SARS-CoV-2 早期病毒负载动力学的可预测性：基于模型的方法
种群与进化
2025-11-25 v3 适应与自组织系统
生物物理
摘要
本研究开发了评估病毒动力学演变的管道，基于新的模型驱动方法。所提出的方法利用真实数据和感染动力学的多尺度结构，提供对流行病动力学的稳健预测。我们关注病毒负载动力学，其动力学特征通常在感染的症状阶段可用。因此，通过依赖具有可变感染率的 compartments 模型方法获得流行病演变，从而估计早期阶段的病毒负载动力学，而该阶段的病毒负载数据稀少。我们使用来自意大利一个省份的患者收集的 SARS-CoV-2 病毒负载动力学真实数据进行测试。所考虑的数据库指的是早期感染阶段的数据，其病毒负载动力学尚未受意大利大规模疫苗接种政策的影响。
引用
@article{arxiv.2407.03158,
title = {Predictability of viral load dynamics in the early phases of SARS-CoV-2 through a model-based approach},
author = {Andrea Bondesan and Antonio Piralla and Elena Ballante and Antonino Maria Guglielmo Pitrolo and Silvia Figini and Fausto Baldanti and Mattia Zanella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03158},
year = {2025}
}