聚焦病毒风险预测：对病毒溢出风险评估工具的关键改进

为应对新兴传染病快速响应，研究人员对 “SpillOver: Viral Risk Ranking” 工具重新分析。去除 8 个需溢出后信息的风险因素后，调整后的风险评分预测人类病毒分类的受试者工作特征曲线下面积从 0.94 降至 0.73 。这表明工具未来应剔除这类因素，改进风险预测能力。

　　“SpillOver: Viral Risk Ranking”（溢出：病毒风险评估）工具是一个公开可用的交互式平台，旨在帮助政策制定者、科学家和公众评估野生动物病毒传播给人类并在人群中扩散的可能性。该工具得到美国国际开发署新兴大流行病威胁计划的 PREDICT 项目以及全球病毒组项目的支持，已对 800 多种野生动物源病毒进行了风险评估。然而，该工具使用的一些风险因素依赖于先前人畜共患病溢出或病毒在人类中持续传播的证据。鉴于此工具旨在评估新型人畜共患病病毒，研究人员重新分析了该工具。

研究人员从 “https://spillover.global/ranking-comparison/” 下载数据，去除那些依赖于病毒已发生溢出或在人类中广泛传播这一事实来评分的风险因素，重新计算风险评分。在 31 个原始风险因素中，有 8 个被确定部分或完全依赖于病毒溢出证据。调整后的风险评分计算方式与原论文相同，只是省略了这 8 个依赖溢出的风险因素评分。

结果显示，许多病毒的评分受去除依赖溢出风险因素的影响较小，但被归类为人类病毒的病毒受影响更大。调整后风险评分最高的前 10 种病毒，在原始风险评分中也名列前茅。通过受试者工作特征曲线下面积（AUROC）衡量，原始风险评分的 AUROC 为 0.94，而调整后的仅为 0.73，这表明去除依赖溢出的风险因素后，调整后的风险评分与人类感染观察之间的关联明显减弱。

研究还发现，一些非依赖溢出的风险因素，如 “宿主生态系统中的城市化”“宿主可塑性 - 物种数量” 和 “动物中病毒的地理分布”，在人类病毒和非人类病毒之间的平均得分差异较大，可能对评估溢出风险特别有价值。

“SpillOver: Viral Risk Ranking” 工具宣称的目标是系统评估新型野生动物源病毒的人畜共患病溢出和传播潜力。但用于此目的的工具应仅包含对新型野生动物源病毒可用且相关的风险因素，而不是仅在溢出和 / 或广泛传播发生后才可用的因素。利用依赖溢出的输入数据验证工具并发现工具输出与观察到的溢出情况相符，存在循环论证的风险。

随着气候变化、全球化以及政治、社会和经济不稳定加剧传染病威胁，快速量化新型病毒风险的工具变得越来越重要。研究人员鼓励进一步完善方法以更好地评估此类工具，严格遵循使用溢出前已知标准，并进一步探索非依赖溢出但与已溢出病毒相关的风险因素的预测能力 。