通过案例研究展示的探索人畜共患相互作用的One Health框架-动脉网

A One Health framework for exploring zoonotic interactions demonstrated through a case study

Nature 等信源发布 2024-07-15 18:48

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AbstractThe eco-epidemiology of zoonoses is often oversimplified to host-pathogen interactions while findings derived from global datasets are rarely directly transferable to smaller-scale contexts. Through a systematic literature search, we compiled a dataset of naturally occurring zoonotic interactions in Austria, spanning 1975–2022.

摘要人畜共患病的生态流行病学通常被过分简化为宿主-病原体相互作用，而来自全球数据集的发现很少直接转移到较小规模的环境中。通过系统的文献检索，我们收集了1975-2022年间奥地利自然发生的人畜共患相互作用的数据集。

We introduce the concept of zoonotic web to describe the complex relationships between zoonotic agents, their hosts, vectors, food, and environmental sources. The zoonotic web was explored through network analysis. After controlling for research effort, we demonstrate that, within the projected unipartite source-source network of zoonotic agent sharing, the most influential zoonotic sources are human, cattle, chicken, and some meat products.

我们引入人畜共患网络的概念来描述人畜共患病原体，宿主，媒介，食物和环境来源之间的复杂关系。通过网络分析探索了人畜共患网络。在控制了研究工作之后，我们证明，在预期的人畜共患病原体共享的单方来源网络中，最有影响力的人畜共患源是人类，牛，鸡和一些肉制品。

Analysis of the One Health 3-cliques (triangular sets of nodes representing human, animal, and environment) confirms the increased probability of zoonotic spillover at human-cattle and human-food interfaces. We characterise six communities of zoonotic agent sharing, which assembly patterns are likely driven by highly connected infectious agents in the zoonotic web, proximity to human, and anthropogenic activities.

对One Health 3-cliques（代表人，动物和环境的三角形节点集）的分析证实了人畜共患传染病在人畜和人类食物界面溢出的可能性增加。我们描述了六个人畜共患病原体共享社区的特征，这些组装模式可能是由人畜共患网络中高度连接的传染源，与人类的接近和人为活动驱动的。

Additionally, we report a frequency of emerging zoonotic diseases in Austria of one every six years. Here, we present a flexible network-based approach that offers insights into zoonotic transmission chains, facilitating the development of locally-relevant One Health strategies against zoonoses..

此外，我们报告了奥地利新出现的人畜共患疾病的频率为每六年一次。在这里，我们提出了一种灵活的基于网络的方法，该方法提供了对人畜共患传播链的见解，有助于制定针对人畜共患疾病的本地相关健康策略。。

IntroductionZoonoses are caused by pathogens naturally transmissible between humans and wild or domestic animals. Places where humans and animals or animal products interact create interfaces that facilitate zoonotic agent transmission. Notably, approximately 99% of endemic zoonotic infections in humans originate from domesticated animals, within anthropogenic environments, either directly or indirectly through contaminated food or vectors1.

引言人畜共患病是由人类与野生或家畜之间自然传播的病原体引起的。人类和动物或动物产品相互作用的地方创造了促进人畜共患传播的界面。值得注意的是，大约99%的人类地方性人畜共患感染源于人为环境中的驯化动物，直接或间接通过受污染的食物或媒介1。

Morand, et al.2 provided statistical evidence supporting the positive relationship between the duration of domestication and the diversity of zoonotic agents that humans share with each domestic species, which was initially hypothesised by McNeill3. In addition, over 60% of human emerging infectious diseases (EIDs) are zoonotic4.

Morand等[2]提供了统计证据，支持驯化持续时间与人类与每个家养物种共有的人畜共患病原体多样性之间的正相关关系，这最初是由McNeill3假设的。此外，超过60%的人类新发传染病（EIDs）是人畜共患的4。

Although direct zoonotic spillover from wildlife is rare and wildlife-to-human transmission typically occurs through indirect transmission1, more than 70% of these zoonotic emergences are caused by pathogens with a wildlife origin4. However, the full host breadth of endemic and emerging zoonotic agents, as well as their animal and environmental reservoirs are rarely identified nor mapped.In most zoonotic disease systems, interactions occur among multiple animal host species, environmental sources (including invertebrate vectors), and involve multiple infectious agents5.

虽然野生动物的直接人畜共患溢出很少见，野生动物向人类的传播通常通过间接传播1发生，但这些人畜共患突发事件中有70%以上是由野生动物来源的病原体引起的4。然而，很少发现或绘制出地方性和新兴人畜共患病原体及其动物和环境宿主的全部宿主范围。在大多数人畜共患疾病系统中，多种动物宿主物种，环境来源（包括无脊椎动物载体）之间发生相互作用，并涉及多种传染源5。

Therefore, exploring disease dynamics in these multi-source, multi-agent systems necessitates considering the complex ecology of the interactions, e.g., the host-pathogen community assemblages, the existence of environmental reservoirs, and the involvement of vectors5,6,7. Unfortunately, this complexity is often ignored due to the lack of comprehensive datasets, making it challenging to embrace a transdisciplinary perspective.

因此，在这些多源多智能体系统中探索疾病动态需要考虑相互作用的复杂生态学，例如宿主-病原体群落组合，环境水库的存在以及载体的参与5,6,7。不幸的是，由于缺乏全面的数据集，这种复杂性经常被忽视，因此采用跨学科的观点具有挑战性。

Furthermore, n.

此外，n。

Data availability

数据可用性

The raw dataset generated in this study, as well as its cleaned and validated version, are available in the Supplementary Code. The data has also been archived in the study repository on figshare with the identifier: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.2530617795.

补充代码中提供了本研究中生成的原始数据集及其清理和验证版本。数据也已存档在figshare上的研究存储库中，标识符为：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.2530617795.

Code availability

代码可用性

All analyses were conducted in R Statistical Software version 4.3.0 (2023-04-21) “Already Tomorrow”. The documented R scripts used for data cleaning, validation, processing, and analysis, are available in Supplementary Code. The READ.ME file contains the necessary instructions to run the code and replicate our results.

所有分析均在R统计软件版本4.3.0（2023-04-21）“已经明天”中进行。补充代码中提供了用于数据清理，验证，处理和分析的已记录的R脚本。阅读。ME文件包含运行代码和复制结果的必要说明。

These files have also been archived in the study repository on figshare95..

这些文件也已存档在figshare95的研究存储库中。。

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Download referencesAcknowledgementsThe authors thank Sina Sajjadi and Rafael Prieto-Curiel for their valuable insights and advice on network analysis.Author informationAuthors and AffiliationsCentre for Food Science and Veterinary Public Health, Clinical Department for Farm Animals and Food System Science, University of Veterinary Medicine Vienna, Vienna, AustriaAmélie Desvars-Larrive, Anna Elisabeth Vogl, Gavrila Amadea Puspitarani & Annemarie KäsbohrerComplexity Science Hub, Vienna, AustriaAmélie Desvars-Larrive, Gavrila Amadea Puspitarani & Liuhuaying YangCentre of Pathobiology, Department of Biological Sciences and Pathobiology, University of Veterinary Medicine Vienna, Vienna, AustriaAnja JoachimAuthorsAmélie Desvars-LarriveView author publicationsYou can also search for this author in.

下载参考文献致谢作者感谢新浪Sajjadi和Rafael Prieto Curiel在网络分析方面的宝贵见解和建议。作者信息作者和附属机构维也纳兽医大学农场动物和食品系统科学临床系食品科学和兽医公共卫生研究所，维也纳，澳大利亚兽医学院，安娜·伊丽莎白·沃格尔，加夫里拉·阿马迪亚·普斯皮塔拉尼和安妮玛丽·科斯伯雷复杂性科学中心，维也纳，澳大利亚兽医学院，加夫里拉·阿马迪亚·普斯皮塔拉尼和刘华英病理生物学中心，维也纳兽医学院生物科学和病理生物学系，维也纳，澳大利亚ations您也可以在中搜索此作者。

PubMed Google ScholarAnna Elisabeth VoglView author publicationsYou can also search for this author in

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PubMed Google ScholarGavrila Amadea PuspitaraniView author publicationsYou can also search for this author in

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PubMed Google ScholarAnja JoachimView作者出版物您也可以在

PubMed Google ScholarAnnemarie KäsbohrerView author publicationsYou can also search for this author in

PubMed Google ScholarAnnemarie KäsbohrerView作者出版物您也可以在

PubMed Google ScholarContributionsInitial concept: A.D-L.; Analysis design: A.D-L.; Data collection: A.V. and A.D-L.; Data collation and processing: A.D-L. and A.V.; Data analysis and modelling: A.D-L. and G.A.P.; Visualisation: A.D-L., L.Y. and G.A.P.; Writing (initial draft): A.D-L.

PubMed谷歌学术贡献概念：A.D-L。；分析设计：A.D-L。；数据收集：A.V.和A.D-L。；数据整理和处理：A.D-L。和A.V。；数据分析和建模：A.D-L。和G.A.P。；可视化：A.D-L.，L.Y.和G.A.P。；写作（初稿）：A.D-L。

and A.V.; Writing (review and editing): A.D-L., A.V., G.A.P., L.Y., A.J. and A.K.Corresponding authorCorrespondence to.

和A.V。；写作（评论和编辑）：A.D-L.，A.V.，G.A.P.，L.Y.，A.J.和A.K.对应作者回复。

Amélie Desvars-Larrive.Ethics declarations

阿米莉·德斯瓦尔斯·拉里夫。道德宣言

Competing interests

相互竞争的利益

The authors declare no competing interests.

作者声明没有利益冲突。

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同行评审

Peer review information

同行评审信息

Nature Communications thanks Younjung Kim, Thierry Lefrançois and Marisa Peyre for their contribution to the peer review of this work. A peer review file is available.

《自然通讯》感谢Younjung Kim、Thierry Lefrançois和Marisa Peyre为这项工作的同行评审做出的贡献。同行评审文件可用。

Additional informationPublisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.Supplementary informationSupplementary InformationPeer Review FileDescription of Additional Supplementary FilesSupplementary CodeReporting SummaryRights and permissions.

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Reprints and permissionsAbout this articleCite this articleDesvars-Larrive, A., Vogl, A.E., Puspitarani, G.A. et al. A One Health framework for exploring zoonotic interactions demonstrated through a case study.

转载和许可本文引用本文Desvars Larrive，A.，Vogl，A.E.，Puspitarani，G.A。等人。通过案例研究证明了探索人畜共患相互作用的一个健康框架。

Nat Commun 15, 5650 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-49967-7Download citationReceived: 26 February 2024Accepted: 24 June 2024Published: 15 July 2024DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-49967-7Share this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard.

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