Ny model viser, at H5N1 er uopdaget i amerikanske malkekvægsbesætninger

Ny model viser, at H5N1 er uopdaget i amerikanske malkekvægsbesætninger

En kraftig simulering af H5N1-transmission på tværs af 35.974 amerikanske besætninger viser, at virussen er langt mere udbredt end rapporteret, hvilket rejser presserende krav om bedre landbrugsovervågning og stærkere kontrol med sygdommene.

I en nylig undersøgelse offentliggjort i tidsskriftetNaturkommunikationForskere udviklede og testede en ny stokastisk metapopulationstransmissionsmodel for at give skalaen, epidemiologiske nøgledata og højeste risikoforhold i den igangværende H5N1-influenzaepidemi hos amerikansk malkekvæg. Modellen simulerer H5N1-transmission mellem 35.974 besætninger i USA, med kvægbevægelser informeret af sandsynlighedsdata fra United States Animal Movement Model (USAMM) og verificeret med Interstate-certifikater for veterinærinspektionsdata.

Modelresultater forudsiger, at vestkyststater har den højeste sygdomsbyrde, hvor Arizona og Wisconsin har den højeste risiko for fremtidige udbrud. Undersøgelsen fremhæver huller i de nuværende biosikkerhedsovervågningssystemer og antyder, at mejeriudbrud er i 2025-prognosen, hvilket kræver akutte indgreb, der afhjælper disse huller.

baggrund

Den amerikanske (amerikanske) mejeriindustri tegner sig for en betydelig del af landets BNP (3%). For sin rutinemæssige funktion kræver industrien hyppig flytning af de 9 millioner malkekøer. Desværre bidrager denne praksis ofte til overførsel af smitsomme sygdomme (såsom fugleinfluenza) mellem ellers isolerede kvægbesætninger.

Den amerikanske mejeriindustri står i øjeblikket over for en alvorlig trussel – højpatogen aviær influenza H5N1. Udbruddet bragte sygdommen i søgelyset på gårde i Texas, Kansas og New Mexico (februar 2024). I december 2024 havde dette udbrud oversteget 720 husdyrbesætningsinfektioner og 35 humane infektioner i USA. Nyere fylogenetisk forskning og strukturelle analyser af den ansvarlige H5N1-stamme tyder på, at en specifik enkelt mutation kan være nok til at tillade binding af den humane receptor, hvilket vækker bekymringer om landets mælkevirusreservoir og øger risikoen for virustilpasning til mennesker.

Desværre er der ingen forskningsestimater af størrelsen eller forudsigelserne af H5N1-epidemien eller forudsigelser om fremtidige hotspots.

"I tidligere udbrud af kvægsygdomme såsom spongiform encephalopati og orale sygdomme i Storbritannien er folkesundhedsreaktioner blevet betydeligt understøttet af modelundersøgelser for at estimere underrapporteringsrater. Estimering af vigtige epidemiologiske mekanismer og kvantificering af virkningen af ​​kontrolpolitikker."

Om studiet

Denne undersøgelse adresserer disse videnshuller ved at designe og udvikle en stokastisk metapopulationstransmissionsmodel (SEIR) til at simulere H5N1-transmission i 9.308.707 malkekøer (35.974 besætninger) på tværs af det kontinentale USA (48 stater; 2022 Census data). Den bruger en Bayesiansk evidenssyntesetilgang til at estimere epidemiologiske parametre svarende til rapporterede udbrud.

Modelsimuleringen blev indledt ved at inficere fem køer i Texas baseret på fylogenetiske analyser, der tyder på en indledende afsmitning i december 2023, med yderligere såning, der afspejler tidlige udbrud. Kvægvandring mellem besætninger blev estimeret ved hjælp af en sandsynlighedsfunktion beregnet ved hjælp af data fra United States Animal Movement Model (USAMM). Modelparametrene blev tilpasset ved hjælp af Markov-kæden Monte Carlo-simuleringer.

Modellens mål var at vurdere den rigtige størrelse af H5N1-epidemien, vurdere virkningen af ​​nuværende afbødende foranstaltninger på fremtidige udbrud, identificere kritiske epidemiologiske data, der er nødvendige for at forberede fremtidige udbrud og forudsige fremtidige udbruds hotspots.

Studieresultater

Susceptible Infected Infected Infection Dynamics (SEIR) modeller (20.000 stokastiske simuleringer) viste, at de fleste nuværende H5N1-infektioner hos malkekvæg er koncentreret på landets vestkyst. Mens modellen blev observeret at overvurdere tilfældetætheden i nogle forudsagte udbrud (Texas, Ohio og New Mexico), simulerede modellen med succes udbrud for stater med hyppig rapportering som Californien, selvom den overvurderede udbrud i nogle andre stater (Texas, Ohio og New Mexico) som potentielle udbrud, hvor forskere er i disse stater.

Alarmerende nok havde kun 16 af de 26 stater, hvor modellen indikerer, at et flertal af simuleringer ville have registreret et H5N1-udbrud inden 2. december 2024, faktisk rapporteret et, hvilket indikerer et højt niveau af underrapportering. Arizona og Wisconsin forventes at blive fremtidige hotspots for H5N1-udbrud. Indiana og Florida har også en betydelig risiko for H5N1-udbrud.

Forskning i nuværende afværgeforanstaltninger viser, at de ikke er tilstrækkelige til at kontrollere forekomsten af ​​H5N1 i landet. Navnlig er den eneste nuværende afbødende foranstaltning, der håndhæves i staterne, eksporteret kvæg (screening op til 30 køer/besætning for H5N1). Modelforudsigelser viste, at en forøgelse af denne screening til selv 100 køer/besætning kun ville resultere i en lille reduktion i gennemsnitsudbrud og ville ikke fundamentalt ændre epidemiens bane.

Navnlig tager SEIR-infektionsmodellen ikke højde for andre zoonotiske virale reservoirer i modelforudsigelser. Den igangværende epidemi for influenza og muligheden for, at disse fugle inficerer husdyr, kan forværre modelforudsigelser.

Konklusioner

Den nuværende undersøgelse og SEIR-modellen, den præsenterer, tyder på, at aktuelle rapporter om H5N1 malkekvægsprævalens er en underrepræsentation af den sande koncentration af sygdommen i USA. De nuværende anti-H5N1-transmissionsinterventioner er ikke tilstrækkelige til at forhindre yderligere udbrud i hele 2025. Med den højeste risiko for fremtidige udbrud kræver Arizona, Wisconsin, Florida og Indiana yderligere overvågningsindsats.

"Væsentlige stigninger i test er et presserende behov for at reducere usikkerheden i modelfremskrivninger og give beslutningstagere et mere præcist billede af den nationale epidemis sande omfang."

Kilder: