生物通报道  根据发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上的一项新研究，在中国引起了严重疾病及死亡的一种危险的禽流感病毒株H7N9，有可能存在于小部分的潜在区域内，似乎有传播到印度、越南、印尼和孟加拉国等其他适宜区域的风险。

来自比利时布鲁塞尔自由大学(ULB)、中国疾病预防控制中心、国际家畜研究所(ILRI)和牛津大学等处的研究人员，对显示中国活禽市场以及全国范围内家禽产量分布和密度的新数据进行了分析。他们发现，到现在为止疾病的出现和传播主要与迎合消费者对于活禽偏好的市场集中情况有关，似乎与中国日益增长的密集型商业家禽生产经营无关。

中国疾病预防控制中心传染病预防控制处处长余宏杰（Hongjie Yu ）、比利时布鲁塞尔自由大学的Marius Gilbert和牛津大学的Nick Golding是这篇论文的共同通讯作者。

研究人员指出，亚洲的其他一些地区具有相似的条件，即具有高密度的活禽市场，有可能使得H7H9能够显著扩大它的范围。迄今为止H7N9已感染429人，造成至少100人死亡（延伸阅读：高福、李兰娟院士Nature子刊发表H7N9新成果 ）。风险地区包括尚未出现禽流感的一些中国市区，以及大范围的孟加拉国和印度地区、越南的湄公河和红河三角洲，以及印尼和菲律宾的一些孤立区域。

Gilbert说：“我们并不是说我们预计这些区域会看到感染出现，但集中的家禽市场使得病毒非常适合于传播到那里引起感染。这一认知有可能帮助指导相关工作从而限制病毒的传播。”

Gilbert和同事们开发了一张局部H7N9“风险图”，帮助预测未来人类感染有可能出现的地区。不同于近年来出现的另一种致命性的禽流感病毒H5N1，H7N9几乎没有鸟类疾病的迹象，这意味着它有可能在人类得病很早之前悄悄地进入到了家禽种群中。

研究的共同作者、国际家畜研究所系统与环境项目科学家Tim Robinson说：“在不久的将来，这样的图谱明显将可用于帮助目标监视最危险的地区，有可能提供病毒传播的预警，使得当局能够迅速采取行动遏制它。”

隔绝H7N9风险因素，帮助控制传播

研究人员发现，促进H7N9出现和传播的关键因素是密集的活禽市场，那里聚集了来自广大地理区域，居住在人口密集城市区域附近或外围的鸟类。

市场附近湿地相关农业的存在，例如一些养鸭农场似乎是与病毒最初出现相关的一个促进因子。但总体上，科学家们未发现H7N9出现与中国集约型的家禽生产运营扩张之间存在联系。事实上，研究指出到目前为止中国东北的活禽市场并没有出现H7N9,东北地区是许多商业家禽养殖经营的所在地。

研究指出，有证据表明活禽市场中的某些因素，例如鸟类存在的时间，严密的卫生措施和“休息日”都可以影响疾病的传播，表明了降低H7N9进一步传播风险的潜在方案。

研究人员指出，尽管在中国采取了非常严格的控制措施，病毒一直在持续缓慢地向新的区域扩散，证据表明沿着家禽市场链来控制H7N9非常的困难，其有可能传播至人类病例所指区域之外。

通过更好的图谱来管控家畜风险

报告中许多的见解都是可能发生的，新的一组图谱使得研究人员能够观察直至平方公里，现在全世界数十亿家禽、牛、猪、山羊和其他家畜的分布和密度。

Robinson说，在发展中国家，尤其是在亚洲，绘制家畜种群图谱尤为重要。例如，在禽流感研究中，图谱可以帮助研究员排除中国东北的密集型家禽生产运营是H7N9的源头，因此避免捕杀家禽这一费用巨大并有可能是徒劳的干预措施。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Predicting the risk of avian influenza A H7N9 infection in live-poultry markets across Asia

Two epidemic waves of an avian influenza A (H7N9) virus have so far affected China. Most human cases have been attributable to poultry exposure at live-poultry markets, where most positive isolates were sampled. The potential geographic extent of potential re-emerging epidemics is unknown, as are the factors associated with it. Using newly assembled data sets of the locations of 8,943 live-poultry markets in China and maps of environmental correlates, we develop a statistical model that accurately predicts the risk of H7N9 market infection across Asia. Local density of live-poultry markets is the most important predictor of H7N9 infection risk in markets, underscoring their key role in the spatial epidemiology of H7N9, alongside other poultry, land cover and anthropogenic predictor variables. Identification of areas in Asia with high suitability for H7N9 infection enhances our capacity to target biosurveillance and control, helping to restrict the spread of this important disease.

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