毒的流行病学

《Acta Tropica》：Epidemiology of the Crimean-Congo hemorrhagic fever virus

CCHFV感染呈全球分布，累及30余国，以出血症状和30%-40%高死亡率为特征，人工智能在疫情预测与防控中展现潜力。

　　

Neha Kaushal|Sahil Jain|Dimple Davray|Albert Rizvanov|Ming-Hsien Chiang|Olesia Ohlopkova|Svetlana Khaiboullina|Ze Chen|Manoj Baranwal

印度旁遮普邦帕蒂亚拉Thapar工程与技术学院生物技术系，邮编147004

摘要

克里米亚-刚果出血热病毒（CCHFV）在亚洲、欧洲、中东和非洲的30多个国家中流行。该病毒导致克里米亚-刚果出血热（CCHF），其特征为出血和咯血。自1944年首次确诊以来，全球每年报告的CCHF病例数量在10,000至15,000例之间。约有30亿人面临CCHFV感染的风险。由于该病毒对医疗体系的广泛威胁，世界卫生组织（WHO）于2015年将其列为优先关注的病原体。在本综述中，我们追踪了疫情的爆发情况，探讨了其起源，并分析了CCHFV的地理传播范围。同时，我们还讨论了病毒的宿主、传播方式以及影响CCHFV感染的因素。文章重点介绍了预防措施，并强调了人工智能在疫情预测和疾病监测方面的潜力。

引言

克里米亚-刚果出血热（CCHF）是一种由克里米亚-刚果出血热病毒（CCHFV）引起的蜱传疾病（Fillatre等人，2019年）。CCHFV是一种具有包膜的球形病毒，属于Nairoviridae科、Orthonairovirus属（Papa等人，2017年）。图1展示了CCHFV的分类学结构。该病毒的遗传物质为三段负链RNA，包括大段（L）、中段（M）和小段（S）（Kuehnert等人，2021年）。L段编码RNA依赖性RNA聚合酶（RdRp），而S段编码核蛋白（NP）。RdRp和NP共同参与病毒的复制过程（Carter等人，2012年）。S段还编码一种非结构蛋白（NS），该蛋白通过激活caspase参与细胞凋亡（Barnwal等人，2016年）。M段编码一种糖蛋白（GP），该蛋白对病毒的附着和组装至关重要（Carter等人，2012年；Freitas等人，2020年）。

CCHFV主要通过蜱虫叮咬传播，尤其是Hyalomma属的蜱虫（Shrivastava等人，2019年）。该病毒也可能通过院内传播途径传播（Serretiello等人，2020年）。根据传播途径的不同，潜伏期可能在1-9天（蜱虫叮咬）或5-13天（院内传播）之间（Serretiello等人，2020年）。潜伏期之后是前出血期，持续4-5天，表现为发热、腹泻、头晕和头痛（Appannanavar & Mishra，2011年；Pratap等人，2012年；Smith等人，2019年）。随后进入出血期，出现瘀点、出血和呕血等症状，持续2-3天（Appannanavar & Mishra，2011年；Pratap等人，2012年；Smith等人，2019年）。最终，在症状出现后的10-20天进入恢复期，表现为心动过速、听力丧失、记忆力减退、脉搏微弱和细胞因子水平升高（Appannanavar & Mishra，2011年；Pratap等人，2012年；Smith等人，2019年）。

CCHF的病死率因地区和疫情情况而异，范围在5%至30%之间（ü?er等人，2024年）。一些报告显示，某些毒株的死亡率可超过30%（CDC，2024a）。CCHF的死亡率受宿主免疫反应、感染时的病毒载量以及合并症的影响（Hawman & Feldmann，2023年；Simo Tchetgna等人，2023年）。

CCHF在全球范围内普遍存在，非洲、中东、东南亚以及欧洲南部和东部均有病例报告（Frank等人，2024年）。最近的研究在巴尔干半岛和西班牙也发现了CCHF病例（Eslava等人，2024年）。1960年至2016年间，全球每年报告的CCHF病例平均约为57例，每年约有10人死亡，其中非洲的病死率约为22%，亚洲约为33%，欧洲约为34%（Nasirian，2020年）。在接下来的部分中，我们将概述CCHF的疫情情况，探讨其起源，并分析病毒的地理分布。此外，我们还将确定CCHFV的宿主、传播机制以及影响其传播的各种因素。最后，我们将总结关键的预防策略，并探讨人工智能（AI）在疫情预测和疾病监测方面的应用潜力。

章节摘录

流行病学：地理分布

CCHF在亚洲、欧洲、中东和非洲的30多个国家中流行，是蜱传病毒疾病中地理分布最广的之一（Shrivastava等人，2019年）。CCHF的病死率为10-40%（WHO）。本文列出了亚洲、非洲和欧洲首次记录的CCHF疫情的时间线（表1）。表2、表3和表4展示了亚洲、非洲和欧洲报告的CCHF病例总数。总体而言，亚洲有13,674例，非洲有585例

宿主与传播

CCHFV具有蜱-脊椎动物-蜱的生命周期，涉及蜱虫和非人类脊椎动物（Chisholm等人，2012年；Hawman & Feldmann，2023年；WHO，2022年）。蜱虫是该病毒的主要传播媒介，主要属于Hyalomma属（如H. marginatum、H. anatolicum、H. dromedarii、H. rufipes）。此外，其他属的蜱虫如Rhipicephalus（R. sanguineus、R. microplus）或Dermacentor（D. marginatus）也被检测出携带CCHFV（Hawman & Feldmann，2023年；Papa等人，

CCHFV的遗传多样性

CCHFV根据其地理分布被分为六种基因型（I–VI）（Lukashev等人，2016年）：基因型I–III主要分布在非洲，其中基因型I主要存在于西非（塞内加尔）；基因型II分布于中非（刚果民主共和国）和东非（乌干达）；基因型III分布于南非、纳米比亚、苏丹和尼日利亚。基因型IV（亚洲）根据其分布进一步分为两类：Asia-1（阿曼、阿联酋、沙特阿拉伯、伊拉克、伊朗、马达加斯加等）

CCHV在美洲并不流行

由于生态、昆虫学和流行病学因素，CCHV在美洲并不流行。尽管美洲部分地区（如美国西南部、阿根廷潘帕草原）具备适宜的栖息地，但CCHV的主要传播媒介Hyalomma蜱虫的种群原产于欧亚大陆和非洲，而非美洲（Al-Abri等人，2017年）。这主要是由于生物地理学差异和生物安全措施的限制。Hyalomma蜱虫在欧亚大陆和非洲进化而来，它们的原生范围包括干旱地区

预防措施

各流行国家采取了多种策略来应对CCHF，包括监测、医疗保健规范、公共卫生措施和国际合作。在CCHF流行地区，普遍推荐并实施了多种预防措施，如使用杀螨剂控制牲畜身上的蜱虫，以及个人防护措施，如穿着长袖衣物和在户外活动时使用驱蜱剂（如DEET）（WHO，2025年）。

未来：人工智能的作用

人工智能已成为传染病疫情预测、预防和管理的变革性工具。通过利用大量多样的数据集，人工智能能够更早地发现疫情，更准确地预测疾病传播，并优化资源分配，从而帮助公共卫生官员减轻流行病和大流行的影响（Singhal等人，2023年）。人工智能在疫情预测方面的一个最新应用实例是加拿大的BlueDot平台。

未引用参考文献

Zé-Zé等人，2024年

CRediT作者贡献声明

Neha Kaushal：撰写初稿、进行研究、进行数据分析。Sahil Jain：撰写初稿、进行研究、进行数据分析。Dimple Davray：进行研究、进行数据分析。Albert Rizvanov：撰写、审稿与编辑、方法学设计。Ming-Hsien Chiang：撰写、审稿与编辑。Olesia Ohlopkova：撰写、审稿与编辑。Svetlana Khaiboullina：撰写、审稿与编辑、方法学设计。Ze Chen：撰写、审稿与编辑。Manoj Baranwal：监督工作、方法学设计，