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哈佛数学模型揭示Delta-样的 COVID-19 变体最有可能增加大流行的严重程度,疫苗接种很重要

哈佛数学模型揭示Delta-样的 COVID-19 变体最有可能增加大流行的严重程度,疫苗接种很重要

博客
哈佛数学模型揭示Delta-样的 COVID-19 变体最有可能增加大流行的严重程度,疫苗接种很重要
过了新年,新冠大流行就要进入第三个年头。但目前还没有减缓的迹象,这个病毒在与人类斗智斗勇,如今欧洲又出现了新的一波感染,奥地利等国家对未接种疫苗者实施“封锁“。美国也再出现上升趋势。英国的delta plus 变体A4.2 已占10% 的比例,这个变体在美国多州也被检出。
 
根据哈佛 TH Chan 公共卫生学院研究人员创建的数学模型(发表在11/19/2021 Cell在线),具有类似于delta变体特征(A: 能增强传播能力; B: 能感染那些已得过新冠/或已接种过疫苗的人)的某一个SARS-Cov-2,将会造成更严重的大流行,造成更多的感染和突破性感染/再感染。
 
 “到目前为止,免疫逃逸——即变体逃避免疫系统并引起再感染或突破性感染的能力——一直是一个危险信号,该论文的合著者、哈佛公共卫生学院流行病学系博士后研究员玛丽布什曼(Mary Bushman)说。我们的研究结果表明,这可能更像是一面黄旗——免疫逃逸本身并不是什么大问题。但是,当它与增强的传播性相结合时,这可能是一件非常严重的事情。” 
 
随着 COVID 大流行的发展,我们都知道最初的野生型 SARS-CoV-2 病毒的各种变体都已经出现了。一些病毒迅速成为了主要毒株并增加了感染数量,例如开始的 Alpha 和现在的 Delta 变体,而另一些病毒变体,例如Beta变体,却未能影响大流行的发展轨迹,未能形成气候。
 
为了认识对大流行的产生影响的某些因素,布什曼创建了一个模型,模拟假设变体引发了大流行,这个大流行将如何影响使用各种口罩、社交距离和疫苗接种组合的人群。  
 
该分析模拟的 SARS-CoV-2 大流行包含几种不同的假设变体,包括两个特征的组合:增强的传染性,类似于Alpha 变体;部分免疫逃逸,类似于 Beta 变体;增强的传染性加上部分免疫逃逸,类似于 Delta 变体;和一个没有任何以上特征的变体。分析还考虑了某些变量,例如口罩/社交距离或疫苗接种,将如何影响大流行的轨迹。对于每种情况,研究人员分析了感染总数以及通过接种疫苗而避免的感染数量/百分比。 
 
Bushman和他们的团队发现,单独具有增强的传播能力的变体可能比可以部分逃避免疫系统的变体更危险。然而,与单独具有任一特征的变体相比,具有这两种特征的变体(既具有增强的传播能力的变体又具有可以部分逃避免疫系统的变体)则会导致更多的感染、再感染和突破性感染。
 
该模型预计接种疫苗对 Delta 样变体也会非常有用,因为接种疫苗可以预防更多传播性高的病毒可能引起的大量病例数,并且因为突破性感染通常导致轻症,所以应会大大减少总死亡率。 
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来源: 文学城-风城黑鹰
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