每个人都喜欢做一个吹毛求疵的人，指出流感疫苗的无效性，或者我们在预测正确匹配方面的糟糕记录。该疫苗必须能够预防 三种或四种不同的病毒，每种病毒都有其独特的基因特征，而且每年的预测常常是不准确的。于是乎，那些唱反调的人就出现了。
他们说的没错。为什么我们如此难以知道该生产哪种 疫苗？我们又能如何改进呢？
流感是一种狡猾的小恶魔
流感病毒很棘手。与其他更稳定的疾病不同，流感病毒会不断地变形成略微不同的形式，以逃避我们每年的疫苗接种。这是我们每年都需要接种疫苗的核心原因——总有新的基因变种出现。这在某种程度上类似于抗生素耐药性。病毒倾向于有更多的基因突变，因为它们的复制方式容易出错。对于更复杂的生物来说，持续的突变将是成问题的（只需几个关键的突变就可能导致人类患上癌症）。但流感病毒却因突变而蓬勃发展。大量的错误意味着在某个时候，其中一种毒株会变得足够不同，以至于疫苗诱导的免疫力停止起作用。
大多数病毒都会经历某种形式的进化，但流感病毒的进化速度尤其快（艾滋病毒甚至更快——它可以在一天内适应并逃避新的药物）。当流感从中国传播到美国时，它已经变成了全新的形态。
由于这种持续的变化，世界卫生组织必须等到每年二月北半球流感季节之前才能做出疫苗选择的决定。这给了制药公司足够的时间来生产疫苗，但又希望足够接近季节开始，以便做出准确的预测。然而，六个多月的时间足够病毒进化，所以有时疫苗的效果会很差。如果我们能够瞬间生产疫苗——或者知道每年的冬天病毒会是什么样子——我们会更频繁地做出正确的预测。但我们做不到。
我们终于在开发预测工具
近年来，用于预测流感的工具有所增加。由美国疾病控制与预防中心运营的 流行病预测计划（Epidemic Prediction Initiative，简称 EPI）收集了 28 种不同模型的预测结果，并监测每种模型预测流感季节的准确性。EPI 还将这些模型合并成一个超级模型，该模型通常比任何单个模型都更准确。
每个模型都考虑了不同的因素并预测特定的变量。有些模型侧重于疫情爆发的时间，有些则侧重于哪些毒株将占主导地位。卡内基梅隆大学的一个系统 每周从志愿者那里进行民意调查，并试图根据群体智慧来预测疫情爆发。该模型的效果与其另一种利用机器学习分析 CDC 数据进行的系统不相上下。两者都优于合并模型。
其他大学也加入了 预测的行列，但到目前为止，还没有任何一个系统能够稳固到可以作为制定实际决策的基础。
考虑病毒进化可以改进预测
2016 年 6 月，在公众不知情的情况下，芝加哥大学的研究人员正在预测即将到来的季节流感病例的数量。他们的系统使用标准的流行病学数据，但也包含了病毒进化的信息。这个额外的组成部分使他们能够准确预测 2016-17 赛季疫情的严重程度。他们于周三在《科学转化医学》杂志上发表了 他们的研究结果。
快速提示：这项特定分析只关注了美国的一个地区，而且根本没有考虑疫情爆发的时间。尽管如此，它还是超越了我们目前所有的预测方法。目前，我们依赖于在流感季节期间收到的数据，而这个模型能够在夏季之前做出预测。这还不够早，无法影响疫苗的选择，但可能足以让医疗保健系统有时间更好地准备。如果已知某些地区风险较高，我们可以提供更多的疫苗和其他物资。
这一切都还处于初步阶段——我们明年无法以特别高的准确度来预测流感——但这都是我们在每年这场我们输掉太多次的战斗中的重要进展。人们往往不认真对待流感，尽管它每年仅在美国就导致 约 40,000-50,000 人死亡。如果我们能做出更好的预测，我们可能会激励更多人接种疫苗——或许还能在此过程中挽救一些生命。
