背景
禽流感病毒的溢出對全球公共衛生構成重大威脅，導致不可預測和反複發生的流行病。目前的流行病評估工具在及時性、自動化能力以及在沒有記錄在案的人類病例的情況下為多種亞型生成風險估計的能力方面存在不足。
方法
為了應對這些挑戰，我們創建了一個包含1981年至2022年全球AIV相關數據的綜合數據庫。該數據庫使我們能夠估計特定AIV亞型的空間範圍和宿主多樣性的快速擴展，以及它們在與人類密切接觸的宿主中日益增加的患病率。這些因素被用作潛在AIV溢出的預警信號。我們使用機器學習模型、空間杜賓模型和系統發育分析分析了艾滋病病毒的溢出模式。
發現
我們的研究結果表明，H3N1、H4N6、H5N2、H5N3、H6N2和H11N9亞型在未來具有很高的溢出潛力。此外，我們確定了H5N1、H5N6、H5N8和H9N2亞型再次出現的重大風險。此外，我們的分析強調了H9N2的12個關鍵菌株是人類在AIV中適應的內部遺傳供體，證明了H9N2在促進AIV溢出中的關鍵作用。
結論
這些發現為快速識別高危亞型提供了基礎，從而優化了疫苗生產中的資源分配。他們還強調了降低H9N2流行率作為減少AIV溢出機會的補充策略的潛在意義。