诺奖得主莱维特7问新冠疫情

编者按：自中国爆发新型冠状病毒疫情以来，世界顶尖科学家协会（WLA）副主席、2013年诺贝尔化学奖得主，斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授，持续关注疫情变化，自2月2日以来，已连续更新28版数据分析报告。

Michael Levitt教授

通过对世界卫生组织公布的数据和中国官方数据的追踪，莱维特教授持续通过数据模型建构，来对疫情发展进行解析。随着数据量的不断累计，莱维特教授的分析内容也越来越深入，包括将钻石公主号邮轮疫情作为一个独立的案例进行分析。

在北京时间今日的最新报告中，他认为中国的疫情虽然几乎遍布全国，但是从数据趋势来看，目前已经控制住了。国际上的数据正在积累中，早期数据的不稳定性还是很大，确诊和死亡数据正在上升，未见趋缓态势。他希望对中国疫情的分析能够给国际上的防控提供帮助。

他给阅读报告的你们留下了以下7个问题：

01

为什么中国的大多数死亡案例往往发生在感染后9到10天？（图：3、4和5，报告第5-7页）

02

为什么湖北公布数据的第一天，死亡率就有1%，而非湖北地区不是？（图5，报告第7页）

03

为什么在中国，非湖北地区的确诊病例和死亡病例都比湖北地区提前三天到达峰值？图6中的解释“疯狂”吗？（图6，报告第8页）

04

为什么不同国家的死亡率差别如此之大（图7，报告第9页）。伊朗的高死亡率是否意味着只有重病患者才接受了检查？

05

中国的疫情的好转是否得益于严格的防控，还是由于很多被感染者因免疫水平的提高而未被发现和确诊？如果我们使用增加社会距离来接触较少的人，而不采取严格的隔离措施，那么疫情是否可以被阻止？

06

某些个体会因为其自身的抗体库而天然对新冠肺炎病毒免疫吗？

07

钻石公主号邮轮上发生的事会不会是一个很好的观察世界性大流行病的模型？（人群的感染率为20%，超过65岁的人的死亡率为0.1%）。
一个很大的未知数是船上社交距离在疫情蔓延中发生的作用。

新冠病毒对人类来说，有太多未解之谜，全球科学家正在携手共解难题。出于学术交流的目的，经莱维特教授授权，全文刊载此份分析报告（共9页）。

（特别说明：以上分析代表莱维特教授个人观点，仅作为学术交流予以公开，不代表世界顶尖科学家协会立场，如需转载或获取报告高清版，请在后台与我们联系；也欢迎留言探讨。）

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