基于Agent异质性和病原体特征的结核病仿真传播模型研究

The multidimensional nature of the spread of infectious diseases implies the importance of using the spatiotemporal transmission model that visually simulate and forecast infectious disease diffusion. In addition to host and environmental factors, characteristics of pathogens on tuberculosis transmission also play an important role. In this application, through a cohort study for TB patients and contacts in urban and rural population respectively with a large proportion of population movements, we will obtain treatment outcome and drug resistance and other related parameters. By using 24 locus MIRU-VNTR and 45 single nucleotide polymorphisms (SNP) in combination with sequencing, we will establish the high resolution typing method to identify community exogenous reinfection and recognition in the target population of dominant endemic subspecies of Mycobacterium tuberculosis (Mtb), and to explore different subtypes and drug resistance of Mtb in the ability of space-time transmission. On the basis of above, NetLogo will be used to develop agent-based simulation models combined with pathogen transmission characteristics to understand the threshold of TB epidemic stability and basic reproduction value with time and space. The models will also help explore the impacts of rural-urban migration in Mtb transmission by coupling a population movement sub-model and anti-tuberculosis drug resistance by coupling a drug resistance model. The potential effect of different interventions or strategies will be evaluated and predicted in the modelling which will help understand the transmission mechanism of tuberculosis in the complex population network of China and provide evidence for the policy making of controlling TB in the country.

传染病传播的多维性提示运用时空传播模型模拟与预测传染病的时空扩散过程的重要性，除宿主和环境因素，病原体自身特征对传染病传播也起重要作用。本研究拟在人口流动频繁的城市和农村人群建立结核病患者和接触者队列，通过随访获得治疗转归及耐药等相关参数。通过24位点MIRU-VNTR及45位点SNP组合，配合测序，建立高分辨率的分型方法以鉴别社区外源性再感染，识别在目标人群近期传播的优势流行亚种Mtb及种群差异，探索Mtb的时空传播、系统发育和适应机制。并运用NetLogo建立基于多Agent和病原体特征的结核病流行病学仿真传播模型，通过耦合耐药、人群流动等子模型，探索结核病疫情稳定的阈值条件及基本再生数的变化，研究个体流动、耐药等因素对结核病传播和发生的作用机制，评估和预测不同潜在干预模式的效果。获得的模拟结果有助于更准确理解复杂情况下中国的结核病扩散机制，为国家制定结核病控制策略提供依据。

传染病传播的多维性提示运用时空传播模型模拟与预测传染病的时空扩散过程的重要性，除宿主和环境因素，病原体自身特征对传染病传播也起重要作用。本研究拟在人口流动频繁的城市和农村人群建立结核病患者和接触者队列，通过随访获得治疗转归及耐药等相关参数。通过24位点MIRU-VNTR及全基因组测序，建立高分辨率的分型方法以鉴别社区外源性再感染，识别在目标人群近期传播的优势流行亚种Mtb及种群差异，探索Mtb的时空传播、系统发育和适应机制。根据研究需求和结核病病原学、传播学特征，选择适当的模型结构，建立相应的动力学模型，评价针对流动人口的干预措施对上海市结核病防制的效果，评价针对耐药结核的重点干预措施对结核病防制的效果，在建立上述3个子模型的基础上，推导各个子模型的基本再生数公式，计算不同模型的结核病传播阈值，并通过敏感性分析探索影响该模型中结核病传播流行的关键影响参数。.在不同子模型中加入潜在干预策略作为影响因素，模拟2020-2035/2050年不同干预策略下结核病发病负担的变化，分析和评价不同干预策略可能取得的效果，探索在不同的干预策略和强度下中国结核病负担是否可以达到WHO公布的终止结核病战略的里程碑，为未来结核病防制策略提供建议。研究通过模型方程式和下一代矩阵的计算方法，推导出该子模型的R0值为0.2633<1，表明在中国结核病整体发病会逐步减少，不会引起暴发。推导出该子模型中敏感结核的R0值为0.6342，耐药结核的R0值为0.7711，全人群结核病传播的复合R0值为0.6993 < 1，表明在中国敏感结核和耐药结核都会逐步消亡，不会引起暴发。通过建立敏感结核和耐药结核传播的动力学模型，为未来针对耐药结核防控这一重点目标的几种潜在干预策略的可能效果进行了分析和预测，在原发性耐药相比获得性耐药越来越成为耐药结核的主要来源背景下，控制活动性耐药结核患者将体内耐药结核分支杆菌传播给易感人群以及对体内已感染耐药结核菌的病人进行筛查和预防性杀菌将具有更好的防控效果。