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TUhjnbcbe - 2024/2/18 16:23:00
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迈克尔·莱维特(MichaelLevitt),年诺贝尔化学奖得主之一、斯坦福大学医学院教授,在近日由于对此次新型冠状病*引起的肺炎疫情做出的数学模型预测,再一次活跃在人们的视线中。

迈克尔假设新冠病*肺炎的首个确诊病例出现在年11月29日,并根据Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台)、Gisanddata和Jobtube网站的数据进行了简单的分析。

他的分析主要将全国疫情发展情况、湖北省的情况,以及其他地区的进行了对比,并表示在未来的一周内,疫情就会得到良好的控制,下周开始(2月10日)新增的死亡人数就将迅速减少。

该消息一经发布就传遍全网,但迈克尔公布的数据表格和分析曲线,引发了很多人的质疑,例如,“教授用现有的数据点进行线性外推,忽略了一些其他条件和假说,会不会显得有些草率?”也有业内人士表示,“迈克尔的数学模型考虑的是理想化的情况,而临床相关情况,以及病*传播的复杂性和不确定性都是很难说的。”

DeepTech此前的文章中已经强调过:任何数学模型都是一定的假设加推理的结果,因此都有一定的置信区间。做数据统计的人也时常会强调:所有模型都是错的。这是针对模型的具体推测结果来说的,推测结果跟实际情况很难完全吻合。所以需要用辩证的眼光去看待模型及其推测结果,寻找其推测能为高效地阻断疫情传播带来的启发,以及能为防控措施提供的参考。

就有关对于其数学模型预测的质疑,DeepTech再次询问了迈克尔·莱维特教授,也谈到了一些他对于生物医学等问题的看法。

迈克尔·莱维特(来源:UniversityofCambridge)

DeepTech:最初是怎么想到要做对此次肺炎疫情的数据分析的?

迈克尔·莱维特:我喜欢各种数据,对任何新出现的数据相关的问题都抱有极大兴趣。同时,许多对于这一次-nCoV疫情的数据分析让人感到很迷惑,并且带来了全球性的恐慌,让世界各地的人都惶恐不安。所以,我就用公开的数据进行了一次建模分析。

DeepTech:有人认为这个模型是简单且理想化的,你怎么看?如果未来出现错配,模型还会继续修改吗?

迈克尔·莱维特:这是一个非常简单的模型,但有些时候,简单的数字也能说明一个问题或讲述一个故事。我每天都会根据新出现的数据,对这个模型进行更新和调整(并给出了最新一版分析PDF文档)。在做这个数学模型的最初,我将它与年的非典疫情数据进行了比较。

DeepTech:除了现有推测之外,从数据分析角度还能看出哪些问题?

迈克尔·莱维特:这次的疫情在早期应对措施实行迅速得当的前提下,是相对容易被控制住的。从湖北省和其他地区的因此次疫情而死亡的人数来看,早期发现并治疗会比较好地控制住疫情发展。

DeepTech:此前,有部分研究人员表示此次-nCoV存在人造嫌疑,因为病*的蛋白中有几个不连续位点的氨基酸序列和HIV病*的相近。你怎么看待这个问题?

迈克尔·莱维特:此前我并没有注意到这一事件,但我十分怀疑这些信息的实际意义。因为单独看氨基酸序列是没法下什么结论的,一种氨基酸既有可能是致命的,也有可能是无关紧要的。单独用蛋白编码的序列来进行判断,并不科学。

DeepTech:作为一个成功跨越了计算机科学、物理学和生物学的科学家,你认为未来的科学发展将会是多学科融合吗?

迈克尔·莱维特:别被学科所束缚,我对一切都很着迷。学科,只是大学人为划分并构造出来的各个部门,然后雇佣老师来上自己的课程。这样传播开来,给人们形成了一种固定印象。

DeepTech:您目前有与中国的合作么?对正在生物学领域读书的人有什么建议?

迈克尔·莱维特:有的,我是一个非常全球化的人;同时,中国是一个非常迷人的国家。我的建议并不针对特定学科,而是面向所有人:不要带着偏好和目的性去学习或者做研究,而是基于你每天手头上的日常工作,去做好它们。

迈克尔·莱维特领取年诺贝尔化学奖(来源:NobelMediaAB/AlexanderMahmoud)

迈克尔·莱维特在年5月9日出生于南非的比勒陀利亚,他在年于英国剑桥大学获得博士学位,是一名犹太裔的美国、英国及以色列籍生物物理学家,现任美国斯坦福大学结构生物学教授,也是美国国家科学院院士。

迈克尔的研究专长为计算生物学,他的工作侧重于对蛋白质、DNA和RNA分子的理论分析和计算机辅助分析。而描述生物分子的精确分子结构是了解其工作原理,并进一步设计药物改变其功能的所必不可少的第一个步骤。

在年,当时66岁的迈克尔·莱维特与马丁·卡普拉斯(MartinKarplus)、亚利耶·瓦谢尔(AriehWarshel),因他们在“发展复杂化学体系多尺度模型”方面所做的贡献,一同分享了当年的诺贝尔化学奖。他们为化学家们使用电脑来展示各种模型、进行化学分析这一个强大工具的应用奠定了基础,帮助人们加深对化学过程的理解与预测。

时至今日,化学领域所取得的大部分重要进展都离不开先进计算机模型的帮助。

另附:迈克尔·莱维特最新回复的2月4日分析文档截图。

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