基于演化博弈论揭示猴痘病毒在异质网络中的复杂传播动力学

本研究针对猴痘（mpox）在人与动物间的跨物种传播难题，创新性地结合演化博弈论（EGT）与异质网络模型（BA-SF/ER），通过构建ShVhEhIhThRhSrErIr传播框架，系统分析了疫苗接种、治疗成本与网络拓扑结构对疾病传播的影响。研究发现BA无标度网络中超级传播者效应显著，而ER随机网络更易引发快速流行，为制定靶向干预策略提供了理论依据。

　　

猴痘（mpox）作为一种人畜共患病，自2022年以来已在全球范围内引发公共卫生紧急事件。传统流行病学模型难以捕捉宿主行为与网络结构的协同作用，而啮齿动物作为潜在病毒库更增加了防控复杂性。美国田纳西大学查塔努加分校（University of Tennessee at Chattanooga）的Mohammad Sharif Ullah和Jin Wang团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次将演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT）与Barabási-Albert（BA）无标度网络、Erd?s-Rényi（ER）随机网络相结合，构建了四类网络组合（BA-BA、ER-ER、BA-ER、ER-BA）的传播模型，揭示了行为决策与网络拓扑的交互如何影响mpox的时空传播规律。

研究采用基于度的平均场理论，通过微分方程模拟人类-啮齿动物跨物种传播，关键创新在于引入动态行为方程：疫苗接种率x(t)和治疗率τ(t)随感染风险实时调整，成本效益分析整合了疫苗效力η、保护水平p_h/p_r等参数。队列模拟设定平均连接度?k?=8/16，对比不同网络结构的传播差异。

网络结构对传播的影响

BA-BA网络因枢纽节点存在导致最高感染峰值，而ER-ER网络疫情曲线最平缓。当?k?=16时，BA网络的超级传播效应减弱，但ER网络因随机连接更易引发快速流行。

疫苗与治疗的博弈动态

疫苗效力η=0.9时感染率降低60%，但高成本（C_V=0.9）会抑制接种意愿。治疗资源可获得性T_a提升能缩短病程，但需平衡δ/γ_h恢复速率差异。

跨物种传播机制

人类→动物传播率σ=0.5时，啮齿动物感染峰值延迟出现，证实动物作为病毒库的长期风险。非对称传播（β_rh=1.0>β_hr=0.3）显示动物防控优先级更高。

该研究证实：靶向BA网络的枢纽节点可阻断80%传播链，而提高ER网络中群体保护率p_r至0.9能降低60%溢出风险。结论强调需采用"网络结构适配"策略——在都市（BA网络）重点管控超级传播者，在乡村（ER网络）推行广泛疫苗接种。研究为WHO提出的"One Health"防控框架提供了量化工具，尤其对资源有限地区的分级干预具有实践意义。

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