諾獎得主邁克爾·萊維特7問新冠疫情
2020年03月01日08:22

原標題:諾獎得主邁克爾·萊維特7問新冠疫情

原創: Michael Levitt 世界頂尖科學家論壇

編者按:自中國爆發新型冠狀病毒疫情以來,世界頂尖科學家協會(WLA)副主席、2013年諾貝爾化學獎得主,斯坦福大學結構生物學教授、數據分析專家邁克爾·萊維特(Michael Levitt)教授,持續關注疫情變化,自2月2日以來,已連續更新28版數據分析報告。

Michael Levitt教授

通過對世界衛生組織公佈的數據和中國官方數據的追蹤,萊維特教授持續通過數據模型建構,來對疫情發展進行解析。隨著數據量的不斷累計,萊維特教授的分析內容也越來越深入,包括將鑽石公主號郵輪疫情作為一個獨立的案例進行分析。

在北京時間今日的最新報告中,他認為中國的疫情雖然幾乎遍佈全國,但是從數據趨勢來看,目前已經控製住了。國際上的數據正在積累中,早期數據的不穩定性還是很大,確診和死亡數據正在上升,未見趨緩態勢。他希望對中國疫情的分析能夠給國際上的防控提供幫助。

他給閱讀報告的你們留下了以下7個問題:

01

為什麼中國的大多數死亡案例往往發生在感染後9到10天?(圖:3、4和5,報告第5-7頁)

02

為什麼湖北公佈數據的第一天,死亡率就有1%,而非湖北地區不是?(圖5,報告第7頁)

03

為什麼在中國,非湖北地區的確診病例和死亡病例都比湖北地區提前三天到達峰值?圖6中的解釋“瘋狂”嗎?(圖6,報告第8頁)

04

為什麼不同國家的死亡率差別如此之大(圖7,報告第9頁)。伊朗的高死亡率是否意味著只有重病患者才接受了檢查?

05

中國的疫情的好轉是否得益於嚴格的防控,還是由於很多被感染者因免疫水平的提高而未被發現和確診?如果我們使用增加社會距離來接觸較少的人,而不採取嚴格的隔離措施,那麼疫情是否可以被阻止?

06

某些個體會因為其自身的抗體庫而天然對新冠肺炎病毒免疫嗎?

07

鑽石公主號郵輪上發生的事會不會是一個很好的觀察世界性大流行病的模型?(人群的感染率為20%,超過65歲的人的死亡率為0.1%)。

一個很大的未知數是船上社交距離在疫情蔓延中發生的作用。

新冠病毒對人類來說,有太多未解之謎,全球科學家正在攜手共解難題。出於學術交流的目的,經萊維特教授授權,全文刊載此份分析報告(共9頁)。

(特別說明:以上分析代表萊維特教授個人觀點,僅作為學術交流予以公開,不代表世界頂尖科學家協會立場。)

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