大數據預知下一次“黑死病”？

　　用電腦預測傳染病爆發聽起來特別科幻，但科學家們就要做到了。在這項新研究中，科學家利用機器學習，用大數據擬合動物的生存模式，對哪種動物可能攜帶危險病毒、細菌或真菌做出準確預測。

　　新型傳染病的爆發常常是病原微生物由動物突然傳到人類的情況，這種傳染病被稱為人畜共患病。如果可以對人畜共患病的跨物種傳染病有時間和地點的精確預測，就能夠控制傳染病的大爆發。但是世界范圍的持續疾病監測既費錢又耗時。

　　一個科學家團隊編寫了能夠分析一個超大數據庫的計算機程序，數據庫中包括哺乳動物習性與棲息地，包括上百個物種的地理分布范圍和繁殖策略。這個程序評估了86個變量，包括動物體型、生活周期、種群密度等，尋找攜帶傳染病的動物常見模式。

　　為了簡化結果，他們把分析的重點放在攜帶超多病原的嚙齒類動物上，這些疾病往往有“生長快死得也快”的特點。嚙齒類動物地理分布廣泛，生殖成熟時間短，產仔多，妊娠期短。雖然科學家們不確定為何這種生活方式在攜帶大量傳染病的嚙齒動物中如此普遍，但他們認為，這種快速的繁殖周期使得疾病還沒殺死它們之前就成功繁殖，延續了基因。

　　研究人員首先利用計算機程序對攜帶黑熱病、狂犬病、漢坦病毒的嚙齒動物相似的生活方式進行擬合，發現他們的模型準確率達到90%。這個模型已經鑒定出可能攜帶人畜共患病的150個新物種。程序也在已知攜帶人畜共患病的物種中預測出58種新傳染病。這篇文章最近發表在Proceedings of the National Academy of Sciences雜志上。

　　依據這些發現，研究小組也鑒定出疾病的熱點區域，傳染病更有可能在中東地區、中亞以及美洲中西部地區由嚙齒動物傳染給人。嚙齒動物活動范圍離人類更近更可能感染上，人類行為如森林砍伐、城市化、碳排放都可能影響人畜共患病爆發的時間與地點。