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高福團隊《柳葉刀》發文:北京新冠疫情高峰未見新變異株

2023-02-09 10:34:23    來源:澎湃新聞    

·針對北京地區病例的分析表明,中國近期疫情中未見新的COVID-19變異株。


(資料圖)

《柳葉刀》發表高福團隊研究論文。

中國逐步調整防疫措施后,新冠感染病例數量激增,引發人們對可能出現新的變異株的擔憂。針對北京地區2022年11月14日至12月20日期間采集的413例新冠(COVID-19)感染新發病例樣本進行的基因組分析表明,所有病例均由現有毒株引起,90%以上涉及奧密克戎(Omicron)變異株BA.5.2或BF. 7亞分支,未見新的變異株。

北京時間2月9日,《柳葉刀》(The Lancet)在線發表了這項研究。文章作者表示,由于北京人口的特點以及高傳染性新冠毒株在北京地區的傳播情況,上述結果是中國大流行的縮影。

該研究由中國國家重點研發計劃和中科院戰略優先研究計劃資助,由北京疾病預防控制中心、中國科學院、中國疾病預防控制中心和中國科學院大學的研究人員進行,北京市疾控中心副主任王全意與中國科學院院士、中國科學院微生物研究所研究員高福為通訊作者。

2022年11月14日至12月20日,北京地區發現的局部亞變異株。來源:柳葉刀

文章稱,自2019年12月以來,本研究的作者定期收集北京地區輸入型病例和本地新冠病例的呼吸道樣本,并隨機選擇樣本進行分析。在2022年12月之前,未有關于病毒在北京地區本地持續傳播的報告。在這項最新研究中,作者對北京地區2022年檢出的新冠病毒樣本進行了分析。使用快速、大規模測序技術生成基因組序列,并使用現有的高質量新冠病毒序列分析其進化歷程和種群動態。

研究共納入2881個高質量序列(其中境外輸入型病例來自63個國家和地區),在2022年11月14日(感染病例數量開始急劇增加)至12月20日期間,隨機選擇了413個新樣本進行測序。其中350例為本地病例,63例為輸入型病例。

對413個新序列的分析表明,其均屬于現有已知的新冠毒株。2022年11月14日之后,北京地區的優勢毒株為BF.7,占本地感染病例的75.7%。另一種奧密克戎變異株亞分支BA.5.2占本地感染病例的16.3%。同期輸入型病例涉及毒株包括BQ.1和XBB.1,分別占20株和6株,它們是國際間占主導地位的變異株,但在北京本土感染病例中并未檢出。

左圖為2022年全年在北京流行的新冠病毒變異株的組成,右圖為2022年11月14日之后在北京傳播的新冠病毒變異株的組成。 內圈代表分支的組成,外圈代表每個分支中的詳細譜系(Pango lineage)。來源:柳葉刀

2022年11月14日之后,北京地區的BA.5.2和BF.7有效種群數量均有所增加,表明這兩個譜系內的遺傳多樣性增加。BA.5.2有效種群大小在2022年11月14日至25日之間無顯著變化,但在2022年11月30日前后急劇增加。與此同時,2022年11月30日前后的BA.5.2感染病例數量也有所增加。自2022年11月14日起,BF.7的種群大小逐漸增加。

北京地區BA.5.2(左)和BF.7(右)有效種群數量增加的時間軸。來源:柳葉刀

作者承認本項研究存在一些局限性。雖然只對北京地區2022年的數據(而非中國大陸的數據)進行了分析,但作者表示,這些數據可代表全國的情況。由于強制性大規模檢測結束,無法獲得2022年12月經實驗室確認的新冠病例數,表明真實感染病例數被低估,導致數據中存在一定程度的抽樣偏倚。需要更多的樣本來研究奧密克戎變異株亞分支的傳播性和致病性。雖然病毒的進化速度可能因變異株的不同而存在差異,但作者認為,在疫情暴發初期,病毒的進化速度是恒定的。

高福向《柳葉刀》表示:“鑒于變異株對疫情進程的影響,有必要調查中國近期調整COVID-19防控政策后是否出現新的變異株。我們的分析表明,兩種已知的奧密克戎變異株亞分支(而非任何新的變異株)是北京地區當前病例數激增的主要原因,而且放眼整個中國,可能同樣適用。然而,隨著COVID-19在中國的大規模傳播,我們有必要繼續密切監測疫情,以便盡早發現可能出現的任何新變異株?!?/p>

“世界迫切需要來自中國所有地區和其他地方的及時的基因組和其他數據,例如病例數和死亡人數的可靠數字??焖贂惩ǖ闹匾獢祿魍ㄊ菓獙Τ掷m的新冠肺炎疫情和許多其他健康威脅的關鍵?!蹦戏撬固沽瓴际泊髮W(University of Stellenbosch)的Wolfgang Preiser教授和Dr Tongai Maponga在《柳葉刀》配發的文章評論中寫道:“我們很高興看到來自中國的這些急需的數據。令人欣慰的是,該研究并未發現關于新變異株的證據,但這一結果也并非在意料之外:有效控制措施的突然停止可充分解釋病例數量的激增。”

然而,他們表示,在根據北京地區的數據得出全國情況的結論時仍需謹慎?!皩τ谝粋€幅員遼闊、人口稠密的大國,不能根據單個地區的新冠病毒(SARS-CoV-2)分子流行病學特征推斷整個國家的狀況。在中國的其他地區,可能會出現其他進化動態,其中可能包括可被人類感染且進一步進化后發生‘回溢’(spill back)的動物病毒?!?/p>

參考文獻:

https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(23)00129-0/fulltext

關鍵詞: 新冠疫情

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