野生动物贸易在过去40年中推动了动物向人类病原体的传播。

人类与野生动物的互动促进了寄生虫和病原体的传播（ 1，2 ） ，并可能导致传染病暴发（ 3，4 ），包括造成大量死亡和长期社会经济损害的流行病和大流行病（ 1，5，6 ）。了解哪些因素影响人畜共患病原体（包括寄生虫）在不同物种间的传播是公共卫生工作的重中之重，也是理解疾病生态学的重要途径 （1，7 ） 。

野生动物贸易是人与动物互动的一种形式，它为动物向人类传播病原体创造了机会。这种情况可能发生在贸易的各个阶段，包括捕获、繁殖、运输、储存、仓储、零售、消费和陪伴 （ 1 , 8-12 ）。例如，据估计，在老挝野生动物市场购买三只芬氏松鼠（ Callosciurus finlaysonii ）的人，有 83%的概率会买到至少一只感染钩端螺旋体病的个体（ 11 ）。野生动物贸易也是人类疾病暴发的常见来源（ 8 , 13 ），包括新冠肺炎疫情（ 14 , 15 ）。尽管狩猎和食用野生动物肉类与艾滋病大流行（ 16 ）和一些埃博拉疫情（ 17 ）等重大流行病有关，但各种野生动物的利用和贸易也会导致人类传染病暴发（ 8 , 13 ）。例如，炭疽感染与用于制作鼓的野生动物皮毛有关，这些鼓在音乐家之间进行交易（ 18 ）；异宠贸易也与多起疫情暴发事件有关，包括 2003 年北美与草原犬鼠（ Cynomys ludovicianus ）相关的疥疮疫情（ 19 ）以及近期与鬃狮蜥（ Pogona vitticeps ）相关的沙门氏菌感染住院病例（ 20 ）。

近期关于宿主-病原体相互作用决定因素的研究主要集中在环境、生活史、生态和进化驱动因素上 （ 4 , 9 , 21-28 ）。然而，野生动物贸易中的疾病动态，包括人与野生动物之间的传播，仍然缺乏深入研究（ 1 , 29 , 30 ），以往的实证研究仅关注于量化贸易动物中人畜共患病原体的数量（ 31-34 ）。理论上，由于与人类频繁且密切的接触增加了病原体传播的机会（ 1 , 2 ） ， 贸易野生动物更有可能与人类共享病原体。这种传播可以通过人畜共患病溢出，即野生动物的病原体感染人类（ 35 ），也可以通过反向人畜共患病（或人畜共患病），即病原体从人类传播回野生动物[例如，白尾鹿感染严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2)]（ 2 , 36 ）。此外，物种交易越频繁，它们与人类共享的病原体就越多。

本文探讨了全球野生动物贸易与人类和野生动物之间病原体传播之间的联系，同时考虑了潜在的偏差和其他人为因素的影响。我们之所以将分析重点放在哺乳动物上，是因为许多人类新发传染病都起源于哺乳动物（ 26 , 37 ），而且与其他脊椎动物类群相比，哺乳动物的病原体已被更深入地研究（ 29 , 38 , 39 ）。此外，全球野生动物贸易涉及四分之一的哺乳动物物种，它们既可以作为活体动物（例如，用于生物医学研究和作为异宠），也可以作为产品（例如，用于毛皮行业和传统医药）（ 40 , 41 ）。为了进行分析，我们使用了三个大型野生动物贸易数据集来评估哺乳动物物种在全球合法和非法野生动物贸易中的出现情况：濒危野生动植物种国际贸易公约（CITES）( 42 )、执法管理信息系统（LEMIS）( 43 , 44 ) 以及查获野生动物及其预期用途数据集（DSW）( 45 )。CITES 贸易数据库记录了活体动物和动物产品的合法国际野生动物贸易。该数据库覆盖全球范围，时间跨度达五十年（1975 年至今），但仅包含 CITES 列入名录的物种记录（约占所有哺乳动物物种的 13%）( 42 , 46 )。LEMIS 贸易数据库汇总了 2000 年至 2022 年间进口到美国的活体动物和动物产品的记录 ( 43 , 44 , 47 )。 尽管 LEMIS 仅限于美国进口，且涵盖的时间跨度比 CITES 贸易数据库短，但它包含了所有哺乳动物物种，因此能够提供有关 CITES 未记录物种贸易的宝贵信息。因此，我们同时使用了 CITES 和 LEMIS 来评估合法全球野生动植物贸易的分类范围（即，排除了这些数据库中报告的所有非法贸易记录）。DSW（ 45 ）是目前最全面的非法野生动植物查获记录汇编。它汇总了 2010 年至 2019 年间来自三个数据库的非法贸易记录：CITES、LEMIS 和 TRAFFIC（ 48 ）。利用 CITES、LEMIS 和 DSW 的数据，我们构建了合法和非法全球野生动植物贸易中野生哺乳动物物种的全面图景，包括活体动物和动物产品的交换（图 S1）。接下来，我们利用 CLOVER 数据库评估了已知哪些野生哺乳动物物种与人类共享病原体。CLOVER 数据库是迄今为止最大的哺乳动物-病原体关联人工整理资源库 ( 49 )。CLOVER 记录了哺乳动物与病毒、细菌、真菌、蠕虫和原生动物病原体和寄生虫之间的 300 万个关联 [参见 ( 50 ) 和表 S1 以了解更多详细描述]。

结合哺乳动物贸易和哺乳动物-病原体关联数据集，我们检验了以下问题：(i) 与非贸易哺乳动物相比，贸易哺乳动物物种是否更有可能与人类共享病原体；(ii) 非法贸易和活体动物市场是否会增加传播风险；(iii) 哺乳动物物种在全球野生动物贸易中停留的年限是否能预测其与人类共享的病原体数量。所有分析均考虑了潜在的偏差，包括系统发育非独立性、地理差异和研究投入不均，以及其他可能影响野生动物贸易与人类-野生动物病原体共享之间联系的人为因素。由于进化亲缘关系会影响病原体共享（ 4 , 26 , 51 ），我们在所有模型中均使用 10 个系统发育特征向量作为协变量来控制哺乳动物物种间的系统发育非独立性[( 50 )和图 S2]。我们纳入物种的生物地理起源区域作为随机截距，以解释人畜共患病原体分布的空间变异（ 7 , 52 , 53 ）。由于病原体更容易在研究较为充分的物种中被检测到（ 24 , 54 ），我们将研究投入指数作为协变量纳入模型[（ 50 ）和图 1A ]。此外，我们还考虑了作为食物食用的野生哺乳动物（即野生动物肉），因为它们更容易被交易，也更容易将病原体传播给人类（ 55 , 56 ）。 最后，我们考虑了伴人性（倾向于生活在人类改造的环境或附近）对人畜共患病原体与野生动物贸易之间联系的潜在影响。这种影响可能存在，因为伴人性物种由于与人类或家养物种频繁接触，更有可能与人类共享病原体（ 9 , 24 , 25 , 57 ），并且由于它们比仅生活在偏远地区的物种更容易捕获（ 13 , 58 , 59 ），因此更容易出现在野生动物贸易中。我们通过对野生动物贸易和宿主-病原体关联数据集进行敏感性分析（图 S3 至 S5）来检验我们研究结果的稳健性。

结果

被交易的哺乳动物更有可能将病原体传染给人类。

在 2079 种贸易哺乳动物中，41%与人类共享至少一种病原体，而非贸易哺乳动物中仅有 6.4%与人类共享病原体（ 图 1，A 至 C ）。使用二项式模型，我们发现贸易哺乳动物与人类共享病原体的可能性是其他哺乳动物的 1.5 倍（ P <0.0001； 图 1D ；详细统计数据见表 S4，敏感性分析见表 S5 和图 S3）。该模型表明，与人类共生的物种与人类共享病原体的可能性是其他物种的 1.2 倍（ P <0.0001； 图 1D ），而作为野味食用的物种与人类共享病原体的可能性则较弱，仅为 1.1 倍（ P =0.052； 图 1D ）。为了厘清贸易与人畜共患病宿主状态之间的直接和间接关系，我们构建了一个分段结构方程模型，将贸易、伴人现象、野生动物肉类消费、研究投入和人畜共患病状态联系起来（ 图 1E ）。该结构方程模型证实，贸易对人畜共患病宿主状态具有显著的正向直接影响[标准化效应（Std. Eff.）= 0.15， P < 0.0001]，而伴人现象（Std. Eff. = 0.06， P < 0.0001）和野生动物肉类消费（Std. Eff. = 0.04， P = 0.05）的直接影响较小。除了直接影响外，贸易还通过研究投入间接影响人畜共患病状态（Std. Eff. = 0.22，总效应为 0.37； 图 1E ）。与人类共生和野生动物肉的使用对人畜共患宿主状况的总影响较小（分别为 0.16 和 0.13），这主要通过贸易和研究努力来调节（ 图 1E 和表 S6）。 总体而言，野生动物贸易中的哺乳动物与人类共享至少一种病原体的可能性显著更高，这种关联部分是由于研究投入增加所致，并因与人类共生以及作为野生动物食用而得到强化。即使考虑到研究投入、与人类共生以及野生动物食用等因素，贸易仍然是人类与野生动物共享病原体的主要预测因素，这与贸易物种人畜共患病传播机会增加的情况相符。

活体动物市场和非法贸易的作用

尽管野生动物在贸易中的出现本身就能很好地预测其是否为动物源性病原体，但野生动物贸易是一个复杂的多维现象，涵盖合法和非法渠道以及不同类型的市场，尤其是活体动物和动物产品市场（ 46 , 47 , 60 ）。这些因素可能会影响动物源性病原体的传播风险：非法贸易可能带来更高的风险，因为通常缺乏卫生规程和兽医检查（ 31 , 61 ）；活体动物贸易的风险可能高于动物产品贸易，因为活体宿主更有可能携带活性病原体，且传染期更长（ 33 , 62 ）。

将我们之前的模型扩展到考虑哺乳动物物种是否出现在活体动物市场或非法贸易中，显著提高了模型拟合度[赤池信息准则变化 (ΔAIC) = 26，似然比检验 P < 0.0001]。即使在控制了整体贸易状况的影响后（边际效应 = 1.36， P < 0.0001； 图 2 ），活体交易的物种与人类共享病原体的可能性是其他物种的 1.34 倍（ P < 0.0001； 图 2B ），而参与非法贸易的物种则没有这种可能性（边际效应 = 1.11， P = 0.13； 图 2C ；详细统计数据见表 S7，敏感性分析见图 S4）。这些结果支持活体动物市场代表着一个风险更高的界面这一观点 ( 31 )，但这种风险的增加仍然适中，并不高于一般贸易相关的风险（表 S7）。我们没有发现非法贸易对人畜共患病传播风险有显著影响的证据（但参见图 3 ）。这些发现表明，跨物种病原体传播是野生动物贸易固有的风险，仅仅关注贸易的某一方面不太可能有效预防疫情爆发（ 63 ）。

贸易时间可以预测人类传播的病原体数量。

贸易的其他一些尚未充分研究的属性可能也会导致病原体的跨物种传播。特别是，贸易动态的历史（不同物种之间的贸易动态差异很大（ 64 , 65 ））代表了跨物种传播机会的累积集合。因此，贸易时间越长的物种，其携带的人畜共患病原体数量应该越多。为了验证这一假设，我们利用《濒危野生动植物种国际贸易公约》（CITES）贸易数据库（目前唯一关于全球野生动物贸易的长期纵向数据集（ 42 ））对过去 40 年（1980 年至 2019 年）的全球野生哺乳动物贸易进行了时间序列分析。我们分析了 583 种哺乳动物的贸易记录，这些物种在 1980 年至 2019 年间至少进行过一次贸易[这些物种均列入 CITES 附录 I 或附录 II（ 50 ）]，并计算了每种物种的贸易记录年数（以下简称“贸易时间”； 图 3A ）。然后，我们使用负二项式模型检验该变量是否能预测野生哺乳动物与人类共享的病原体数量，同时像之前的分析一样，考虑系统发育、地理位置、研究力度不均、伴人状态、野生肉类使用以及物种在活体动物市场和非法贸易中的存在（ 图 3A ）。

正如预期，我们发现贸易时间越长，与人类共享的病原体数量就越多[标准效应 = 1.55，95% 置信区间 (95% CI) = 1.34 至 1.80； P < 0.0001； 图 3，B 和 C ；敏感性分析见 ( 50 )、表 S8 和图 S5]。基于这种统计关系，我们估计，在所考察的时期内，野生哺乳动物物种平均每参与贸易 10 年，就会与人类共享一种额外的病原体[平均值 = 9.9，95% CI = 9.3 至 10.9；计算详情见 ( 50 ) 中的公式 4]。这一发现意味着，与非贸易物种携带的病原体相比，目前尚未感染人类的​​贸易物种携带的病原体在不久的将来更有可能感染人类。此外，由于预计会有新的物种进入全球野生动物贸易（ 40 ），更多的野生动物病原体将有机会感染人类，从而增加未来人畜共患病暴发的风险，甚至可能包括新病原体的流行和全球大流行。这些结果体现了人与野生动物病原体相互作用网络的动态特性，并与家养哺乳动物驯化时间与人类共享病原体数量之间的正相关性相吻合（ 66 ）。这些类似的趋势凸显了动物与人类之间持续密切的身体接触在促进跨物种病原体传播和塑造当代宿主-病原体关联方面的重要性。

与我们之前的研究结果一致，我们的模型还显示，在交易的哺乳动物中，活体动物市场中的物种与人类共享的病原体平均比仅作为产品交易的物种多 1.5 倍（ P = 0.013； 图 3E 和表 S8）。此外，与我们之前侧重于人畜共患宿主状态的总体分析略有不同，我们发现非法贸易中的物种与人类共享的病原体比仅通过合法渠道交易的物种多 1.4 倍（ P = 0.01； 图 3D 和表 S8）。这些模式与非法贸易和活体动物市场促进病原体跨物种传播的假设相符，尽管它们的影响比贸易时间的影响更弱且更不显著（ 图 3，B 至 E ；敏感性分析见图 S5）。总体而言，这些结果支持了非法贸易和活体动物市场构成病原体溢出的高风险界面的观点（ 31、61、62 ） ， 但也强调了贸易频率是人畜共患病原体丰富度的更强预测指标。