基于机器学习的猴痘(MPOX)全球传播动态与空间网络分析：流行病学参数与防控策略研究

本研究针对2022-2024年全球猴痘(MPOX)疫情，通过分析126个国家115,972例病例数据，创新性地结合空间自相关(Moran's I)、基本再生数(R0)、倍增时间等流行病学参数与网络分析技术，揭示了MPOX传播的空间聚类特征(R0均值1.046)和跨国传播枢纽(德国度中心性0.846)。研究发现非洲CFR最高(1.22%)而北美R0峰值达8.24，为全球疫情防控提供了关键科学依据。

　　

猴痘(MPOX)作为一种人畜共患病，自1958年发现以来长期局限于非洲地区，但2022年的全球爆发彻底改变了这一格局。世界卫生组织(WHO)数据显示，截至2024年11月，全球126个国家报告了超过11.5万例病例，促使WHO将其列为国际关注的公共卫生紧急事件(PHEIC)。这场疫情暴露出当前传染病监测体系的重大缺陷：对跨物种传播机制认识不足、国际协同防控能力薄弱、以及非流行国家应对经验缺乏。更令人担忧的是，MPOX病毒存在两个主要分支——致死率高达10%的Clade I和传播力更强的Clade II，这种"高致死"与"高传播"特性的潜在组合，构成了难以预测的公共卫生风险。在此背景下，Shraddha Tiwari等研究者开展了一项开创性研究，论文发表在《Journal of Infection and Public Health》。

研究团队采用多学科交叉方法，首先从"Our World in Data"平台获取2022年5月至2024年11月的全球监测数据，涵盖病例数、死亡人数等15个流行病学特征。运用空间统计方法计算Moran's I指数评估疫情空间自相关性，采用指数增长模型估算基本再生数(R₀)和倍增时间，并创新性地构建了基于Pearson相关系数和共现频率的双重网络模型，使用NetworkX工具分析节点中心性。所有统计分析均在Python环境中完成，空间可视化借助QGIS 3.24.1实现。

研究结果部分，"Distribution and epidemiological parameters"显示全球MPOX病例呈两阶段增长：早期日均增速432例(R2=0.95)，后期降至45.84例(R2=0.94)。空间自相关分析(Moran's I=0.067)虽未达到显著水平，但局部指标(LISA)识别出6个高风险聚集区(如加拿大、墨西哥)和28个低风险区。值得注意的是，非洲病例死亡率(CFR)高达1.22%，显著高于其他大洲。

"Moran's I"部分详细阐述了空间分析结果。虽然全局空间自相关性较弱，但局部热点分析发现布隆迪、加拿大等6个国家形成"高-高"聚集区，而澳大利亚则成为独特的"高-低"异常点。这种空间异质性可能与各国公共卫生基础设施差异和病毒分支分布有关。

"Basic reproduction number (R₀) and doubling time"部分报告了关键流行病学参数。以9天传染期计算，81个国家的平均R₀为1.046±0.08，其中乌干达最高(1.451)，爱沙尼亚最低(1.004)。倍增时间呈现更大变异(13.82-1474.21天)，北美地区在疫情初期出现R₀峰值8.24，反映出超级传播事件的影响。

"Outbreak graphs"章节通过网络分析揭示了跨国传播模式。相关性网络识别出巴西和美国(度中心性0.403)为关键枢纽，而共现网络则显示德国(0.846)和澳大利亚(0.829)的中心地位。特别值得注意的是，意大利在相关性网络中表现出最高的中介中心性(0.116)，表明其在跨国传播路径中的"桥梁"作用。

讨论部分深刻指出，尽管MPOX的传播力(R₀)和致死率低于COVID-19等传染病，但其持续增长趋势和空间异质性仍构成重大威胁。研究首次量化了不同大陆的传播动力学差异：非洲主要表现为高死亡率(Clade I主导)，而欧美则以快速传播(Clade IIb)为特征。网络分析结果更是颠覆了传统认知——德国、澳大利亚等非传统枢纽国家在疫情传播中扮演关键角色，这为全球监测策略提供了新方向。

该研究的核心价值在于建立了"参数估计-空间分析-网络建模"三位一体的传染病研究框架，不仅适用于MPOX，也为其他新发传染病的早期预警提供了方法论范式。研究者特别强调，单靠医疗干预不足以应对MPOX威胁，必须践行"One Health"理念，整合人类医学、兽医学和环境科学，从源头遏制人畜共患病的溢出风险。正如作者所言，这项研究既是对过去三年疫情防控的经验总结，更是对未来全球公共卫生体系建设的战略指引——在病毒无国界时代，唯有科学共享与跨国协作，才能筑起抵御传染病的坚固防线。