用于传染性物质生物安全风险评估的多方法综合赋权框架

为何评估“疾病货物”风险很重要

当生物样本和传染性材料跨越国界时，它们带来的不仅是科学价值——也可能伴随严重的健康与安全风险。海关人员和监管者必须在信息不完整且时间有限的情况下，判断哪些货物相对安全，哪些需要严格审查。本文提出了一种新方法，可同时权衡多种预警信号，融合专家判断与实测数据，帮助边境部门更可靠、一致地识别高风险传染性物质货运。

从单一标签到全程风险视角

传统的安全规则通常侧重于病原体本身的危险性，采用按疾病严重性和隔离等级分组的分类体系。作者认为这并不足以评估现实风险。现实中的风险来自整个流转过程：样本如何采集、如何包装与运输、接收实验室的管理状况以及口岸应急准备情况。因此他们将生物安全风险定义为材料生物学特性与多步骤流程中可能失效因素的交互结果。他们的指标体系覆盖五大领域：产品风险、使用机构的生物安全能力、物流条件、包装质量和应急管理。

如何挑选合适的预警指标

为构建一套可操作的检查清单，研究团队最初汇集了约100个候选指标，来源包括国际指南、国家法规和口岸实务。他们对数据进行了标准化处理，以便不同量纲的指标可以公平比较。聚类方法将相似指标分组并剔除那些几乎不提供新信息的项。随后使用主成分分析（PCA）检验剩余指标是否能捕捉数据中的主要模式。经过多轮精简，最终形成了三级结构：5个一级指标、16个二级指标和60个细项指标，共同描述传染性物质从源头到最终使用的处置过程。

把专家洞见与数据模式结合起来

在风险评分中，一个主要挑战是决定应给予每个指标多少权重。专家可能基于经验强调某些问题，而统计分析则可能突出不同因素。作者并未在两者之间取舍，而是将二者结合。首先使用模糊层次分析法（AHP的模糊版本）将专家的成对比较转化为一组主观权重，以反映人类判断的不确定性；与此同时，利用主成分分析根据各指标在大量样本中解释的变异量来导出客观权重。然后构建一个数学优化模型，寻找一组综合权重，使其在明确的归一化规则下尽可能同时接近主观与客观权重。该“偏差最小化”步骤产生的加权方案既比单一来源更平衡，也比临时折衷更透明。

将大量数值转化为清晰的风险等级

确定综合权重后，作者采用两部分评分引擎。第一部分TOPSIS通过将每个口岸或货运档案与理想最佳和最差情形比较，利用到两端的距离判断其接近高风险状态的程度。第二部分灰色关联分析（GRA）评估每个档案的指标模式与参考风险模式的相似度，这在信息不完全时尤其有用。将TOPSIS与GRA的输出归一化并融合，得到每一案例的综合得分。在对四个典型化口岸的情景研究中，这一整合的TOPSIS–GRA模型能明显区分高、较高、中等和低风险情形，并指示出将某一口岸推向更高风险类别的具体因素。

对日常安全管理的意义

对非专业读者而言，核心信息是：评估传染性货物的危险性不能依赖单一数值或单一专家意见。该研究展示了如何将一组复杂且庞大的线索——关于病原体、实验室、运输路径、包装与应急准备的信息——转化为一个可辩护的风险得分。通过审慎地结合专家知识与客观数据，并采用两种互补的评分方法，该框架帮助海关与卫生部门决定检查重点与执行力度，同时保证流程可追溯、可重复。在实际运作中，这可以支持口岸更快速、更可靠的决策，降低因传染性货物处理不当引发疫情或扰乱贸易的风险。

引用: Wu, F., Li, C., Bian, Y. et al. A multi-method integrated weighting framework for biosafety risk assessment of infectious substances. Sci Rep 16, 10431 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39982-7

关键词: 生物安全风险评估, 传染性材料, 边境卫生安全, 多准则决策, 实验室与运输安全