在一块机械化生产的压缩芯片上进行细胞培养，这项工作有很多用途，其中之一是为了评估来自大量样本的新病毒的传播速度和有效性。我们不难想象一个以芯片为基地的系统能够迅速地告诉我们：一种新感染源在哪一种细胞里能存活，因此其最可能行进的传播路径（通过性、血液还是打喷嚏等）是哪一条。

当我们面对一次疫情的时候，有很多问题需要探究。首当其冲的问题就是：疫情背后的微生物是谁？病毒微阵列和高通量测序这些技术正在加快我们识别新型感染源的速度，也有助于我们发现旧技术没法识别的微生物。但是一旦我们识别了一种微生物，就想知道它将走向何方。我们将在第12章里描绘最终的流行病预防系统的未来，但该系统肯定包括像安迪诺实验室研发的，评估一种病毒所采取的进化方向的那些方法。奎克研究小组有一天也许会推出一套高速芯片，迅速评估微生物可能采取的传播路径。

大数据时代的流行病预测

现代信息和传播技术为我们提供了另一套研究工具，用于从事与上面所讨论的生物技术进步有所区别又互为补充的研究工作。事实上，当你阅读这句话时，一些这样的技术工具正躺在你的口袋里。

一个叫作埃维的橡胶种植园，位于喀麦隆西南部我们的一个研究点内，我们在那里进行实验。这一实验展现了公共卫生领域一个令人激动的新趋势，虽然它只是基于简单的手机信息的传播。

在埃维这个大约有10万居民的橡胶园里，每当有人生病，他们就去附近的某家诊所就医。如果病得很重，他们就从诊所转到位于橡胶园中心区域的中心医院。然而，过去没有好的技术方式令中心医院可以监控那些地方诊所的情况。如今在数字流行病学领域领导我们项目的拉奇·古拉斯卡拉（Lucky Gunasekara），他是非营利组织“短信前线：医生”（FrontlineSMS : M