一种可扩展的最大似然框架，用于近实时监测MERS-CoV的进化过程及其人畜共患病特性

《Microbiology Spectrum》：A scalable maximum-likelihood framework for near-real-time monitoring of MERS-CoV evolutionary and zoonotic dynamics

病毒跨物种传播机制及多方法比较分析。本研究通过对比四种最大似然方法对643个MERS-CoV基因组的分析，证实骆驼到人类的重复跨物种传播是主要驱动因素，所有溢出事件均源自沙特阿拉伯和阿联酋。方法学差异导致溢出事件数量估计在15-34次之间波动，并揭示分子钟模型选择对时间估计的影响。提出分层监测策略：实时监测采用单方法工具，长期评估需多方法共识。

　　病毒的溢出（spillover）是公共卫生领域的重要议题，尤其对于高风险的跨物种传播病原体而言。MERS-CoV（中东呼吸综合征冠状病毒）作为其中的代表性病毒，其传播机制和进化动态的研究对防控措施具有关键意义。本研究通过比较分析四种独立的基于最大似然（maximum-likelihood）方法，对643个MERS-CoV基因组样本进行深入探讨，揭示了该病毒的跨物种传播特征及其在不同方法下的分析差异，为建立更精准的监测体系提供了科学依据。

MERS-CoV最初于2012年在沙特阿拉伯被发现，随后成为全球关注的公共卫生问题。该病毒具有较高的致死率，且在医疗机构中容易引发聚集性爆发，因此其传播模式和风险评估对于制定有效的防控策略至关重要。尽管MERS-CoV能够在人与人之间传播，但目前主要的传播仍源于骆驼等动物宿主。研究显示，约20%的人类病例与直接接触骆驼或其制品有关，而多数病例则源于骆驼向人类的反复溢出事件。这种反复溢出的现象表明，骆驼作为病毒的天然宿主和传播媒介，在MERS-CoV的流行过程中扮演了核心角色。值得注意的是，所有溢出事件均可追溯至沙特阿拉伯和阿联酋，这进一步突显了这两个国家在病毒传播网络中的关键地位。

本研究的数据集涵盖了从2012年4月到2024年1月的643个完整基因组序列，其中包括来自骆驼和人类的样本。这些样本来自17个国家，其中沙特阿拉伯和阿联酋贡献了最多的病毒基因组，分别占52.7%和23.0%。通过构建最大似然系统发育树，研究团队发现病毒在骆驼群体中存在长期的稳定循环，而人类群体中的感染事件则多为病毒从骆驼传播而来的独立事件。这种模式清晰地描绘了病毒在动物和人类之间的传播路径，并为后续的分析提供了基础。

为了评估病毒的进化速率和起源时间，研究团队采用了四种不同的分子钟分析方法：TempEst、LSD2、treedater和TreeTime。这些方法在估计进化速率和时间到最近共同祖先（tMRCA）时，结果存在显著差异。例如，进化速率的估计值从4.4×10??到7.1×10?? substitutions per site per year（每百万年每位点的替换率），显示出近两倍的变化。这一结果表明，不同的分析工具可能对病毒的进化速率产生不同的解读，进而影响对传播时间的判断。此外，tMRCA的估计时间也存在较大差异，从2007年5月到2009年12月不等，进一步说明了在缺乏全面数据的情况下，单一方法可能无法准确反映病毒的起源时间。

尽管所有方法都一致认为MERS-CoV的传播主要源自阿拉伯半岛，但在具体的传播事件数量和时间上存在显著分歧。例如，骆驼到人类的传播事件估计数量从15到34不等，而人类到人类的传播事件则相对一致，大约在19到22次之间。这种差异凸显了在使用快速分析工具时，方法选择对关键参数估计的影响。TempEst方法因其对时间信号的严格假设，对近期突变更为敏感，可能导致对传播事件的高估。相比之下，TreeTime和treedater方法采用更灵活的时钟模型，能够更好地处理进化速率的变化，从而提供更为保守和可靠的传播事件数量。因此，研究团队建议采用多方法共识分析，以提高对病毒传播动态的准确性。

研究还发现，不同方法在分析早期传播事件时存在差异。例如，LSD2方法检测到了一些其他方法未识别的骆驼内部传播事件，这可能与其使用的最小二乘法（least-squares）对树的根部和异常序列的敏感性有关。这一发现强调了在分析病毒传播历史时，单一方法可能遗漏重要信息，而多方法比较则有助于揭示潜在的偏倚和不确定性。

此外，研究团队还探讨了病毒的地理扩散模式。通过结合系统发育树和地理信息，他们发现病毒的传播路径主要集中在阿拉伯半岛和非洲地区，而部分传播事件则扩散到了欧洲、北美和亚洲。这种扩散模式表明，病毒不仅在本地骆驼群体中持续传播，还可能通过人类活动或国际贸易等方式进入新的地理区域。沙特阿拉伯和阿联酋作为主要的病毒来源，其高密度的骆驼养殖和频繁的人类与骆驼接触，可能加剧了病毒的溢出风险。

在讨论部分，研究团队指出，尽管不同方法在分析结果上存在差异，但它们共同支持了一个模型：MERS-CoV主要通过骆驼的反复溢出传播给人类，而非通过持续的人传人传播。这一结论与流行病学证据一致，即大多数人类感染事件为孤立事件或短链传播，通常发生在医疗机构或密切接触环境中。因此，持续监测骆驼与人类之间的接触点，对于识别和控制病毒溢出至关重要。

研究团队还强调了多方法分析框架的优势。虽然贝叶斯方法在某些情况下被认为是分子钟分析的黄金标准，但其计算成本较高，难以在疫情爆发期间进行实时分析。相比之下，基于最大似然的方法在计算效率和可操作性方面更具优势，适合用于快速监测。然而，由于这些方法在估计关键参数时存在差异，单一工具可能无法全面反映病毒的真实传播情况。因此，建立一个跨方法的共识框架，有助于提高分析的可靠性和准确性。

本研究的局限性也值得关注。首先，所使用的分析工具主要依赖于线性回归、最大似然、Gamma-Poisson混合模型和最小二乘法，这些方法在样本稀疏或进化速率变化显著的情况下可能产生偏差。其次，基因组数据的收集存在地理偏倚，尤其是在非洲地区，骆驼群体中的病毒多样性可能被低估。此外，当前的监测系统可能无法全面捕捉轻症或无症状感染，这可能影响对病毒传播潜力的评估。因此，未来的研究需要更广泛的基因组数据采集，以及结合血清学数据的综合分析，以提高模型的准确性。

综上所述，本研究通过多方法比较，揭示了MERS-CoV的传播模式和进化动态，并强调了在公共卫生监测中采用多方法框架的重要性。这一研究不仅为MERS-CoV的防控提供了科学依据，也为其他跨物种传播病毒的监测和研究提供了可借鉴的方法。随着全球对新兴病毒的关注不断加深，建立快速、准确且稳健的监测体系，将有助于更有效地应对未来的公共卫生挑战。