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龍振邦、趙晞揚、孔繁毅、袁國勇:復常備疫如戰時 瘟君再臨如平時

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【明報文章】新冠病毒感染現時已遍佈全球,有紀錄之感染者近7億人、逝者近700萬人,無一國一族能倖免。有國際研究指出,由新冠病毒導致之經濟損失高達16兆美元。當中包括由新冠引起之早逝、身心損害,因社交距離措施所致的勞動力短缺及「長新冠」等。新發傳染病能瞬間引發社會動盪不穩、人心惶惶,衝擊政治、經濟及民生。要研發藥物治療及疫苗,亦非短時間能完成。故有必要協調各地科學研究,共享數據,綜合預測,備戰來疫。本文承前所述,續論流行病學監察及防疫之預備工作(註1;圖1)。

連繫各地 互通資訊

前文提到及早偵察,於新發傳染病萌芽之際、成疫之前,撲滅於源頭之處,防微杜漸,尤為重要。大疫爆發之源,能發生於任何一個地區或國家。本港防疫抗疫戰略計劃,應盡量以不封城、不停市、不停工、不停學為目標,確保香港市面能大致運作如常、海陸空交通航運如常、市民生活如常。但即使自身防疫措施如何完善,假若周邊地區或國家爆疫,本港及內地仍不能置身事外。因此本港有必要聯絡各地學者,包括內地、美國、澳洲及新加坡等地優秀學者,成立大流行科研聯盟(Pandemic Research Alliance, PRA),藉此共同尋找具潛力病原體,追蹤新發傳染病,研發應對未來大流行。

環太平洋地區乃新發傳染病經常爆發之地(圖2),故PRA創始成員囊括了來自該領域經驗豐富的學者,如美國哥倫比亞大學、墨爾本大學多爾蒂研究所、杜克-新加坡國立大學、廣州國家實驗室、清華大學和香港大學。官方疫情資訊交流,往往會因多方非科學考慮而出現延誤;但學術界之間的非官方溝通渠道,只論科學,坦誠迅速,較少顧慮。這些非官方學術交流,在2003年SARS和2019年新冠兩次疫情中,均發揮一些作用。各國政府應資助疫情爆發熱點地區之跨機構流行病學研究。

蝙蝠類SARS冠狀病毒,乃2003年SARS-CoV-1和2019年SARS-CoV-2之元祖近親病毒,而H5N1和H7N9病毒之起源則與鳥類有關。故PRA可利用宏基因組測序技術(metagenomic sequencing),於人畜接觸地開展重點病毒監察(圖3)。假如不能培養出病毒,進一步研究這些動物病毒會變得很困難。前文提到可利用由幹細胞培育出來的腸道和氣道類器官技術,藉此增加培養新型病毒之成功率,並能評估其感染人類(即跨物種屏障)之潛力。

政府參與 投資控疫

各國於新冠大流行期間,加強了區域基因排序中心的發展;但大疫過後,全球復常,大多數國家特別是發展中國家,漸漸縮減流行病控制方面之資源,將資源投放於復常經濟活動。由於全球大多數政府每隔4至5年便會輪替換屆,政治領袖傾向不相信在其管治期間會出現另一場大瘟疫;即使投入資源,亦很少會於現屆政府立即見效,因此缺乏投資控疫之動力。

全球科學家應共同說服各國政治領袖,使他們明白預防大流行的重要。除保護野生動物生態系統、禁止買賣和食用野生動物等,還要令領袖明白投資防疫硬件應對大流行的價值,並為實驗室配備高流量全基因組測序的能力。從成本效益角度看,於區域或國家級中央實驗室開展各式高科技基因排序測試,可集中標本、資金、儀器及專才,令實驗室選擇具代表性的樣本做重點深入檢測,從而有效運用資源。

戰略物資 自給自足

大流行之準備,除流行病學監察,物資供應亦是重要一環。檢測試劑、個人防護裝備、疫苗及藥物等重要戰略物資,不能完全倚靠外地進口。本港必須有自給自足能力,從而能夠研究、開發、審批、製造疫苗及藥物,例如研發個人化、可重複使用、可消毒的口罩及眼罩,並提供給每一個市民使用。疫苗開發對於預防感染、傳播和降低感染後重症及死亡率等,非常重要。除傳統疫苗平台,大趨勢是研發具黏膜和T細胞保護作用之疫苗,阻止病原體在疫情爆發期間傳播。故必須於大疫過後、這段稍為平靜的期間,開發各式疫苗平台及開始興建足夠疫苗生產設施,確保突發時仍能夠量產疫苗,並具即時補充庫存之能力,控制各潛在的新發傳染病疫情。2016年安哥拉及剛果民主共和國爆發黃熱病,正好因為有充足準備17DD黃熱病疫苗,即時廣泛接種,疫情方能及時受控(註2)。此外,常儲備充足防護裝備、氧氣及呼吸機、退燒和控制症狀與抗病毒藥物,及免疫調節類藥物如類固醇等,也能於危急時刻發揮重要作用。

準備和預防下一次大流行的另一個重要領域,乃有效監管高生物安全級別實驗室,以策安全和運作順暢。歷史上不乏實驗室泄漏導致爆發的例子,如1978年英國伯明翰大學醫學院,該實驗室正研究天花病毒,但因服務管道失修而導致爆發天花疫情(註3);1977年俄羅斯甲型H1N1流感,與1946至1957年全球流行的病毒株高度相似,懷疑是意外從實驗室或活疫苗試驗外泄所致(註4);2004年有個別SARS病例,很可能從實驗室感染,其後引起社區和醫院感染個案(註5);2004至2005年,含有活甲型H2N2流感病毒(A/Japan/305/57)的樣本被美國病理學家學會意外送往全球各地實驗室,學會得悉意外後立即回收樣本,及時防止發生災難性的後果(註6);2019年,蘭州一家生物製藥廠誤將布魯氏菌疫苗株排放到廢氣中,導致附近至少1萬名居民受感染(註7)。由此可見,監管實驗室及製藥工場之重要。

新冠教訓 未來借鑑

防疫大方向及全盤戰略應設計到適合應對不同傳播途徑之潛在病源,而非針對單一病源。全民參與、採取「平時如戰時,戰時如平時」態度,時刻就緒,能稱之為「心態上之抗疫韌性」。外防輸入,鞏固本港公私營醫療系統,建立抗疫韌性,即使疫症重臨,市民仍能處之泰然、生活如常。

前車可鑑,本港第五波疫情,乃由輸入個案透過檢疫酒店引發葵涌邨大爆發,繼而蔓延全港。無人能知大疫何時再臨,或10年,或明年,或明天。於2015年,一名韓國男子飛抵香港,在機場發現有燒,但仍被允許轉乘巴士往內地,其後確診中東呼吸道症候群(MERS),成為內地首例(註8)。因此,外防輸入應由現時開始。於非疫情時,嚴格篩查發熱或生病的入境旅客,在各邊境口岸準備好檢測設施,用鼻咽拭子篩檢發燒入境旅客,以多重聚合酶鏈式反應(multiplex PCR)檢測常見呼吸道病原體,使之成為常規做法。特別是對於來自非洲和中東等疫情爆發熱點之旅客,因當地經常出現伊波拉和中東呼吸綜合症疫情。檢測陰性者及指定病例之標本,應續以次世代排序法查找病源。旅客亦需時刻佩戴口罩,並接受流行病學追蹤。常規制度既在,則可隨時擴展到任何疑似爆發疫情之地。邊境管制亦要減少豁免,防止感染個案流入本港。

準備工夫並非針對單一病原體,而是整體提升本港基礎設施、公共衛生標準、公立醫院及實驗室檢測應急能力,使香港防疫措施能於任何情况下應付不同傳播途徑之病原體。醫管局及衛生署應具備快速擴大各種核酸檢測之設備、人手及技術,並能於短時間內啟動大流行模式,才能盡檢無症狀、輕度症狀病例,以隔離和檢疫接觸者,及早控疫。

本港人口老化,公立醫院長期人手不足、欠缺牀位,尤其是隔離設施不足等。事實上,改善公營醫院之防疫應變能力,可從硬件設施先着手。病房應盡量區隔化(compartmentalization),增加病房鮮風供應及通風換氣率,增加牀位距離,讓病人有更多活動空間,減少院內擠迫情况。即使有隱形染疫者逃過多重監察,出現於病房中,不論是何種新發傳染病,硬件設施仍能防止或減少院內感染。

大疫當前,病人全港皆是,染疫者不一定到公院求診;而且無症狀感染者眾,不少會到私院求醫,故私營醫療機構不能置身事外。2003年SARS期間,有兩名私人執業醫生感染SARS殉職。因此私家醫院、私營診所及門診之防疫設備必須與公院看齊,並於大流行時分擔公院之負擔。私營醫療機構既有營利,可用於改善院內、診所及門診感染控制有關之硬件,如提升鮮風供應及病房換氣率、增加負壓隔離病房等。日後再遇大流行,屆時私院5000多張病牀,部分可轉為負壓隔離病牀,短時間提供大量緩衝空間,以免公營醫療系統崩潰。新冠期間,有很多私人執業醫護到公營機構協助抗疫,足見本港醫護質素之高。應趁現在加強培訓工作,讓醫護複習訓練感染控制及基礎傳染病知識,溫故知新,充分備戰,日後大疫再臨,可全民皆兵。

2003年《嚴重急性呼吸系統綜合症專家委員會報告》,建議醫管局與衛生署之間的臨牀和實驗室資訊系統全面連結。可惜過了20年,醫管局與部分衛生署臨牀部門溝通,仍需將資訊重新輸入對方系統,或需透過書信傳遞病史、診斷及治療方案等。連接公私營醫療機構、門診部門及衛生署之間的資訊系統非常重要,以便於疫情爆發時提供最佳治療方案、公共衛生及流行病學應對措施。

2022年初爆發之第五波,有大量安老院舍爆發,而當時長者總體疫苗接種率仍處低水平,故染疫長者大多出現嚴重感染及高死亡率。現時本港安老院舍水準良莠不齊,一般環境擠迫、通風欠佳、防疫設施不足,不利感染控制。

假如安老院舍於太平之時亦未能控制耐藥惡菌,例如抗藥性金黃葡萄球菌(MRSA),大流行兵荒馬亂之際又豈能控疫? 因此只要有個案出現,一觸即發,迅速蔓延全院,大量未接種者因而逝世。本港人口老化問題日趨嚴重,而此年齡層亦是最弱的一群,假如因循守舊、一如既往,只是於千瘡百孔的系統上小修小補、頭痛醫頭、腳痛醫腳,下次疫症再臨,慘劇必定重現。必須有大型範式轉移,適當投資及重新整合護老服務,以防日後再出現第五波疫情慘况。政府可研究逐漸淘汰舊式安老院舍,重新訂下硬件標準,研究興建大型一站式安老城,讓有興趣之安老服務提供者營運,並具備駐場醫護人員及醫療設施,減少因小病到公立醫院,同時為公院減壓。設計理念除安全舒適,硬件標準必須從感染控制角度出發,個人空間充足,如只提供單人或雙人房、足夠鮮風供應及獨立抽風系統。除安老服務,亦包括復康及善終服務等。

至於疫苗接種率低之原因,主要與疫苗猶豫有關。第五波前,錯誤信息廣泛流傳,資訊混亂,以訛傳訛,使市民於接種疫苗一事上普遍不信任政府。而當時疫苗剛推出市場,科學數據有限,而解說往往追不上謠言,長者、長期病患者及其家人因而卻步,未能及時接種,使大量老弱染疫逝世。必須加強本港市民認知水平,提高健康衛生意識,達至心態上抗疫韌性,讓市民自願合作,於非疫症期間仍能配合防疫措施,抗疫工作才能事半功倍。

筆者於新冠期間曾到訪多座高樓住宅調查垂直傳播,並於國際期刊發表有關論文。政府可研究為新建高層住宅訂立防疫標準,並為舊有大樓做改善工程,例如排污水管和天井設計,減少垂直傳播再發生。

人工智能 科技抗疫

前文提到不同方法偵測早期疫症,除實驗室監察及社交媒體之軟情報,有關部門應開始研發及引入人工智能(AI)協助預警。筆者雖然非資訊科技專家,現拋磚引玉,期望政府可深入研究、投資及開發AI,以助抗疫。AI在預警系統優勢眾多:快速即時,全年無休;線上資訊,覆蓋全球;減省人手,毋須專才。AI系統結合文字探勘和機器學習等技術,即使於人手不足的情况,仍能處理和過濾大量公開數據,從而監測大流行早期預警信號。近年廣泛使用之事件觸發(event-based)傳染病監察系統,因為此類監察系統能根據各種新發傳染病的早期觸發指標,例如年輕健康成年人或醫護人員罹患異常重疾,或治療發燒及流感症狀之非處方藥物或中藥銷量異常增加等,從而發現疫症於萌芽之際,方能及早撲滅。

AI可結合其他軟件分析風險和模擬實况,以預測疫情及其嚴重程度,優先安排及分配資源。但事件觸發的傳染病監察系統,其主要缺點是蒐集到的資訊大多數不夠具體;除非該資訊來源可靠,例如由醫護人員通報,或該資訊為值得特別關注的事件,例如醫護感染或患者出現不明原因的嚴重急性呼吸道疾病及動物接觸史,否則公共衛生官員需仔細核實驗證每項資訊,工序繁複,耗費人力。此外,網絡監管及審查亦可能改變AI演算法,導致結論失準。可見,單靠事件觸發的監察,難以捕捉引發下一場大流行的潛在病原體。

AI預警系統應以快速控制疫情為目標,如開發簡單易用的快速多層接觸者追蹤的Apps(應用程式)及軟件,方便市民和醫護人員使用。其未來發展方向,能納入患者外遊史,蟲媒、病媒和野生動物各地分佈資料,溫度和濕度等數據,以全面分析未來疫情的時空分佈。結合動物數據與患者之時空數據,有助識別人畜共處之地,以便公共衛生官員於高危地點實施防疫措施,阻止爆發。

AI早期預警系統可透過監測醫護人員、人畜接觸高風險地點工作人員及國際聚會與會者的感染症狀、病假或住院情况,藉此預警臨近爆發之疫症。不論是2003年SARS病毒或2019年新冠病毒爆發之初,均由新聞或社群媒體首先報道。事實上,當社交媒體有醫護發表有患者感染異常嚴重的呼吸道疾病,或是年輕健康者及醫護人員因神秘非典型肺炎住院時,皆為值得重視之軟情報,必須認真對待。事件觸發監察的另一個重點監察目標,應是大型國際集會,與會者來自世界各地,乃疫症爆發良機,並能蔓延全球。歷史上之例子,包括與朝覲(Hajj pilgrimage)相關的腦膜炎奈瑟菌、霍亂弧菌和蟲媒病毒之爆發,與大型同志遊行相關的甲型肝炎及猴痘疫情。

「7-1-7」天 全新指標

疫癘無情,防疫抗疫,分秒必爭,與時競賽。新冠大疫初期,檢測能力、接觸者追蹤、檢疫設施和運輸物流等各方面均有不足之處,因病毒來得急,全球各國也被殺個措手不及。但最大問題是欠缺方向指標、缺乏迅速增援能力,未能短時間內啟動應變計劃,人力資源和硬件設施未及調配,病毒已迅速蔓延全球各地。

現時有國際組織名為「7-1-7聯盟」,提出3項抗疫指標。香港可考慮以7-1-7聯盟之倡議,作為本港抗疫指標之一。「7-1-7」乃指早期控疫的3個階段之時限,即於7天內識別出疑似疫情初發,1天內通報公共衛生當局及開展流行病學調查,並在7天內啟動全盤防疫機制。

7-1-7聯盟之倡議簡潔清晰、目標明確,能作為客觀評核一個地區或國家應對疫症能力之基礎標準。當制定了客觀指標,即可透過模擬評估,查找不足之處,包括系統中的漏洞及瓶頸,及早制定改善方案,藉此提高效率及防疫能力。具體客觀指標,亦有助預算防疫抗疫所需之財政資源、人力物資及技術支援等。不論高中低收入地區,均能以此為目標,加強全球人類健康保障。

總結

前文論流行病學監察,目標為及早發現具大流行潛力之病原體,旨在指定病源,藉此實行針對性的控制措施。而本文所提出之觀點及措施,並不針對某種細菌病毒。不管任何病源,均能盡數扺禦,防止各式爆發,毋須為每一個病草擬一份應變計劃,以免前線無所適從。以「平時如戰時,戰時如平時」態度,不論軟件、硬件設施,甚至心態上均建立足夠抗疫韌性,時刻就緒。即使大疫再臨,終極目標乃於有藥物及疫苗之前,本港仍能運作如常,毋須長期停工停課,海陸空交通航運如常,市民日常生活如常。

註1:Chiu KH, Sridhar S, Yuen KY. Preparation for the next pandemic: challenges in strengthening surveillance. Emerg Microbes Infect. 2023 Dec;12(2):2240441.

註2:Casey RM, Harris JB, Ahuka-Mundeke S, et al. Immunogenicity of Fractional-Dose Vaccine during a Yellow Fever Outbreak – Final Report. N Engl J Med. 2019 Aug 1;381(5):444-454.

註3:Breman JG. Smallpox. J Infect Dis. 2021 Sep 30;224(12 Suppl 2):S379-S386.

註4:Nakajima K, Desselberger U, Palese P. Recent human influenza A (H1N1) viruses are closely related genetically to strains isolated in 1950. Nature. 1978 Jul 27;274(5669):334-9.

註5:Liang WN, Zhao T, Liu ZJ, et al. Severe acute respiratory syndrome–retrospect and lessons of 2004 outbreak in China. Biomed Environ Sci. 2006 Dec;19(6):445-51.

註6:Schrauder A, Schweiger B, Buchholz U, et al. Laboratory exposure to influenza A H2N2, Germany, 2004-2005. Emerg Infect Dis. 2006 Dec;12(12):1997-8.

註7:Liu Z, Wang M, Tian Y, et al. A systematic analysis of and recommendations for public health events involving brucellosis from 2006 to 2019 in China. Ann Med. 2022 Dec;54(1):1859-1866.

註8:[cited 2023 Nov 29]. Available from: www.scmp.com/news/hong-kong/health-environment/article/1811314/health-officials-set-trace-200-passengers-after

作者龍振邦是香港大學李嘉誠醫學院微生物學系名譽副教授,趙晞揚是香港大學李嘉誠醫學院微生物學系名譽助理教授,孔繁毅是香港大學臨牀醫學學院內科學系講座教授,袁國勇是香港大學李嘉誠醫學院微生物學系講座教授

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