高接触表面在微生物传播中的关键作用：污染分布与触摸行为的动态关系研究

本研究通过实验与建模揭示了表面触摸网络中微生物污染的非均匀分布规律，发现高接触表面（high-touch surfaces）作为传播枢纽呈现中等污染水平，而低接触表面可能成为高污染节点。研究开发了基于黏附机制的模拟模型，为疾病防控中表面清洁策略提供了理论依据，挑战了传统“高接触即高风险”的认知。

　　

在传染病防控领域，环境表面作为病原体传播的媒介一直备受关注。世界卫生组织和美国疾控中心长期强调高频接触表面（high-touch surfaces）的清洁重要性，但现实中一个矛盾现象始终困扰着研究者：为什么某些频繁触摸的门把手或电梯按钮检测到的病原体浓度反而低于预期？这一现象动摇了“接触频率直接决定污染程度”的传统认知，也使得表面传播在疾病流行中的作用饱受争议。

香港大学的研究团队在《Journal of Hazardous Materials》发表的研究，首次通过实验与理论模型相结合的方式，揭示了表面触摸网络中微生物污染的动态分布规律。研究发现，触摸行为具有“双向调节”作用——既能传播污染物，又能通过接触清洁表面实现“自我净化”。这种动态平衡使得高接触表面往往呈现中等污染水平，而真正的污染热点可能隐藏在鲜少被关注的角落。

研究采用多场景实验与创新建模相结合的策略。在两个家庭和两个办公室环境中，研究者以乳酸杆菌（Lactobacillus spp.）作为示踪微生物，通过定量PCR（qPCR）检测表面污染，并结合视频记录构建了包含21,831至171,105次触摸事件的表面网络。基于黏附力机制（adhesive force mechanism）开发的新型模拟模型，通过随机生成粒子-表面作用力（F_D
/F_R
）模拟污染物转移路径，成功复现了真实场景中的污染分布特征。

研究结果

3.1 真实场景中的表面触摸网络
家庭和办公室环境均形成近似无标度（scale-free）网络结构，少数高接触枢纽（如门把手、冰箱手柄）连接了大多数低频接触表面。值得注意的是，家庭环境中每位成员均作为瞬时污染源（instantaneous source），而办公室则存在持续性污染源（continuous source），这种差异影响了污染扩散模式。

3.2 污染物的非均匀分布
qPCR数据显示，表面污染浓度跨越6个数量级，服从幂律分布（power-law）。厨房入口和浴室龙头等低频接触表面反而检测到最高污染（如18,308,040 DNA拷贝），而高频接触的桌面等仅显示中等水平。

3.3 触摸行为的影响机制
模拟揭示：当网络中存在局部污染源时，高频接触表面因持续与清洁表面接触而维持中等污染；在污染源分散或触摸密度高（ρ=0.5）的网络中，污染物快速达到均匀分布。表面首次触摸顺序和与污染源的路径长度（shortest path length）显著影响最终污染水平。

3.4 模型验证与推广
新模型与实测数据的相关系数R≈0.5，成功预测了80%的高污染表面。在理想网络模拟中，当50个分散源同时释放粒子时，高频接触表面在495次触摸后污染浓度仅为低频表面的1/100。

结论与意义
这项研究颠覆了传统认知：高频接触表面的“清洁”状态可能掩盖了环境中其他表面的高风险污染。触摸行为的双向特性使其既是传播媒介又是净化途径，这解释了为何医院等多污染源场景中高频表面反而更危险。研究提出的黏附模型为精准识别污染热点提供了新工具，提示现行防控策略需从“高频表面优先清洁”转向“全网络节点监测”。

局限性在于未考虑病原体活性衰减和表面材质差异，但通过将孔隙率等效为表观面积（apparent area）的方法，为复杂表面建模提供了创新思路。未来可结合马尔可夫链（Markov chain）模拟人类活动模式，进一步优化预测准确性。这项成果不仅为COVID-19等接触传播疾病的防控提供了理论支撑，也对文物保护、精密仪器维护等跨领域应用具有启示意义。