注射吸毒人群HCV诊疗链干预预测模型构建和干预策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71904170
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0405.健康管理与政策
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The HCV prevalence among People who inject drugs (PWID) in China remains above 40% for a long time, and the current prevention strategies have limited effect on HCV epidemic in PWID. Direct-acting antivirals(DAAs) have improved the sustained virological response rate (SVR) to 90% and above. HCV treatment and cure not only decreases the progression risk for people who are HCV infected, but also reduce the source of HCV transmission. HCV treatment and cure involves HCV testing, treatment and finally achieving SVR, However, there is no HCV care intervention targeting at PWID. Based on our previous HCV progression model, this project aims to develop a mathematical model incorporating agent-based simulated PWID, HCV transmission section, and HCV progression section. The model will be used to predict HCV prevalence, HCV incidence and HCV complication burden under different HCV care cascade intervention scenarios. The health economic analysis will be conducted to select the appropriate intervention scenarios. The results and conclusions of our project will provide mathematical modeling and valuable quantitative data for the development of China’s own HCV care cascade intervention strategies in PWID population.
我国注射吸毒人群HCV感染率长期维持在40%以上,现有的防控手段难以降低该人群HCV感染率。新型直接抗病毒药物(DAAs)的出现将HCV治愈率提高到90%以上,治愈HCV感染者不仅在个体水平降低HCV并发症,而且在群体水平减少传染源,起到预防的作用。HCV治愈涉及到检测、转介治疗和最终治愈一个完整的诊疗链,但我国并没有在注射吸毒人群中针对HCV诊疗链的干预策略,亟需国家出台相关政策。本项目拟在前期构建的HCV疾病进展模型研究的基础之上,设计构建适用于我国注射吸毒人群HCV诊疗链干预预测模型包括智能体模拟吸毒人群、HCV传播动力学模块和HCV疾病进展模块,利用模型预测不同HCV诊疗链干预方案下注射吸毒人群HCV感染率、新发感染率和并发症变化情况,并对不同干预方案开展卫生经济学评价,筛选出合理的干预方案。本项目的研究结果可以为我国制定注射吸毒人群HCV诊疗链干预策略提供模型工具和数据支持。

结项摘要

中国是全球注射吸毒人口最多的国家,据估计约有250万人注射吸毒,其中43.1%感染了HCV,因此制定注射吸毒人员的HCV防治策略对整个国家的HCV防治至关重要。该项目组通过文献检索和专家咨询等方式,根据中国注射吸毒人群的特点构建了HCV诊疗链干预预测数学模型。模型框架包括了HCV传播与诊疗和疾病进展的不同模块。我们使用了近似贝叶斯计算法(ABC)拟合历史的观察数据,估计了吸毒人员HCV传播的关键参数值,并通过敏感性分析验证了模型及关键参数的准确性。基于该模型和防控实际,课题组设计并定量评估了8种不同的干预场景对注射吸毒人员的HCV防控效果。模型计算结果表明,与现状情况相比,从2016年到2030年,情景S8估计将使新的HCV感染数量减少47.39%,DC病例减少75.10%,HCC病例减少75.29%,以及HCV相关死亡病例减少65.57%。场景S2-S5的每次治愈的平均成本(2373.34-2570.01美元)远低于场景S1的成本(42287.59美元)。强化筛查(场景S2-S5)能更早发现并诊断HCV感染者,从而更早地接受治疗,治愈的成本更低。研究的结论表明,将HCV诊疗整合到降低危害干预项目,最大限度的增强HCV诊疗干预(S8)能够最大限度的降低注射吸毒人群HCV流行负担,整体而言HCV诊疗干预均具有不错的成本效益,该研究为我国吸毒人群 HCV诊疗链干预相关政策的制定提供模型工具和数据支撑。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Changes in Influenza Activity and Circulating Subtypes During the COVID-19 Outbreak in China.
中国 COVID-19 疫情期间流感活动和循环亚型的变化
  • DOI:
    10.3389/fmed.2022.829799
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Frontiers in medicine
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zheng L;Qi J;Wu J;Zheng M
  • 通讯作者:
    Zheng M
Worldwide burden of genital human papillomavirus infection in female sex workers: a systematic review and meta-analysis
全球女性性工作者生殖器人乳头瘤病毒感染负担:系统评价和荟萃分析
  • DOI:
    10.1093/ije/dyaa289
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Wu, Jie;Ding, Cheng;Yang, Shigui
  • 通讯作者:
    Yang, Shigui
Development and validation of a prognostic nomogram model for ICU patients with alcohol-associated cirrhosis
酒精相关性肝硬化 ICU 患者预后列线图模型的开发和验证
  • DOI:
    10.1016/j.dld.2023.01.148
  • 发表时间:
    2023-03-24
  • 期刊:
    DIGESTIVE AND LIVER DISEASE
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Zheng,Luyan;Lu,Yining;Wu,Jie
  • 通讯作者:
    Wu,Jie
The associations of tobacco use, sexually transmitted infections, HPV vaccination, and screening with the global incidence of cervical cancer: An ecological time series modelling study
烟草使用、性传播感染、HPV 疫苗接种和筛查与全球宫颈癌发病率的关联:生态时间序列模型研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    EPIDEMIOLOGY AND HEALTH
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Luyan Zheng;Yushi Lin;Jie Wu;Min Zheng
  • 通讯作者:
    Min Zheng
Global burden and trends of neglected tropical diseases from 1990 to 2019
1990年至2019年被忽视的热带病的全球负担和趋势
  • DOI:
    10.1093/jtm/taac031
  • 发表时间:
    2022-03-03
  • 期刊:
    JOURNAL OF TRAVEL MEDICINE
  • 影响因子:
    25.7
  • 作者:
    Lin, Yushi;Fang, Kailu;Wu, Jie
  • 通讯作者:
    Wu, Jie

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    上官文斌
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  • 发表时间:
    2011
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴杰;王志新
  • 通讯作者:
    王志新

其他文献

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幽门螺旋杆菌感染引发胃癌的数学模型构建与防治策略研究
  • 批准号:
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  • 项目类别:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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