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和现在生态学的很多项目一样，普洛赖特的项目，也需要将从实地采集的数据和电脑中的数学模型结合起来。她解释说，基本的概念框架是20世纪20年代的时候由科马克和麦克肯德科发展起来的。她指的是我之前曾经提到过的SIR模型（易感–感染–康复）。找到了一脉相承的理论来源，她开始讨论某个蝙蝠群体中易感、感染和康复的蝙蝠的数量。如果这个蝙蝠群体和其他蝙蝠群体隔离开来，并且数量不够大，那么病毒就会在这个群体中传播，感染易感的蝙蝠，然后它们会康复（并且获得了免疫力不会再次感染），直到这个群体当中不再存在任何易感个体。接下来这种病毒就会消亡，就像麻疹会在与世隔绝的村子中消失一样。最终，这种病毒还会通过一只新加入这个群体而又感染的蝙蝠再次感染这个蝙蝠群体。这就和我提到马尔堡病毒时提到的闪烁的圣诞节彩灯的模式完全一致。生态学家将这种现象称为集合种群（metapopulation）：即众多群体生活在一起。为了避免灭绝，病毒逐次感染相对来讲和其他蝙蝠群体隔离开来的蝙蝠群体。病毒在一个蝙蝠群体中消亡又会出现、感染另外一个蝙蝠群体，它可能不会在任何一个蝙蝠群体中永远存在，但总是能够在某个蝙蝠群体中生存下来。这些病毒像彩灯一样逐次打开或者熄灭，但是从来不会都打开或者都熄灭。如果这些蝙蝠群体的距离非常远，那么不同群体的蝙蝠几乎不会发生融合，这样病毒的重新感染率就很低。病毒的暴发就像彩灯一样慢慢地被打开或者关上。
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现在想象一下集合种群中某个蝙蝠群体。这个群体经历了SIR的阶段，每一只蝙蝠都被病毒感染，也都康复了，这种病毒在这个蝙蝠群体当中消失了，但并不是永远消失。随着时间的流逝，新出生的蝙蝠超过死亡的蝙蝠的数量会提高易感的比率，这个蝙蝠群体整体感染病毒的能力又会有所提高。蝙蝠群体相隔的距离越远，病毒重新感染这个群体的时间间隔就越长；间隔的时间越长，新生的易感蝙蝠就越多；易感的蝙蝠越多，感染再次暴发的可能性就越大。普洛赖特在描述这个模型像上帝般的强大作用时说：“当病毒再次袭击蝙蝠群体后，病毒的暴发会显得更加来势凶猛。”这时，圣诞节彩灯的比喻就显得不是那么恰当了，因为一盏灯如果突然像普通星星中的超新星闪点亮。
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当然，普洛赖特需要处理的是数字而不是比喻的说法。但是她的这些数字基本上反映了病毒在蝙蝠群体中暴发的情况。这个模型和事实相关的基础在于最近几十年来澳大利亚的飞狐群体越来越隔离开来。她告诉我：“澳大利亚东海岸过去曾经是大片的森林，所以蝙蝠群体均衡地分布在海岸线上。”过去，它们的栖息地的流动性相对较大。它们的食物来源多样，各个季节各有不同，主要是花蜜和水果，成片地分布在森林中。每一种蝙蝠群体大约由几百只或者几千只蝙蝠组成，它们晚上出去觅食，白天返回栖息地，并且季节性地进行迁移以便能够更加接近食物较多的地方。由于这种迁移，一些蝙蝠会从一个蝙蝠群体飞到另外一个蝙蝠群体，如果它们正好感染了亨德拉病毒就会将这种病毒带入新的蝙蝠群体。总会发生这种小规模的蝙蝠群体的融合或者病毒感染的现象。很长一段时间以来，这种情况看起来和小型的红色狐蝠、其他飞狐和亨德拉病毒的情况相似。最近，情况发生了变化。
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改变栖息地是澳大利亚一个古老的传统，表现就是土著人燃烧土地上的作物。但是最近几十年来，开荒种地成了更加机械化、更为明显的一种趋势，带来的后果也更加难以恢复，这种情况在昆士兰州尤其如此。大片的古老森林被砍伐或者被推土机推平，用于建设养牛场和城市的扩张。人们开辟了果园，建起了城市公园，用茂盛的树木装点了自己的庭院，还在城市和郊区当中创造了种种诱惑。由于它们固有的栖息地正在消失、气候更加多样以及食物来源更加单一，蝙蝠发现生活在城市当中更为容易。”现在一个群体中聚集的蝙蝠数量更大，觅食的时候飞越的距离更短，生活的范围离人类更近（距离人类养的马匹的距离也越来越近）。飞狐现在生活在悉尼，生活在墨尔本，生活在凯恩斯，生活在布里斯班北部围场上的莫顿湾无花果上。
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我知道普洛赖特接下来要说什么，就努力将最后的这些信息在头脑中形成一个图景。也就是说，这些聚集在一起生活的蝙蝠更加不爱远距离飞行，更加适应城市生活，不再那么需要长途飞行寻找野外的食物，互相感染病毒的趋势不再像以前那样频繁？在此期间，它们增长了更多易感的蝙蝠？所以如果病毒再次来袭，那么感染疾病的发生会更加突然，更加猛烈？病毒存在的范围也会更广，数量也会更大？
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她说：“一点没错。就是这样。”
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“这种病毒传染给其他物种的可能性也会增大？我想提到这个道理，但是普洛赖特还要捕捉很多蝙蝠，还要收集很多数据，还要考虑很多模型当中的参数，没有让我再继续问下去。我们那次谈话以后5年，她完成了博士论文，成为研究亨德拉病毒方面的权威，她将自己的工作和想法发表在一份权威的杂志《皇家协会通讯》（Proceedings of the Royal Society）上。但是，当时在北部领土阴雨连绵，水位高涨之际，她简短地说明了论文的主旨。
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她说：“这只是一个理论。”
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雷恩娜·普洛赖特非常清楚，既然是理论那么就需要检验。通过观察、假设和检验才能得到科学的看法。另外一个假设是关于埃博拉病毒的。如果你也在认真阅读此书，就会发现注意到在前几页除了提到蝙蝠为宿主的病毒，如亨德拉病毒、立百病毒和其他病毒以外，我也提到了埃博拉病毒。因此要澄清一下：将这些病毒归类在一起，只是一种尝试。这只是种假设还需验证以证实埃博拉病毒是否来自蝙蝠——从动物身上分离病毒仍然是确认宿主的黄金标准。这一目标也许很快就能实现了，人们正在努力。同时，蝙蝠身上携带埃博拉病毒的假说看起来越来越能站得住脚，因为乔纳森·唐纳率领的团队已经从蝙蝠分离出了马尔堡病毒，这种病毒和埃博拉病毒有着非常密切的联系。同时，另外一些有关埃博拉病毒的数据使得这种假设得到了进一步的证实，这些数据来自一个小女孩的经历。
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艾瑞克·勒罗伊（Eric Leroy）是一位在巴黎接受培训的病毒学家，现在在加蓬的弗朗斯维尔工作，已经跟踪观察埃博拉病毒10多年了。这时他率领的团队重新还原了关于这个小女孩的故事。这份新的证据不是来自于分子病毒学的发现，而是来自于传统的病毒学的调查工作——采访幸存者、追踪事件之间的联系、辨清病毒暴发的规律。故事的背景是，刚果民主共和国一个南部省份的卢拉河（Lulua River）边一个叫作鲁耶波（Luebo）的村子暴发了埃博拉–扎伊尔病毒。2007年5月底到11月期间，260多人看起来或者（后来有些病毒得到了确诊）肯定患上了埃博拉病。很多人死去，致死率达到了70%。作为和刚果民主共和国卫生部合作的WHO国际反应分队的一支，勒罗伊和同事10月份来到了这个村子。勒罗伊的团队主要研究病毒传播的途径，所有的线索都指向了一位55岁的妇女。在他们的报告中将其称为A病人。她可能不是第一个感染此病的人，而是第一个确诊的病例。按照刚果这个村子的标准已经算是老年人了，在出现高烧、呕吐、腹泻和出血等症状后死去。11个曾经和她有过密切接触的人，主要帮助照顾过她的家人又相继发病去世。这场疾病的暴发从这个村子蔓延开来。
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勒罗伊和他的团队想知道这位妇女是如何感染上这种疾病的。在她之前村子里没有任何人出现发病的症状。因此调查人员将调查的范围扩展到附近的几个村庄，这些村庄分布在卢拉河两岸和附近的森林中。从他们的访谈和实地调查中，他们得知这些村庄通过小路相连，每到周一就会有很多的人和车辆去到同一个村庄，莫波莫纳2村（Mombo Mounene 2），一个每周一次的大型集市的所在地。他们还了解到每年都有迁徙的蝙蝠汇聚于此。
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蝙蝠通常是每年的4月和5月到达这里，作为长途迁徙途中的一个落脚之处，在卢拉河中的两个小岛上找到栖息地和野生的果树。勒罗伊的团队听说，在普通的年份中可能会有几千只或者上万只的蝙蝠。2007年到达此处的蝙蝠数量尤其多。从栖息的岛上，蝙蝠分布在整个地区，它们有时在卢拉河北岸的棕榈树种植园觅食，这个种植园是殖民时代遗留下来的，现在已经荒芜了，但是4月份的时候，种植园中的树上还能长出棕榈果。这些蝙蝠当中多为垂头果蝠（Hypsignathus monstrosus）和富氏饰肩果蝠（Epoinops franqueti），这两种果蝠为勒罗伊发现过埃博拉抗体的三种蝙蝠当中的两种。休息的时候，这些蝙蝠密集地倒挂在树枝上。当地人由于非常需要补充蛋白质和赚些现钱，就用枪捕杀这些蝙蝠。垂头果蝠，体型较大且多肉，价格较高。一声枪响可以打下来几十只蝙蝠。很多刚刚被射杀、血迹未干的蝙蝠被带到了莫波莫纳2村每周一次的集市上，买主就把它们买回去当作晚饭。
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有一个经常从自己的村子到集市上买蝙蝠的男子好像感染了埃博拉病毒，但是情况不是很严重。调查人员将他称为C病人。他自己并不是捕杀蝙蝠的猎人而是一个购买蝙蝠的顾客。根据C病人自己的回忆，5月底或者6月初的时候，他出现了轻微的症状，主要是发烧和头痛，后来就康复了，但事情并没有就此结束。勒罗伊和他的研究团队回来在报告中称：“C病人是一个4岁女孩（B病人）的父亲，这个小女孩6月12日突然发病，在出现呕吐、腹泻和高烧等一系列症状后，于2007年6月16日死亡。”这个小女孩没有出现出血的症状，也没有接受过埃博拉病毒检测，但是诊断其为埃博拉病毒好像不无根据。
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她是如何感染埃博拉病毒的？可能她也分吃了感染了埃博拉病毒的果蝠。那么那些吃了蝙蝠肉的人感染埃博拉病毒的概率有多大呢？很难说也很难估计。如果垂头果蝠是埃博拉病毒的宿主，那么这种病毒在某一个蝙蝠群体当中的流行程度有多少？这是另外一个未知的问题。唐纳发现埃及果蝠中的马尔堡病毒感染率为5%，也就是说20只蝙蝠中就有1只感染了这种病毒。如果假设埃博拉病毒在垂头蝙蝠当中的感染率也为5%，那么这个女孩的家庭真是饥饿难耐又非常不幸。他们可能吃了19只蝙蝠而没有感染，而吃了这第20只蝙蝠的时候就不幸染病了。如果这一家人分食了这只蝙蝠，为什么女孩的母亲和其他家庭成员没有发病呢？也许，女孩的父亲在市场买蝙蝠的过程中被感染或者被弄脏了手之后，抱着女孩（附近照顾孩子的普遍做法）沿着小路回到了村中。这个女孩的父亲，C病人好像并没有把这种病毒传染给其他人。
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但是这个小女孩却继续将病毒传染下去。根据当地的传统，她的尸体由家里的一个好朋友清洗之后埋葬，这位朋友就是后来被称为A病人的那位55岁的妇女。
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“A病人在准备葬礼仪式的时候可能病毒就传染给她了。”勒罗伊的团队在报告中写道，“采访到准备葬礼的另外两个人，女孩的母亲和祖母的时候，她们没有和女孩的尸体直接接触，接下来的4周也没有出现感染之后的临床症状。”她们在准备葬礼清洗女孩尸体的过程中很明显只是在看并没有动手接触女孩的尸体。但是A病人忠实地履行了这个家庭密友应该履行的职责，她接触了女孩的尸体，然后继续正常的生活，具体点说就是她生命中剩下的那点时光。她继续正常的社会交往，183人因此感染了埃博拉病毒而死去。
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勒罗伊的团队还在还原这个故事，也非常想知道这样做的意义何在，也不禁对自己的做法提出了这样几个问题。为什么父亲传染了女儿而没有传染其他人？可能是因为他的症状比较轻，体内感染的病毒水平比较低没有太强的传染力？但是如果他的症状较轻，为什么他女儿的症状却如此严重，在4天之内就导致了女孩的死亡？也许这样一个小孩又呕吐又腹泻，是死于脱水？为什么只有一例蝙蝠传播给人的病例？C病人有什么特别之处，成为和这种病毒宿主直接联系的唯一病例？嘿，也许他并不是和这种病毒宿主有直接联系的唯一病例，只是被人注意到的唯一一个病例。勒罗伊的团队在报告中写道：“实际上，很有可能其他几个人也是被蝙蝠传染了这种病毒，但是后来人传染所需的环境并不存在。”他们指的是终端感染。有人发病后，孤独地承受病痛的折磨或者家人或者朋友刻意保持距离的照顾（将食物和水放在小屋的门口），然后孤独死去，然后不再举行葬礼就将病人埋葬。艾瑞克·勒罗伊不知道鲁耶波地区还有多少不幸的人也吃了蝙蝠、接触过蝙蝠，感染了埃博拉病毒、发病后被扔进坑中再也没有感染其他人。在这些偏远的村庄，由于疾病暴发给人们带来了极大的恐慌，这样的终端感染病人的数量很可能非常大。
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这样的情况使得勒罗伊的团队开始考虑关键的问题。如果没有达到人传染人的条件，那么人传染人究竟需要什么条件？为什么鲁耶波村的疾病暴发规模不是非常大？为什么这些零星的病例没有像火焰遇到木头那样引起疾病的大规模暴发？这场疾病5月暴发，而WHO的反应团队10月份才赶到此地，所以这些问题的答案也就不得而知。
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人类之间的传染是这种疾病的关键。病毒能否在人与人之间传染是区别奇怪、可怕偶尔发生的地区性的神秘疾病（如埃博拉病毒）和可以在全球范围传播的传染病的关键。还记得罗伊·安德森和罗伯特·梅关于尚未暴发的流行病动态模式的简单公式吗？
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R0=βN/（α+b+v）
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在这个公式中，β代表的是传播率，使用这个字母主要是担心如果不是数学家或者不是希腊人会引起误解。β在这个简单的表达式中代表的是一个具有重要作用的分数值，一个乘数。这个公式的意思是如果β的值发生大的变化，R0的值也会发生大的变化。你的记忆力足够好的话就会记得R0是疾病暴发的一个衡量值。
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有些人畜共患病的病原体从一开始就具有在人类当中高效传播的能力，尽管它们在其他宿主身上生存了很长一段时间，却偶然地就具有在人类当中传播的一种适应性的行为。2002~2003年在广东和香港出现的SARS-CoV在疾病暴发之初就具有这种能力。不管这次暴发之后SARS-CoV藏身何处或者为什么隐藏起来，它天生就具有这种能力。亨德拉病毒并不具备这种能力，这种病毒只能在马匹当中迅速传播却并不能在人类当中传播。当然，病原体可以通过在人类宿主身上变异和进化来获得这种人传染人的能力。你注意到过15年前被疾病专家称为H5N1型的持续暴发、感染率较低的禽流感吗？尽管这种禽流感病毒没有造成人类大规模的死亡，却引起了疾病专家的忧虑。猪流感周期性地在人类当中出现（就像在2009年暴发的时候那样来得也快去得也快），有时能够造成疾病的大流行，有时（如2009年的那次暴发）并不如预计的那么糟糕。但是禽流感却属于另外一种对人类非常有威胁的病毒。流感科学家对这种病毒非常担忧是因为他们知道H5N1流感具有如下的特点：（1）在人类体内毒性极强，发病率较低但是致死率较高；（2）在人类之间的传播能力差。如果你感染了这种病毒，很可能会导致死亡，但是除非是由于屠宰感染的禽类，否则不太可能感染禽流感。很多人不会亲自屠宰自己养殖的禽类，世界各地的卫生官员尽全力地保证我们包装在塑料袋或者其他包装中处理的死亡或者肢解的禽类没有感染上病毒。但是如果H5N1变异或者重组的方式得当，进化得适应在人类之间传播，那么H5N1将成为1918年以来导致人类死亡最大和最快的疾病。
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病原体是如何获得这样的适应能力的呢？基因改变（通过变异或者其他方式）是个随机的过程，是个看运气的游戏。但是如果机会足够多的话就可能增加病毒达到自己目的的机会——也就是说，机遇能够提高进化所带来的改变。变化的机会越多，成功的概率就越大。又和琼·爱泼斯坦的话吻合了：机遇。
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