周期性接触率SEIRS模型模拟犬巴贝斯虫感染的季节性流行规律

这篇研究通过建立SEIRS（易感-潜伏-感染-恢复-再易感）传染病模型，创新性地引入周期性接触率函数β(t)，首次定量揭示了犬巴贝斯虫（Babesia canis）感染的双峰型季节流行特征。模型成功复现了春季（4月）和秋季（10月）两个感染高峰，阐明了免疫周期长度与基线感染数的反比关系，为理解蜱媒传播疾病的时空动态提供了理论框架。

　　

Highlight

本研究通过SEIRS模型首次量化了犬巴贝斯虫（Babesia canis）感染的季节性特征，创新性采用周期性接触率函数β(t)成功模拟出春季和秋季双感染高峰，为蜱媒疾病传播动力学研究提供了新范式。

SEIRS模型构建

模型将犬群划分为四类：易感犬（S）、潜伏期犬（E）、临床感染犬（I）和康复犬（R）。通过微分方程组刻画种群动态，其中关键参数包括：潜伏期（1/σ=7-14天）、感染期（1/γ=6-21天）和免疫期（1/ω=3-8个月）。模型创新点在于引入年度周期性接触率β(t)=β₀[1+β₁cos(2πt/T+?)]，其中T=365天，β₁控制季节波动强度。

模型输出

模拟结果显示：

1. 1.

   免疫期缩短会显著增加非高峰期的感染基数

2. 2.

   潜伏期变化对峰值高度影响微弱（<5%）

3. 3.

   感染期长度决定新发感染与现患病例的比例关系

   双峰时序与蜱虫（Dermacentor reticulatus）活动周期高度吻合，验证了气候驱动假说。

讨论

随着气候变化，犬巴贝斯虫正从欧洲中部（瑞士、奥地利等15国）向东北部扩张。模型预测：当免疫期<3个月时，季节性波动幅度增大30%；而接触率相位角?偏移15天可导致秋季峰值延迟至11月。这些发现对制定疫苗接种策略具有指导意义。

结论

本研究建立的SEIRS模型成功捕捉到犬巴贝斯虫感染的双峰季节特征，证实周期性接触率是驱动流行病学的关键因素。未来可结合气象数据进一步解析气候-媒介-宿主的复杂互作机制。