人畜共患病传播可能与宿主共存网络的拓扑结构有关

《Annals of the New York Academy of Sciences》：Zoonotic Disease Transmission May Be Linked to Host Co-Occurrence Network Topology

宿主共现网络分析揭示人畜共患病传播的关键因素，包括网络规模、连接度和模块化特征。研究识别出22个高传播潜力网络（如流感A、西尼罗病毒等），87个关键宿主（如鸽子、麻雀等鸟类及野兔、猫等哺乳动物），其中57%既具城市适应性又具迁徙特性。城市扩张与宿主行为变化加剧了疾病跨宿主传播风险，建议优先监控此类宿主及网络密集区域。

　　在当今全球健康面临诸多挑战的背景下，了解人类病原体的传播机制变得尤为重要。许多人类疾病源于动物宿主，即所谓的“人畜共患病”。这类疾病可以通过直接接触、食物、空气、水、污染表面或媒介生物（如蚊子、蜱虫等）等多种方式传播给人类。尽管这些疾病的传播途径复杂，但近年来，其发生频率和范围的扩大引发了科学界对疾病传播模式的深入研究。本研究通过分析22种人畜共患病的宿主共现网络，揭示了这些网络结构对疾病传播潜力的重要影响。

研究发现，宿主共现网络的拓扑结构对疾病传播具有显著作用。网络的规模（节点和边的数量）以及连接度与模块性是两个主要的结构变量。其中，大型网络具有较高的连接度但较低的模块性，这种结构特征可能更容易促进人畜共患病的传播。这种模式意味着，网络中存在大量宿主，并且这些宿主之间有较多的互动，从而增加了病原体在宿主群体中扩散的可能性。相较之下，模块性较高的网络则可能形成相对独立的子群，限制了病原体在宿主之间的传播路径。

研究团队收集了来自六个大洲的70个宿主共现网络数据，涉及多种病原体，包括病毒、细菌和寄生虫。其中，有10种病原体的宿主网络被识别为具有更高的传播潜力，它们包括导致新发、再发或基因多样性疾病的病原体，如圣路易斯脑炎病毒、甲型流感病毒、西尼罗病毒、弓形虫、东方马脑炎病毒、禽正呼肠孤病毒1型、日本脑炎病毒、乌苏图病毒、辛德比斯病毒和贝纳氏立克次体。这些病原体的宿主网络具有较大的规模和较高的连接度，但模块性较低，这可能意味着它们更容易在宿主之间扩散，并最终传播给人类。

此外，研究还识别了87种在多个网络中具有高连接性的宿主物种。这些宿主不仅在多个病原体的网络中出现，而且在多个地区之间具有广泛的分布。其中包括几种常见的鸟类，如岩鸽、家麻雀、燕子、欧洲乌鸫、绿头鸭和常见沼泽鸡，以及一些哺乳动物，如红狐、浣熊、白尾鹿、欧洲兔、家鼠、褐鼠、郊狼、东部棉尾兔、东部灰松鼠和家猫。值得注意的是，其中50种宿主是迁徙性或城市/半城市环境中的物种，这表明人类活动区域与野生动物之间的密切接触可能是疾病传播的重要因素。

迁徙性宿主的特性使得它们在不同地理区域之间传播病原体的能力显著增强。这些宿主往往能够跨越多种生态区域，从而增加了病原体在不同宿主之间传播的可能性。此外，城市环境为许多宿主提供了丰富的资源，如食物和庇护所，使得它们的种群数量增加，进而增强了病原体的传播潜力。例如，一些城市适应的鸟类和哺乳动物，如绿头鸭、燕子和欧洲乌鸫，能够在全年利用人类提供的食物资源，从而提高了它们在宿主共现网络中的连通性。

研究还发现，某些病原体的宿主网络在不同地区之间存在显著差异。例如，西尼罗病毒的宿主网络在美国的规模和连接度均高于地中海地区、中国、印度和澳大利亚。这种区域性的差异提示我们，某些病原体的传播风险可能因地理位置的不同而有所变化。这种现象对于公共卫生管理具有重要意义，因为它表明某些地区可能需要更加密切的监测和防控措施。

在方法上，本研究采用了系统的方法来构建宿主共现网络。首先，研究人员通过广泛的文献搜索，收集了病原体的宿主数据，并根据病原体的流行区域、基因型、血清型或媒介生物的分布情况划分了地理区域。随后，他们使用全球生物多样性信息设施（GBIF）获取了每个地理区域的宿主数据，并筛选出符合时间范围（2000年至2025年）的数据。为了减少数据偏差，研究者对数据进行了处理，包括将坐标四舍五入到小数点后一位，并排除了观察次数不足的宿主。最终，他们构建了70个未加权、无向的宿主共现网络，并通过统计分析评估了这些网络的结构特征。

研究结果表明，网络的结构特征对疾病传播具有深远影响。例如，连接度高的网络可能更有利于病原体在宿主之间的扩散，而模块性高的网络则可能形成较为封闭的宿主群体，限制了病原体的传播路径。这些发现不仅加深了我们对宿主网络结构与疾病传播之间关系的理解，还为未来的疾病防控策略提供了科学依据。特别是在城市和半城市环境中，一些宿主物种由于其迁徙行为和对人类活动的适应能力，可能成为疾病传播的关键媒介。

为了进一步揭示这些宿主在不同网络中的作用，研究团队还对这些宿主的连接度进行了量化分析。他们发现，这些宿主在多个网络中具有较高的连接度，表明它们在不同病原体的传播路径中扮演着重要角色。其中，部分宿主不仅在多个病原体的网络中出现，还可能通过迁徙行为将病原体带到新的地区。例如，某些鸟类和哺乳动物的迁徙路径可能跨越多个国家，增加了病原体跨区域传播的风险。

本研究还强调了城市化对宿主网络结构的影响。随着人类活动范围的扩展，越来越多的野生动物进入城市和半城市区域，与人类接触的机会增加，从而提高了人畜共患病的传播风险。这种现象在许多地区已经显现，特别是在一些高度城市化的区域，某些宿主种群的扩张可能进一步加剧疾病传播的可能性。因此，未来的公共卫生策略需要考虑这些宿主在城市生态系统中的作用，并采取相应的措施加以控制。

在讨论部分，研究者指出，尽管网络分析在疾病生态学中已经取得了一定进展，但关于宿主网络结构的系统研究仍然较为有限。本研究通过构建大规模的宿主共现网络，为这一领域提供了新的视角和数据支持。未来的研究可以借鉴这一方法，结合宿主行为、生态限制和病原体特性，进一步优化疾病传播模型，提高对人畜共患病的预测和防控能力。

综上所述，本研究揭示了宿主共现网络结构与疾病传播之间的关系，为理解人畜共患病的传播机制提供了重要的理论基础和实践指导。通过识别出具有高传播潜力的病原体及其关键宿主，研究为公共卫生政策的制定和实施提供了科学依据。未来的研究应继续关注这些宿主和病原体之间的互动关系，特别是在城市和半城市环境中，以更好地应对日益严峻的全球健康挑战。