背景
禽流感病毒的溢出对全球公共卫生构成重大威胁，导致不可预测和反复发生的流行病。目前的流行病评估工具在及时性、自动化能力以及在没有记录在案的人类病例的情况下为多种亚型生成风险估计的能力方面存在不足。
方法
为了应对这些挑战，我们创建了一个包含1981年至2022年全球AIV相关数据的综合数据库。该数据库使我们能够估计特定AIV亚型的空间范围和宿主多样性的快速扩展，以及它们在与人类密切接触的宿主中日益增加的患病率。这些因素被用作潜在AIV溢出的预警信号。我们使用机器学习模型、空间杜宾模型和系统发育分析分析了艾滋病病毒的溢出模式。
发现
我们的研究结果表明，H3N1、H4N6、H5N2、H5N3、H6N2和H11N9亚型在未来具有很高的溢出潜力。此外，我们确定了H5N1、H5N6、H5N8和H9N2亚型再次出现的重大风险。此外，我们的分析强调了H9N2的12个关键菌株是人类在AIV中适应的内部遗传供体，证明了H9N2在促进AIV溢出中的关键作用。
结论
这些发现为快速识别高危亚型提供了基础，从而优化了疫苗生产中的资源分配。他们还强调了降低H9N2流行率作为减少AIV溢出机会的补充策略的潜在意义。