《Canadian Journal of Microbiology》：Evaluation of transmission metrics in a slow-spreading highly pathogenic avian influenza (HPAI) outbreak in a commercial upland game bird system
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为深入了解高致病性禽流感（HPAI）H5N1 clade 2.3.4.4b亚型在商业雉鸡等“小众”禽类商品中的传播特点，本研究对一个多场点的美国商业雉鸡生产系统暴发事件进行了回溯性分析。通过近似贝叶斯计算（ABC）结合SEIR传播模型，研究人员估计了病毒引入时间、检测延迟以及畜群内基本再生数（R0）。研究发现，相较于火鸡等传统禽类，雉鸡群内HPAI传播速度更慢，但检测延迟问题普遍，主要原因包括将病征或死亡率错误归咎于天气、寄生虫或其它疾病。此研究填补了在特色禽类商品中HPAI传播动力学知识的空白，强调了提高生产者和兽医对非典型临床表现认知的重要性。
自2022年冬季首次在北美家禽中发现以来，高致病性禽流感病毒（HPAIV）H5N1 clade 2.3.4.4b亚型迅速席卷美国几乎所有州的商业家禽养殖场，其规模和影响远超2014/15年的疫情。这场持续的疫情有一个新特点：除了传统的火鸡和蛋鸡场，一些以往较少受到影响的禽类商品，如肉鸡和商业饲养的雉鸡等“高地猎鸟”，也频频“中招”。然而，对于这些相对小众的禽种，当它们感染了当前流行的H5N1病毒时，具体会出现哪些症状？病毒在鸡群中的传播速度有多快？养殖户需要多久才能发现疫情？这些关键信息却所知甚少。知识的匮乏可能导致疫情发现延迟、防控措施不力，从而造成更大的经济损失和病毒扩散风险。
为了填补这一知识空白，一篇发表在《Canadian Journal of Microbiology》上的研究，将目光聚焦于一个位于美国中西部的、拥有多个场点的商业雉鸡生产系统。该公司的四个雉鸡育种场在2023年12月至2024年1月期间接连检测出H5N1高致病性禽流感。研究人员就像“流行病学侦探”一样，利用现场记录的数据和复杂的数学模型，试图还原病毒在每个鸡场悄无声息蔓延的轨迹，并解答上述问题。
为了开展这项研究，作者团队主要运用了以下几项关键技术方法：首先，通过半结构化访谈和电子邮件沟通，从养殖公司所有者和管理者处获取了详细的现场流行病学数据、生物安全措施以及每日死亡率记录。其次，利用美国农业部（USDA）的公开数据集补充了农场规模等信息。最后，也是本研究的核心方法，是结合了一个基于个体的易感-潜伏-感染-移除（SEIR）随机传播模型和近似贝叶斯计算（ABC）算法，对病毒引入时间、畜群内充分接触率（ACR）和基本再生数（R0）等关键传播指标进行了估计，该方法参考了Ssematimba等人（2024）和Niel等人（2025）的描述。
研究结果
观测与流行病学报告
受影响的四个育种场均隶属于一家一体化运营的、以放养为目的的雉鸡生产公司。在疫情高风险期，各场点的鸟被从户外的网栏转移至坚固的鸡舍内。农场A于2023年12月14日首次经聚合酶链式反应（PCR）检测确认感染，此前已将观察到的死亡率升高归咎于恶劣天气和寄生虫。农场B于12月19日检测出H5流感A病毒（IAV）阳性。农场C在12月21日至28日期间仅观察到轻微升高的死亡率（被归因于垫料问题），并于12月28日检测出阳性。农场D的情况较为曲折，12月28日的一个样本池呈非阴性后，次日复查为阴性，鸟群得以保留；公司随后在农场D的鸡舍实施了包括雾化消毒、饮水器清洁和在饮水中添加缓冲酸化剂在内的强化生物安全措施。然而，农场D最终于2024年1月23日确认感染。在至少一个农场中，观察到的临床症状包括羽毛蓬乱、活动减少、明显的嗜睡以及神经系统症状（表现为协调性差和摇头）。公司所有者粗略估计，在检测前出现此类临床症状的雉鸡不超过1%。
估计的HPAIV引入时间和检测时间
由于数据完备性，研究仅对农场C和D进行了病毒引入时间分析。模型估算显示，HPAIV引入农场C和D指数鸡舍的时间分别为2023年12月22日（95%置信区间：12月18日至25日）和2024年1月11日（95%置信区间：12月29日至1月13日）。与各农场首次检测出H5 IAV非阴性样本的日期相比，病毒引入估计发生在检测前的6天（农场C）和5天（农场D）。这与其他禽类商品（如火鸡、蛋鸡）疫情中估计的中位检测时间相似。
估计的畜群内传播动力学指标
模型估计了畜群内充分接触率（ACR，即每只鸟每天与其他鸟发生足以导致病毒传播的接触次数）和基本再生数（R0，即在完全易感人群中，一个感染者在其感染期内平均能传染的人数）。对于农场C指数鸡舍，估计的ACR中位数为2.0（95%置信区间：1.1–8.6）次接触/天，R0中位数为4.0（95%置信区间：2.0–15.0）。对于农场D，估计的ACR中位数为1.0（95%置信区间：0.8–1.6）次接触/天，R0中位数为3（95%置信区间：1.0–3.0）。
研究结论与讨论
本研究报告了美国一个商业雉鸡生产系统中发生的多场点H5N1高致病性禽流感疫情，并通过建模分析揭示了其传播动力学特征。
首先，在临床症状方面，本研究中观察到的羽毛蓬乱、嗜睡和神经症状与之前其他地区雉鸡感染H5 clade 2.3.4.4b病毒的报道以及实验攻毒研究的结果基本一致。然而，死亡率模式在不同农场间存在差异：农场A和D观察到明显的死亡率升高，而农场C仅出现轻微升高。这种不一致的死亡率趋势，尤其是缺乏传统禽类疫情中典型的指数增长模式，可能会影响生产者快速识别感染的能力。
其次，检测延迟是一个突出问题。在农场A和C，异常的死亡率最初被错误地归因于恶劣天气、寄生虫、垫料问题或大理石脾病等其他疾病。这与另一份关于美国雉鸡场HPAI疫情的病例报告（Niel等人，2025）中的发现高度相似。这些案例共同表明，对于完全或部分在户外饲养的禽类，恶劣天气以及HPAI与地方性疾病临床症状的相似性，可能会显著延误疫情的发现。这一发现需要向生产者和兽医进行重点强调。
最后，也是本研究最重要的发现之一，是雉鸡群内HPAI的传播速度相对较慢。本研究中估计的ACR和R0与Niel等人（2025）对另一个（栏养）雉鸡群的估计结果一致。相比之下，根据美国疫情数据估计的其他禽类商品的ACR和R0中位数明显更高（如火鸡的R0中位数可达25.5）。这表明，无论是在鸡舍还是栏舍中饲养，HPAIV在雉鸡群内的传播似乎都比在某些其他禽类物种中更慢。造成这种物种差异的原因可能是多方面的：其一，可能是物种特异性因素，例如有实验表明病毒的环境污染对雉鸡间的有效传播可能至关重要（Seekings等人，2024）；其二，饲养密度可能是一个关键因素。本研究中雉鸡的饲养密度（约0.82磅活重/平方英尺）远低于美国火鸡业的行业标准密度（约15磅活重/平方英尺），更少的直接接触可能有助于减缓病毒传播。
综上所述，这项研究首次通过建模方法量化评估了H5N1 clade 2.3.4.4b病毒在商业雉鸡群中的传播动态。其意义在于：1）填补知识空白：增进了对特色禽类商品中HPAI临床表现和传播动力学的理解；2）警示实践风险：明确指出将HPAI病征误判为其他常见原因是导致检测延迟的主要风险，这对户外或半户外养殖模式具有重要警示意义；3）揭示传播特点：提供了证据表明病毒在雉鸡群内的传播速度可能慢于传统家禽，这或许为疫情早期干预赢得了宝贵时间，但其机理有待进一步研究。研究最后呼吁，在未来的疫情防控中，应优先考虑与特色禽类生产者的合作，提高数据透明度，并在特殊疫情情况下允许进行探索性采样和检测（如血清学检测），以更好地应对不断演变的高致病性禽流感病毒传播形势。
