由乔治城大学的科学家领导的一个研究小组发现，人类将病毒传给动物的频率比以前想象的要高。
在《生态学快报》上发表的一项研究中，作者描述了近 100 种不同的疾病从人类传播到野生动物的案例，就像 SARS-CoV-2 如何在水貂养殖场、动物园的狮子和老虎以及野生动物中传播一样白尾鹿。
该研究的资深作者、乔治城大学的格雷戈里·阿尔伯里 (Gregory Albery) 说：“鉴于大流行，人们对动物与野生动物病原体传播产生了极大的兴趣，这是可以理解的。”
这项新研究是美国国家科学基金会资助的名为病毒出现研究计划或 Verena 的项目的一部分。Verena 团队使用数据科学和机器学习来研究宿主病毒网络的科学——这是一个旨在预测哪些病毒可以感染人类、哪些动物宿主以及它们可能出现的地点、时间和原因的新领域。
NSF 环境生物学部的项目主任山姆·谢纳说：“疾病传播，它从何而来，去往何方，可能比我们通常认为的要复杂得多。”“这个项目是理清这种复杂性的重要一步。”
Albery 及其同事发现，几乎一半的事件发生在动物园等圈养环境中，兽医密切关注动物的健康，更有可能注意到病毒何时发生跳跃。他们发现的病例中有一半以上是人传给灵长类动物，这是一个不足为奇的结果，因为病原体发现更容易在密切相关的宿主之间跳跃，并且因为对濒临灭绝的类人猿种群进行了如此仔细的监测。
“我们更有可能在我们花费大量时间和精力寻找的地方发现病原体，其中不成比例的研究集中在动物园或靠近人类的有魅力的动物身上”，病毒学家和野生动物专家 Anna Fagre 说科罗拉多州立大学的兽医，他是该研究的主要作者。“这让人质疑我们可能会错过哪些跨物种传播事件，这不仅对公众健康意味着什么，而且对被感染物种的健康和保护意味着什么。”
由于导致 的病毒 SARS-CoV-2 在美国和加拿大的野生白尾鹿中传播，疾病溢出最近引起了广泛关注。许多科学家表示担心，新的动物宿主可能会给病毒额外的机会进化出新的变种。在这项研究中，Albery 及其同事发现了一条好消息：科学家可以使用人工智能来预测哪些物种可能有感染病毒的风险。
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