根据一项新的研究，采用一种常用的风险分析工具得出这一结论，新冠肺炎大流行更有可能是一个非自然的起源，而不是一个自然的起源，潜在的来源是实验室事故或泄漏。
最初的设计是为了区分自然流行病和故意的生物攻击，研究人员修改了格鲁诺-芬克工具(mGFT)，通过调整标准来确定大流行起源的性质的可能性。这项研究的结果发表在《风险分析》杂志上，该研究表示，不能轻易否认新冠肺炎大流行起源于实验室的可能性。
mGFT工具以前应用于规模较小的疫情，包含11项标准，如大流行的强度和动态，包括其快速和不寻常的地理传播，SARS-CoV-2冠状病毒的不寻常菌株以及所经历的临床症状的特点。澳大利亚新南威尔士大学(University of New South Wales)的研究人员根据从文献和公共资源“我们的世界数据”(Our World in data)收集的病例数据收集的现有证据，为每个标准打分，从1到3分。“我们的世界数据”收集了世界卫生组织、约翰霍普金斯大学(John Hopkins University)和官方政府报告的信息。
武汉市病毒学研究所蝙蝠病毒研究生物风险、异常毒株、大流行强度、动态等因素分别为3分、3分、2分，临床症状为2分。每个标准乘以一个加权因子(1-3)来计算得分。最终得分超过50%的人支持非自然来源，而较少的人支持自然来源。mGFT算法计算出的最终分数为41分(满分60分)。
研究人员得出结论，Covid-19非自然起源的可能性更高，重点是实验室事故或泄漏是潜在的来源。研究人员表示，该工具首次在大流行的背景下使用，可能需要进一步的测试和培训。此外，流行病强度和不寻常的快速传播等标准往往会得到更高的分数，这可能导致总体高分倾向于非自然起源。
为了尽量减少评分的主观性，该团队的结果由另外两名专家进行审查。这组科学家说，修改后的GFT提供了一个风险分析框架，可以用于区分自然和非自然流行病，并且该工具应该被包括在调查大流行起源的工具集中。作者在他们的研究中写道:“这项研究的优势在于对传统病毒学、流行病学、医学因素、情境和其他情报等因素进行了更全面的分析。”研究人员写道:“关于SARS-COV-2起源的争论主要集中在医学证据上，而不是其他情报上，这是识别非自然流行病的关键。”
