流感A病毒外溢的轻量级多尺度预警系统

甲型流感病毒（IAV）从动物溢出到人类或养殖动物中，可能引发流行病甚至全球大流行。为尽早发现这类风险，研究人员开发了一种名为FluWarning的轻量级多尺度预警系统。该系统通过分析病毒基因组的密码子偏好性（即病毒编码蛋白质时对特定同义密码子的使用偏好）和二核苷酸组成（DNA序列中相邻两个核苷酸的出现频率），利用异常检测算法识别高变异性的病毒血凝素（HA）片段——HA片段是病毒最常被测序的部分，且与宿主特异性密切相关。

研究团队首先用2009年H1N1流感大流行数据验证了FluWarning的有效性。他们分析了2008年8月至2010年1月北美地区的3034条H1N1 HA序列，结果显示该系统在2009年3月至5月（即pdm09病毒全球传播前）就发出了明显预警信号，准确捕捉到了导致大流行的pdm09病毒的出现。

随后，研究人员将FluWarning应用于2019年1月至2025年7月北美地区的12092条H5N1病毒序列。H5N1高致病性毒株是公认的潜在大流行威胁，近年来已多次向哺乳动物溢出，2024年还在美国奶牛中引发大规模疫情。结果显示，FluWarning成功标记了与奶牛溢出事件相关的两个基因型：B3.13（2024年引发美国奶牛大规模疫情）和D1.1（2025年初在 Nevada 奶牛中引发小规模疫情）。其中，B3.13基因型占所有预警序列的62.83%，且在2024年多个时间段触发了“超级预警”（统计上显著的异常信号集群）。

FluWarning的优势在于“轻量”和“多尺度”。轻量体现在它仅需HA片段序列和采集日期等少量数据，计算高效；多尺度则指它能同时检测微观（单个异常序列）和宏观（新病毒分支/基因型的流行增长）事件。例如，在分析H5N1时，系统既能识别单个B3.13序列的异常，也能通过“超级预警”（基于双周序列批量分析，需满足统计显著性）捕捉到该基因型的大规模传播。

此外，研究还比较了病毒8个基因组片段的预警效果，发现HA片段单独使用时性能最优：预警信号清晰（信噪比高）、易于解读（HA基因的突变与病毒特性的关联研究较充分），而其他片段（如PB1、PA）则因背景噪声较高，预警特异性较低。

该系统已打包成数据分析软件，支持通过网页应用（基于Docker容器）进行数据探索，用户可查看不同地区、时间段、宿主的预警分布，为病毒 surveillance 提供了实用工具。未来，FluWarning有望成为全球流感监测网络的重要补充，帮助快速响应潜在的病毒溢出风险。