非洲结核病流行地理分布图谱：基于贝叶斯空间模型的高精度预测与防控策略启示

为解决非洲结核病(TB)负担的空间异质性问题，研究人员通过整合14国212个地理定位数据点，采用贝叶斯地理统计模型(Bayesian geostatistical modelling)首次绘制了5×5 km精度的非洲TB流行图谱。研究发现非洲存在显著的国家/次国家级差异（最高7.32/1000 vs 最低0.25/1000），揭示温度(OR=1.27)、降水(OR=1.34)与海拔(OR=0.83)等环境因子的关联性，为资源有限地区的精准防控提供科学依据。

　　

结核病(TB)至今仍是全球传染病死亡的首要原因，而非洲承担了全球近四分之一的TB负担。尽管世界卫生组织(WHO)自1993年宣布TB为全球公共卫生紧急事件以来，已推行直接观察短程化疗(DOTS)、终止TB战略(End TB Strategy)等多项措施，但非洲地区的TB防控仍面临巨大挑战。现有数据多局限于国家层面，次国家级的TB流行分布规律尚不明确，这严重制约了资源有限地区精准防控策略的制定。更棘手的是，气候变化、武装冲突和COVID-19大流行等复杂因素正进一步加剧非洲TB防控的不确定性。

为破解这一难题，澳大利亚科廷大学领衔的国际研究团队在《Communications Medicine》发表了开创性研究。研究人员系统整合了14个非洲国家1999-2021年间50项人口学调查的212个地理定位数据点（覆盖1,541,738人），创新性地应用贝叶斯地理统计模型(Bayesian geostatistical modelling)结合集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)算法，首次实现了非洲大陆5×5 km网格级的TB流行预测。研究还引入气候、地形和医疗可及性等多维协变量，通过量化归一化处理(quantile normalisation)和马尔可夫随机场(GMRF)构建空间关联模型。

研究结果揭示三个关键发现：

非洲TB负担的空间异质性
模型预测14国共存在128万TB病例（95%UI 14.3-487.9万），呈现显著地理差异。尼日利亚(46万例)和莫桑比克(12万例)负担最重，而几内亚比绍(1952例)和卢旺达(2207例)最低。国家层面TB患病率从卢旺达的0.25/1000到莫桑比克的7.32/1000不等，但次国家级分析显示更剧烈波动——例如埃塞俄比亚阿法尔地区患病率(4.66/1000)是国家均值(1.56/1000)的3倍，揭示国家级数据可能掩盖局部流行热点。

环境驱动因素解析
通过渡边-赤池信息准则(WAIC)筛选的最佳模型识别出四大关键因子：年均温度(OR=1.27, 95%CrI:1.20-1.35)和降水量(OR=1.34, 1.26-1.40)与TB风险呈正相关，而海拔(OR=0.83, 0.78-0.87)呈负相关。值得注意的是，城市可达性(access to city)每增加1个分位数单位，TB风险上升21%(OR=1.21)，这可能反映偏远地区医疗资源匮乏的影响。

残差热点的空间分异
广义马尔可夫随机场(GMRF)残差分析显示，莫桑比克、肯尼亚西部和毛里塔尼亚南部存在模型未能完全解释的TB高发区，提示可能存在未被测量的社会决定因素（如贫困或人口流动）。相比之下，埃塞俄比亚中部高发区与人口密度分布高度重合，暗示传播动力学差异。

这项研究的意义远超学术范畴：首先，5×5 km精度的预测图谱首次为非洲TB精准防控提供"空间导航"，尤其对尼日利亚等病例集中但资源有限的国家，可优先在高负担区域强化筛查和治疗；其次，揭示的气候-疾病关联为预测气候变化下的TB流行趋势奠定基础；最后，研究暴露的数据缺口（如安哥拉等17个高负担国缺乏调查数据）为WHO规划未来监测指明方向。

正如作者Alemneh Mekuriaw Liyew强调，这项研究突破了传统"一刀切"的防控模式，证明地理靶向干预(geographically targeted interventions)在非洲语境下的必要性。该成果不仅为终结TB战略(End TB Strategy)的本地化实施提供科学工具，更开创了应用空间流行病学方法解决传染病防控难题的新范式。随着更多国家TB调查数据的补充，这种建模方法有望进一步优化，最终助力实现WHO提出的"2035年TB发病率降低90%"的宏伟目标。