超级传播事件是指一人将冠状病毒传染给六人以上的事件，其发生频率高于预期。
研究人员在 COVID-19 疫情期间发现了45起超级传播事件，每起事件有10至55人感染。
已有许多有记录的 Covid-19“超级传播”事件案例，即一名感染 SARS-CoV-2 病毒的人又感染了许多人。但这些事件在疾病整体传播中究竟起多大作用？麻省理工学院的一项新研究表明，其影响远超预期。
对约60起超级传播事件的研究显示，如果传播率范围符合流行病学中常用的统计分布，那么一人感染六人以上的事件实际发生频率远高于预期。
根据研究结果，研究人员还建立了 Covid-19 传播的数学模型，并据此表明，将聚会人数限制在10人或以下，可以显著减少超级传播事件的数量，并降低感染总人数。
“超级传播事件可能比我们大多数人最初意识到的更为重要。尽管它们属于极端事件，却确实可能发生，因此发生频率可能高于我们的想象。如果我们能够控制超级传播事件，就更有可能控制住这场疫情。”新研究的资深作者詹姆斯·柯林斯说。他是麻省理工学院医疗工程与科学研究所（IMES）及生物工程系的特尔米尔医疗工程与科学教授。
麻省理工学院博士后费利克斯·王是这篇论文的第一作者，论文于本周发表于《美国国家科学院院刊》。
极端事件
对于 SARS-CoV-2 病毒，“基本再生数”约为3，这意味着平均而言，每名感染者会将病毒传染给约三人。不过，这个数字因人而异。一些人不会把疾病传染给任何其他人，而“超级传播者”可能感染数十人。王和柯林斯着手分析这些超级传播事件的统计规律。
王说：“我们认为，立足于考察超级传播事件及其过去的发生方式所做的分析，可以帮助我们制定应对疫情并更好地控制疫情的策略。”
研究人员将把病毒传给六人以上的个体定义为超级传播者。按照这一定义，他们从当前 SARS-CoV-2 疫情中识别出45起超级传播事件，并从2003年 SARS-CoV 疫情中另行识别出15起；这些事件均有科学期刊论文记录。在其中大多数事件中，感染人数为10至55人，但有两起事件（均发生于2003年疫情）涉及100多人。
根据常用的统计分布，典型患者会感染另外三人，因此疾病传播给数十人的事件会被认为极不可能发生。例如，正态分布看起来像钟形曲线，峰值约在3处，两侧尾部迅速收窄。在这种情形下，感染人数越偏离3这一平均值，极端事件发生的概率就会呈指数级下降。
然而，麻省理工学院团队发现，冠状病毒超级传播事件并非如此。为了进行分析，研究人员使用了极值理论领域的数学工具，用于量化所谓“厚尾”事件的风险。极值理论用于建模极端事件形成长尾、而不是逐渐收窄的尾部的情形。这一理论常用于金融和保险等领域，以建模极端事件的风险，也用于建模龙卷风等灾难性天气事件的发生频率。
借助这些数学工具，研究人员发现，冠状病毒传播的分布具有长尾，这意味着尽管超级传播事件十分极端，但仍很可能发生。
王说：“这意味着，极端事件发生概率的衰减速度比预期慢得多。这些规模很大的超级传播事件中，感染人数在10至100人之间，其发生频率远高于我们的预期。”
阻止传播
多种因素可能使某人成为超级传播者，包括其病毒载量和其他生物学因素。研究人员在这项研究中没有探讨这些因素，但对连通性的作用进行了建模；连通性指感染者接触的人数。
为了研究连通性的影响，研究人员创建并比较了两种疾病传播的数学网络模型。在每个模型中，每人的平均接触人数均为10。不过，他们将其中一个模型设计为接触人数呈指数级递减分布，另一个模型则具有厚尾，即有些人的接触人数很多。在后一种模型中，更多人通过超级传播事件受到感染。然而，当把接触人数超过10的人从网络中移除，并假设他们无法感染病毒时，传播便停止了。
研究人员表示，研究结果表明，防止超级传播事件可能对 Covid-19 的整体传播产生重大影响。
王说：“这让我们有了控制持续蔓延疫情的切入点，也就是找出针对超级传播者的策略。例如，一种做法是在大型聚会上限制任何人与超过10人接触。”
研究人员现在希望研究生物学因素可能如何促成超级传播。
这项研究由詹姆斯·S·麦克唐纳基金会资助。
