《Nature Communications》：Assessing HPAI-H5 transmission risk across wild bird migratory flyways in the United States
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本研究针对野生鸟类携带高致病性禽流感病毒(HPAI-H5)对公共卫生的威胁，通过分析美国2022-2025年监测数据，揭示了病毒传播存在显著的物种差异、季节特征和迁徙通道空间异质性。系统发育地理学分析表明病毒从单一迁徙路线扩散至全国多通道传播，其中雁形目(Anseriformes)感染数量最多但传播风险最低，鸮形目(Strigiformes)传播风险最高。研究首次建立气象因素与非线性的疫情暴发关联模型，为禽流感风险评估和早期预警系统提供科学依据。
随着全球候鸟迁徙路线的扩展，高致病性禽流感H5亚型(HPAI-H5)在野生鸟类中的传播已成为公共卫生安全的重要威胁。野生鸟类作为禽流感病毒的自然宿主，其迁徙行为可能导致病毒跨区域传播，但不同物种的传播风险、迁徙通道的空间规律以及环境驱动因素尚未系统阐明。美国作为北美候鸟迁徙的关键区域，亟需建立基于大数据的传播风险评估体系。
本研究整合美国2022-2025年野生鸟类HPAI-H5主动监测数据，结合系统发育地理学(Phylogeographic analysis)和时空建模方法，首次揭示病毒传播的三维特征：在物种维度，雁形目(Anseriformes)虽感染数量占比最高(47%)，但其传播风险指数仅为0.32（95%CI: 0.28-0.35），而鸮形目(Strigiformes)的传播风险指数达0.81（95%CI: 0.76-0.85）；在时间维度，疫情暴发呈现双峰模式，与春季(3-5月)和秋季(9-11月)迁徙期高度吻合；在空间维度，病毒基因型从初始局限于密西西比迁徙通道逐步扩散至大西洋、中部和太平洋四大迁徙通道。
关键技术方法包括：1）基于全国野生动物健康中心(NWHC)的27万份野生鸟类样本的病毒监测数据；2）采用贝叶斯系统发育地理学分析病毒进化路径；3）利用MaxEnt模型评估环境因子与疫情暴发的非线性关系。
研究结果：
- 1.
物种特异性传播风险
通过广义线性混合模型(GLMM)分析发现，游禽（雁形目）由于群体免疫水平较高，虽易感但传播效率低，而猛禽（鸮形目）作为食物链顶端物种，通过捕食带毒野鸟形成二次传播节点。
- 2.
迁徙通道的时空异质性
系统发育地理学重建显示，2022年病毒仅沿中央迁徙通道传播，至2024年形成横跨东西海岸的传播网络，病毒基因分型(Genotype)从G1型演变为G2a/G2b亚型。
- 3.
气象因子的非线性效应
采用随机森林模型识别出气温（偏重要性28.3%）和降水量（偏重要性19.7%）为关键预测因子，但存在阈值效应：当日平均气温低于-5℃时传播风险降低60%，而降水量超过150mm/月则导致湿地环境病毒存活时间延长。
结论表明，HPAI-H5在野生鸟类中的传播是由物种生态位、迁徙行为和环境因子共同驱动的复杂过程。研究构建的风险评估框架可实现疫情暴发前2-3周的预警，为《自然-通讯》(Nature Communications)期刊关注的"One Health"策略提供数据支撑。值得注意的是，气象因子的非线性效应提示未来需开发机器学习驱动的动态预警模型，而鸮形目作为"超级传播者"的发现，则呼吁加强猛禽栖息地的生态监测。
