一名斯坦福大学生物学教授诺化奖得主判断:美国疫情拐点将比预期来得更早

原标题:一名斯坦福大学生物学教授诺化奖得主判断:美国疫情拐点将比预期来得更早

一名斯坦福大学生物学教授诺化奖得主判断:美国疫情拐点将比预期来得更早

2020-03-25 2
华尔街见闻
原标题:诺奖得主:美国疫情拐点将比预期来得更早
(注 迈克尔·莱维特 美国和英国双重国籍,生物物理学家,美国斯坦福大学结构生物学教授。1947年5月9日出生于南非,毕业于伦敦大学国王学院(BSc,1967)和剑桥大学冈维尔与凯斯学院(PhD,1971) 。美国斯坦福医学院癌症研究所Robert W.及Vivian K. Cahill冠名教授。2013年诺贝尔奖化学奖得主。获奖理由为为复杂的化学系统发展了多尺度模型。2017年10月25日,受聘为西北工业大学名誉教授。 百度百科

正值美国和其他国家的疫情曲线愈加陡峭之际,传染病专家们担心病毒可能仍会持续数周甚至数年,一位诺贝尔化学奖得主却判断:疫情拐点将比预期来得更早。

这位大胆的预言家不是医生、专业也不是流行病学,他是一名斯坦福大学结构生物学教授。你可能会认为,他只是在好心安慰大家。

但他的话值得人们仔细聆听——72岁的迈克尔·莱维特(Michael Levitt)在2月初准确预测到中国疫情的拐点,当时的情况和现在极其类似。

莱维特教授说,就像中国一样,美国和其他一些国家也将比许多专家预计的更快地度过最严重的病毒爆发期,但不是迅速停下,而是逐渐平息。

多么熟悉的情景!

2月初,莱维特在研究了大量数据后得出结论:与当时普遍悲观的预测相反,病毒将很快结束!接下来的一周,新增死亡人数将迅速减少。到了2月21日,他又预计最终会有8万人确诊感染,3250例左右死亡。这些预测最终都与事实相差无几。

后来,随着感染病例和死亡人数的减少,莱维特断定,病毒将在3月底之前在中国基本消失——目前,中国已经处于恢复阶段(下图)。

在莱维特教授看来,美国的疫情也将类似于中国。不过要实现这一点还有个重要的前提:美国人需要像中国人那样保持社交距离,做好防护措施。

大数据:拐点隐现

美国、伊朗等一些国家的确诊人数正呈现指数级爆发式增长。

在截至3月23日傍晚的24小时内,美国单日新增确诊病例超过了一万例,总数几乎是一周前的10倍。仅路易斯安那州的确诊量在过去一周就呈现10倍增长。新增死亡病例超过100例,为疫情暴发以来单日死亡病例数首次突破三位数。

很多流行病学家的警告振聋发聩,他们预测美国可能在几个月甚至几年内都将笼罩在病毒阴影当中,会有数百万人因此丧生。

而莱维特表示,他研究的数据根本不支持这种可怕的预测,特别是在那些采取了合理措施的地区。

即使美国并没有实施全国封锁这种极其严厉的防疫措施,但莱维特在分析了日均新增病例超过50位的78个地区的数据之后发现,很多地区已经出现了好转的苗头。

数据虽然还有些杂音,但已经有清晰的增长放缓迹象。

在分析过程中,莱维特重点关注的并不是全景图式的美国确诊总量,而是每日新增数据,特别是一些地区的新增病例的变化。

在韩国,每日新增病例虽然还有,但最近几周已经明显增长放缓了,连续低于200人。莱维特认为,这表明韩国的疫情可能正在逐渐平息。

伊朗也是如此。每日新增病例过去一周相对平稳,上周一是1053人,到了周日是1028人。尽管日均增量超过了1000人,但没有进一步增加意味着疫情已走过半场。

再来看看重灾区意大利。情况看起来依然不妙,上周绝大多数日子里每日新增病例都在进一步增加。

这些零零星星的迹象和当初他研究的中国数据很相似。在他看来,相比于新增确诊数据本身,新增病例的增加速度变慢更能说明问题——这是疫情轨迹发生转变的早期迹象。

就好比高速公路上的一辆汽车虽然还在狂奔,但加速度变小了。

不过,对于美国和其他地区,莱维特也承认自己的研究数据不够精准充分,而且很多地区的官方数据比较低是因为检测不到位。

即使这些数据并不完整,但莱维特依然对自己的结论有信心,只要这些不够准确的病例数据能保持住现在企稳势头,紧盯每日新增数据就还是有用的。

莱维特认为,隔离是有效果的,其他一些因素也在起作用。钻石公主号那种相对密闭的空间里,感染率也没有超过20%。莱维特认为,这或许是因为有些人天生对病毒免疫。

他估计,未来两个月内,接触新的冠状病毒会使一个人的死亡风险增加一倍。而大多数人在两个月内死亡的风险极低。

但是,这并不能说明感染的风险低。事实已经证明,这种病毒的传染性很强。

因此,莱维特呼吁所有人团结起来共同抗击疫情,保持适当的社交距离至关重要,特别是禁止大型集会。因为人们刚刚认识这种病毒,人类对它还没有免疫力,而疫苗问世还需要好几个月的时间。

现在还不是和朋友们出去喝酒的时候。我们需要做的是控制恐慌。情况会变好的。

莱维特表示,目前他最担心的是美国,必须把尽可能多的人隔离开来,否则,倘若有2万名感染者同时来到医院,那将导致美国医疗系统崩溃。

对于莱维特的研究结论,马萨诸塞大学阿默斯特分校生物统计学家Nicholas Reich说:

时间会证明莱维特教授的预测是否正确。我认为,展现出多元化的观点将对决策者在未来几周和几个月作决策有帮助。

尽管没有发现治疗方法或治愈新冠病毒的方法,只是做了他最擅长的数字计算这件事,但这并不妨碍莱维特在全世界声名鹊起,风头甚至超过了当年他获得诺贝尔奖。

而这一切,全都来自于一次无心插柳的研究兴趣——莱维特的太太Shoshan Brosh很喜欢中国艺术,他们在中国有不少朋友。疫情爆发初期,莱维特决定研究中国的数据来帮助朋友们。

莱维特教授之所以擅长大数据分析,与他的求学生涯密切相关。

上世纪60年代,年轻的莱维特在南非比勒陀利亚大学(University of Pretoria)学习应用数学。这里是他出生的地方。

莱维特曾在15岁那年跟随他的犹太家族搬去英国居住,完成数学学业后,他又去伦敦国王学院就读,并于1967年获得了物理学一等荣誉学位。之后,莱维特拿下了剑桥大学彼得豪斯学院计算生物学博士学位。

在剑桥求学期间,莱维特开发了一种计算机程序来研究分子构象,这为他后来的许多工作打下了基础,包括2013年他因开发复杂化学系统的多尺度模型而获得的诺贝尔化学奖。

这样看来,莱维特的人生似乎出现了诸多未曾预知的惊喜,正如他曾经在接受澎湃新闻采访时对自己的评价:“我获得了诺贝尔化学奖,但我对化学一无所知。我学过物理和数学,但是我从来没有学过化学和生物。”

延伸阅读

诺奖得主迈克尔·莱维特:我刚做了分析报告,新型冠状病毒肺炎疫情将很快结束!

2020年02月03日
来源:反做空研究中心
撰文/杭莹
新浪财经

2月2日1点44分59秒,硅谷诺贝尔奖获得者、计算机大师迈克尔·莱维特Michael Levitt发布自己对于中国新型冠状病毒肺炎的分析报告结论,引发全球关注!

Michael肯定地表示:此次疫情将很快结束!

2月3日,全国确诊病例17205例,疑似病例21558例,治愈475例,死亡361例。确诊人数继续上涨,引发沪深股市下跌,其中沪指跌了8.7%。大洋彼岸 诺奖得主的分析报告,还是给严峻的疫情攻坚战带来了一丝振奋。

2日,武汉市宣布将对“四类人员”集中收治和隔离,开始重视轻症患者。同一天,官方宣布火神山医院由解放军开始全面进驻。一切都在朝着乐观的方向发展。

不过,针对 迈克尔·莱维特的观点,部分网友持保留意见。 网友认为数据处理方式的不同,会带来不同的分析结论。他们的依据是,柳叶刀的文章得出的结论则是疫情结束会在五月份。

一、

2月2日1点多发布的这篇分析报告中,迈克尔·莱维特信心十足,他认为新型冠状病毒肺炎疫情将很快结束。

Kaggle、Gisanddata、Jobtube均为数据相关网站。Kaggle上关于新型冠状病毒的数据由约翰霍普金斯大学提供,目前更新到2月1日。Jobtube上的数据为国内实时更新。

将数据分为湖北省和非湖北省地区后,根据表格显示,绝大部分死亡病例集中在湖北武汉市和天门市附近90公里*35公里范围内,即下图(图1)所圈定的范围内。

图1里显示:湖北省死亡率大于1%的城市标注红圈,小于0.5%的城市标注绿圈;死亡病例集中在红色方框范围内。

新型冠状病毒肺炎致死率=死亡人数/确诊人数,湖北/其他地区比率为湖北省的致死率与其他地区致死率之比。同比倍数为当日确诊/死亡人数除以前一日人数。

这意味着什么呢?看图2.

图2:假设新冠病毒肺炎nCov-2019的首个确诊病例出现日为2019年11月29日,确诊/死亡人数相对于天数的变化。

图2-A表示,累计确诊人数在持续增加;

图2-B表示,超过95%以上的死亡病例都在湖北;

图2-C表示,湖北地区致死率很高,而其他地区的致死率则很乐观;(湖北是其他地区的16倍,其他地区的死亡率约为0.2%,和流感死亡率相当)

图2-D表示,在所有三个统计范围(湖北,其他地区和合计)的确诊病例人数发生了不可预测的变化。在所有指标中,这些数字似乎最不可靠,这和检测试剂的生产速度有关。

值得注意的是图2-E:在图2-E中,对从2020年1月29日开始的最后4天的数据添加了线性趋势线。对于总倍数,湖北倍数和其他地区的倍数来说,拟合度非常好(相关系数或sqrt(R2)> 0.99)。这表明倍数将在一周内减小到1.0,自此之后确诊和死亡人数将缓慢增长。

也就是说,人数的增长越来越缓慢。具体来说,当日死亡人数除以前一日死亡人数的比率正在减小。自2020年1月25日以来,总死亡人数和湖北省死亡人数呈单调下降趋势,而自2020年1月29日以来,两者的下降呈线性关系。

迈克尔·莱维特分析, 通过线性外推法表明,下周开始新增死亡人数将迅速减少。

二、

作为 世界上第一个对DNA和蛋白质的分子动力学进行模拟的科研人员,他开发了第一个研究化学模型的计算机软件,研究方向是计算生物学。 但迈克尔·莱维特在关于新肺疫情方面的分析报告是否准确呢?

Michael Levitt,2013年诺贝尔奖化学奖获得者,拥有英国和美国双重国籍。生物物理学家,美国斯坦福大学结构生物学教授国际著名的生物物理学家,英国皇家学会会士,美国国家科学院与美国人文与科学院两院院士,美国科学院院刊编委。

2013年,66岁的他与另外两位科学家Martin Karplus和Arieh Warshel因“为复杂化学系统创立了多尺度模型”而获得诺贝尔化学奖。翻译为人话就是 引进电脑进入化学研究,并打通链接经典物理学和量子物理学的桥梁。而实际上,Michael Levitt获得诺奖的成就在其30岁前就已经完成。

1947年5月9日,Michael 出生在南非,毕业于伦敦大学国王学院(BSc,1967)和剑桥大学冈维尔与凯斯学院。21岁就加入了剑桥大学著名的分子生物实验室(Laboratory of Molecular Biology, LMB)。这个实验室诞生了超过12名诺贝尔奖得主,声名显赫。

目前,他是美国斯坦福医学院癌症研究所Robert W.及Vivian K. Cahill冠名教授。谷歌公司联合创始人谢尔盖·布林是他的学生。

2017年10月25日,迈克尔受聘为西北大学名誉教授;2018年4月16日受聘为浙江大学教授,加盟定量生物中心。并于近几年多次在北京大学、江南大学等知名高校开展讲座。

三、

辉煌的履历和专业过硬的背景,使得迈克尔·莱维特的这份分析报告看起来有足够的含金量。不过,也有专家和网友认为,疫情控制在朝着积极的方向发展,但结束不会那么快。

在@新浪科技发表的对于Michael疫情预测的微博之下,有不少网友对此提出质疑,多半认为既非社会学家、又不够了解疫情现状,在单纯依靠通报数据可的情况下所得出的结论并不能全信。

目前,湖北以及湖北之外的传播还在上升期,疫情拐点是否即将出现,1月30日中国工程院院士、军事科学院军事医学研究院研究院陈薇在接受《中国科学报》采访时表示,拐点可能很快就会到来,但是第一个拐点到来之后,疫病会不会还有第二峰、第三峰呢?

此前,清华AI团队预估疫情拐点或在2月16日前后的观点在社交媒体引发关注。清华AI团队的数据推演似乎与 诺奖得主迈克尔·莱维特的分析的疫情拐点时间比较接近。但陈薇院士还是谨慎地认为,“对此我们还是要做好最坏的打算,拿出最充分的方案,准备最长期的奋战”。

迈克尔·莱维特 美国和英国双重国籍,生物物理学家,美国斯坦福大学结构生物学教授。

1947年5月9日出生于南非,毕业于伦敦大学国王学院(BSc,1967)和剑桥大学冈维尔与凯斯学院(PhD,1971) 。

美国斯坦福医学院癌症研究所Robert W.及Vivian K. Cahill冠名教授。

2013年诺贝尔奖化学奖得主。获奖理由为为复杂的化学系统发展了多尺度模型。

2017年10月25日,受聘为西北工业大学名誉教授。

迈克·莱维特,毕业于伦敦大学国王学院和剑桥大学冈维尔与凯斯学院取得,美国政治家,美国共和党成员,曾任犹他州州长(1993年-2003年),前美国卫生与公众服务部长(2005年至2009年),美国斯坦福医学院癌症研究所Robert W.及Vivian K. Cahill冠名教授。

2013年诺贝尔奖化学奖得主。获奖理由为为复杂的化学系统发展了多尺度模型。他的研究方向是计算生物学。他是最早指导DNA和蛋白质分子动力学模拟的学者之一,并为此目的开发了软件。返回搜狐,查看更多

责任编辑:

声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
免费获取
今日搜狐热点
今日推荐