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【编辑推荐】为探究新冠康复者肠道持续排病毒对废水流行病学推断的影响，研究人员整合病毒排泄动力学、废水病毒载量等构建 SEIR-V 模型。发现康复者排病毒渐占主导，可改变病毒载量与病例数据关联，延迟新变种识别，强调整合康复期排病毒对提升 WBE 分析准确性的重要性。
新冠病毒（SARS-CoV-2）疫情期间，基于废水的流行病学（WBE）成为监测传染病传播的重要工具，其通过检测废水中的病毒信号来追踪疫情进展。然而，越来越多的研究发现，部分感染者在康复后数周至数月内仍会通过胃肠道持续排泄病毒 RNA，这种现象被称为 “康复期病毒排泄”。尽管已知多种病原体存在胃肠道长期排病毒现象，但康复期排病毒对废水流行病学推断的具体影响尚未完全明确。在疫情早期，康复者数量较少，其排病毒量可能被活跃感染者的病毒信号掩盖，但随着疫情发展，当康复者数量超过新增感染者时，其排病毒的影响可能显著增强，甚至干扰对疫情真实动态的判断，如误判传播高峰时间或忽视新变种的出现。因此，深入探究康复期病毒排泄如何影响废水数据与流行病学指标的关联，对提升 WBE 的准确性和实用性至关重要。
为解决上述问题，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Theoretical Biology and Biophysics, Los Alamos National Laboratory）、亚利桑那州立大学（School of Mathematical and Statistical Sciences, Arizona State University）等机构的研究人员开展了相关研究。他们构建了一个整合病毒排泄动力学、废水病毒载量数据、病例报告数据和流行病模型的动态框架 ——SEIR-V 模型（其中 S 代表易感人群，E 为暴露人群，I 为感染人群，R 为康复但持续排病毒人群，V 为废水中的病毒载量），并利用 2020 年 10 月至 2021 年 2 月大波士顿地区的废水数据（包含 SARS-CoV-2 浓度和流量）及马萨诸塞州公开的病例数据，分析康复期排病毒对流行病学推断的影响。研究成果发表在《Communications Medicine》。
研究主要采用以下关键技术方法：
- 数据整合：收集废水病毒载量数据（Alpha 变种 B.1.1.7 流行期）和病例报告数据，排除疫苗接种等干扰因素。
- 数学建模：改进 SEIR-V 模型，纳入感染期和康复期的病毒排泄速率（βI和 βR），并考虑温度对病毒降解的影响（通过正弦函数拟合水温变化，计算病毒衰变率 ξ(T)）。
- 敏感性分析：通过改变康复期排病毒持续时间（1/σ）和速率（βR），评估其对模型推断结果的影响。
- 理论模拟：构建病毒载量与病例数据的相关性模型，分析康复期排病毒对新变种检测的延迟效应。
研究结果
1. 康复期病毒排泄改变废水病毒载量与病例数据的动态关系
随着疫情发展，康复者数量逐渐超过感染者，其排病毒量在废水中占比显著上升。模型显示，疫情初期病毒载量主要来自感染人群（I），但在传播高峰后，康复人群（R）成为主要病毒来源。这导致模型推断的每日发病率与报告病例的相关性随时间下降：仅用高峰前数据时相关性较高（R=0.99），而纳入全期数据后相关性降低（R=0.81），表明康复期排病毒引入了非线性干扰，使废水数据与病例数据的关系不再稳定。
2. 康复期排病毒影响传播高峰时间的估计
敏感性分析表明，康复期排病毒的持续时间和速率会显著影响传播高峰的推断。例如，当康复期排病毒速率为感染期的 25% 且持续 21 天时（MRLD 场景），模型推断的传播高峰比不考虑康复期排病毒时提前 7 天；当速率提高至 50% 且持续 14 天时（HRMD 场景），高峰提前 5 天。这说明若忽略康复期排病毒，可能导致对疫情高峰期的预测延迟，影响公共卫生响应的及时性。
3. 康复期病毒排泄延迟新变种的检测
在疫情末期，康复者排病毒量接近废水病毒载量的 100%，此时新变种感染者需达到一定数量才能突破现有病毒信号的 “掩盖”。模拟显示，康复期排病毒速率越高、持续时间越长，检测新变种所需的新增病例数越多。例如，当 βR为 βI的 50% 且持续 56 天时，需约 5000 例新变种感染者才能产生可检测的病毒信号，相比不考虑康复期排病毒的场景，检测延迟显著增加。这提示在监测新变种时，必须考虑现有毒株康复者的持续排病毒效应。
研究结论与讨论
本研究揭示了康复期病毒排泄对废水流行病学推断的多方面影响：
- 动态非线性关联：康复期排病毒导致废水病毒载量与病例数据的关系随疫情阶段变化，早期呈高相关性，后期因康复者主导排病毒而相关性下降。这解释了为何 WBE 在疫情不同阶段的预测效能存在差异。
- 高峰预测偏差：康复期排病毒可能使模型提前或延迟识别传播高峰，具体取决于排病毒的持续时间和强度。准确纳入该因素可优化疫情预测模型，为防控策略提供更可靠的时间节点参考。
- 新变种监测挑战：在疫情末期，康复者排病毒可能掩盖新变种的早期信号，导致监测滞后。结合病毒基因组测序和动态模型分析，可提高新变种检测的敏感性。
研究强调，WBE 模型需整合康复期病毒排泄动力学，以避免对疫情真实状态的误判。未来研究可进一步探索其他病原体（如诺如病毒、流感病毒）的康复期排病毒特征，并优化多阶段动态模型，提升废水流行病学在公共卫生监测中的应用价值。该工作为完善传染病监测体系提供了重要理论依据，尤其在评估疫情消退期的病毒残留风险和新变种预警方面具有关键意义。
