基于网络模拟的麻疹传播计算模型：疫苗接种策略对疫情控制的关键作用

本研究通过构建Erdos-Rényi、随机几何图(RGG)和随机块模型(SBM)三种网络结构，采用SIRV（易感-感染-恢复/移除-疫苗接种）模型模拟不同疫苗接种覆盖率下麻疹病毒的传播动态。结果显示，当疫苗接种率提升至40%时，三种网络的流行病阈值(1/λmax)分别提高200%、60%和900%，证实疫苗接种是跨网络拓扑结构的普适性防控手段。该成果为公共卫生决策提供了量化依据，发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》。

　　

麻疹这个曾经被疫苗压制的"老对手"，近年正卷土重来。这个R₀值高达12-18的病毒（意味着1个感染者可传染12-18人），在疫苗接种率下降的地区重新点燃疫情火苗。罗马生物医学大学等机构的研究团队敏锐发现：传统流行病模型难以捕捉真实社会网络的复杂连接模式，而网络科学恰能破解这个难题。

研究人员设计了一场"数字疫情"实验：用10,000个节点构建三种社交网络——随机连接的Erdos-Rényi网络、模拟社区聚集的SBM网络，以及体现空间邻近性的RGG网络。通过意大利国家卫生研究院2014-2024年的麻疹监测数据校准模型，他们让病毒在这些虚拟社会中传播，观察不同疫苗接种率（5%-40%）下的传播轨迹。

关键技术包括：1）基于意大利麻疹监测系统的多源数据整合，涉及OCR（光学字符识别）和NLP（自然语言处理）技术处理非结构化PDF报告；2）三种网络拓扑建模：Erdos-Rényi（连接概率p=0.1）、SBM（3个5000/3000/2000节点的社区）和RGG（单位立方体内半径0.3的连接阈值）；3）SIRV模型微分方程组求解，关键参数β（感染率）=0.3，γ（恢复率）=0.1，v（疫苗接种率）梯度变化。

【Impact of fraction of vaccinated people on virus diffusion】
在Erdos-Rényi网络中，疫苗接种率从5%提升至40%时，流行病阈值从0.0008增至0.0016，表明随机连接社会中疫苗覆盖率翻倍可使网络抵抗力提升100%。SBM网络更显著——相同变化使阈值从0.00025跃升至0.0004，揭示社区结构会放大疫苗的"防火墙"效应。最具戏剧性的是RGG网络，阈值从0.0052暴增至0.52，说明空间受限环境中疫苗能建立高效传播屏障。

【Implementation of a vaccination campaign】

对比无疫苗接种的模拟（图2），SBM网络中30%接种率使疫情被限制在初始社区内。RGG网络模拟（图3）则显示疫苗在空间上形成"防火带"，这与现实中麻疹常在未接种社区暴发的现象高度吻合。

讨论揭示三个颠覆性认知：首先，疫苗有效性不受网络拓扑约束，在随机、社区化或空间网络中均表现稳定；其次，当接种率达30%时，即使高传播性病毒（R₀>10）也能被控制；最后，模型显示疫苗的"拓扑无关性"使其成为应对未知传染病的可靠工具——这对COVID-19等新发传染病防控具有启示意义。

这项研究为疫苗政策提供数理基石：维持90%以上接种率可建立群体免疫，而任何低于20%的覆盖率都可能导致疫情复燃。团队开发的"MeaslesTracker"在线平台（https://tinyurl.com/measles-tracker-ita）正将这项成果转化为公共卫生实践，用数据可视化助力全球麻疹消除行动。正如作者Pietro Hiram Guzzi强调："在网络科学的透镜下，每个疫苗注射器都是切断传播链的手术刀。"