宾夕法尼亚大学公园 — 准确评估人群接触特定病毒的情况很困难，因为这样做的工具没有考虑到许多病毒包含多种传播毒株的事实，或者人们可以接种疫苗或自然免疫这一事实等因素。以流感为模型，宾夕法尼亚州立大学领导的一组研究人员开发了一种新技术，克服了许多这些障碍，他们说该工具可能有助于更好地评估接触各种病毒，包括导致 和。
领导这项研究的生物学副教授 Maciej Boni 说：“如果没有准确了解人群接触特定病毒的情况，我们就无法有效地规划和实施公共卫生干预措施。”
在他们于 11 月 18 日发表在《自然通讯》杂志上的研究中，研究人员专门研究了热带环境中人类甲型流感病毒的攻击率，该病毒包括两种亚型——H3N2 和 H1N1——以及多种毒株。
根据博尼的说法，发病率是对感染特定疾病的人数的估计，无论他们是否有症状或是否接受过检测。
“准确估计病毒的攻击率听起来像是流行病学家应该能够轻松完成的事情，”他说，“但至少有四种主要的并发症。首先，您需要预先计划血液样本的收集，否则无法了解人群中哪些人现在有抗体，哪些人没有。其次，在检测抗体时，您不能总是将感染者与接种疫苗者区分开来。第三，抗体会减弱，所以如果某人的抗体水平现在很低，你可能无法判断他们是否被感染。最后，许多病原体以菌株群或变异群的形式传播，并且可能没有实验室检测来测试对任何这些变异体的普遍暴露。”
该团队包括来自越南和荷兰的研究人员，创建了一种新方法，可以解决其中的许多问题，并提供准确的一般人群、甲型流感病毒的攻击率估计。为了进行他们的研究，研究人员使用了 24,402 份 2009 年至 2015 年在越南中部和南部收集的普通人群血清或血浆样本的数据集，并分析了样本中 11 种不同的人类甲型流感病毒株的抗体，包括 1918大流行的“西班牙流感”毒株和 2009 年的“猪流感”大流行病毒毒株，属于 H1N1 亚型。接下来，他们使用这一大组抗体测量来得出跨两种流感亚型和所有不同毒株的“复合抗体测量”。
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