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刘善虑组揭示疫苗接种及既往感染对新冠BA.2.86毒株的中和活性

刘善虑组揭示疫苗接种及既往感染对新冠BA.2.86毒株的中和活性

科学

用数据,来辨清事实。

关键词COVID-19;新冠病毒;中和活性

美国目前正在处于新一波疫情的爆发期


根据美国CDC截止到9月2日的数据,美国因新冠感染而住院的人数较过去一周增长了8.7%,病死人数较前一周增长10.5%【1】。
需要注意的是,尽管相对人数在增长,但目前的疫情严重程度仍处于新冠大流行以来较低的水平。
(美国新冠住院和病死人数的变化。图源:美国CDC)

新冠疫情由适应性更强的突变株和季节双驱动

由上图也可以看到,美国之前的六个相对明显的新冠疫情波,依次由原始毒株、Alpha突变株(2020-2021年冬季)、Delta突变株、Omicron突变株(2021-2022年冬季)、Omicron BA.4/5毒株、Omicron XBB.1.5毒株(2022-2023年冬季)等不同的毒株所导致。
除了与突变株相关,新冠疫情还有冬季更严重的特点

鉴于人类感染或疫苗接种后诱导的中和抗体维持时间较短,在冬季大爆发之间仍有疫情小波动。
根据美国CDC最新于9月2日更新的新冠主流毒株分布,显示目前的美国疫情主要由EG.5、FL.1.5.1、XBB.1.16、XBB.2.3等毒株驱动【2】;
其中EG.5和XBB.2.3两个毒株的增长幅度最为明显,这两个毒株的共同特点是,都有带有F456L突变位点


(2023年9月2日更新的美国新冠主流毒株变化。图源:美国CDC)

但与此同时,更受科学家关注的新冠病毒BA.2.86突变株已在11个国家被发现;因为BA.2.86突变株与XBB.1.5和Omicron BA.2各有30多个基因突变的差异,很可能会引发更显著的免疫逃逸,所以人类对于这个突如其来的新毒株的免疫活性成为备受关注的热点。

疫苗接种及既往感染对BA.2.86的中和活性被首次发表

2023年9月12日,美国OSU刘善虑组在bioRxiv上传了疫苗接种及既往感染对新冠病毒BA.2.86毒株的中和活性研究数据【3】。
这项工作极具疫情指导价值,迅速引发科学家们的广泛关注。

(BA.2.86的突变位点。图源:刘善虑组论文)

在这篇题为“Immune Evasion, Infectivity, and Fusogenicity of SARS-CoV-2 Omicron BA.2.86 and FLip Variants”的研究论文中,研究者通过检验受到三剂疫苗接种、两价疫苗接种的医疗保健工作者的血清,XBB.1.5波次感染的急救人员的血清、以及单克隆抗体(mAb) S309来研究它们的中和能力,对BA.2.86和XBB系列的FLip突变体进行了特征分析。

主要结果:
二价疫苗接种者血清,
对原始毒株中和活性(NT50)为6450,对XBB.1.5为295,对EG.5.1为176,对XBB.2.86为505。

XBB.1.5疫情期康复者血清,
对原始毒株中和活性为823,对XBB.1.5为23,对EG.5.1为11,对XBB.2.86为47。

也就是说,与FLip和其他XBB变体相比,BA.2.86具有较弱的免疫逃避能力,这与抗原距离一致。



研究者进一步在 HEK293T-ACE2 和 CaLu-3 细胞中研究了XBB.2.86 的感染性、融合活性。
结果显示:BA.2.86在CaLu-3细胞中显示出相对较高的融合性和感染性,但在293T-ACE2细胞中的融合和感染性较低;这表明BA.2.86刺突蛋白可能具有不同的构象稳定性。




编者按:

通过分析Omicron BA.2.86和FLip变体的免疫逃避、感染性和融合性,研究者强调了持续监测SARS-CoV-2变体和更新COVID-19疫苗的重要性。

本研究显示,与FLip和其他XBB变体相比,BA.2.86具有较低的免疫逃避能力,这与抗原距离一致。
BA.2.86的高融合性和感染性提示,它可能具有更高的感染力,这强调了持续监控SARS-CoV-2变体和更新我们的疫苗策略的重要性。

当我们复习之前北大曹云龙发布在推特的数据时,可以看到不完全一致的结果。
2023年9月9日,曹云龙在推特中公布其团队对BA.2.86的研究结果。
显示:BA.2.86和ACE2结合能力强,但膜融合能力低于XBB.1.5;免疫逃逸可能高于EG.5.1、但弱于FLip突变。


尽管两项研究的结果不完全一致,但都让我们紧绷着的心暂时放下,因为两项研究都没有发现与目前主流毒株相比、新冠病毒BA.2.86突变株有特别强免疫逃逸或者突出的感染力

我们将继续密切关注疫情及疫苗的最新信息。

参考文献
【1】 https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#maps_new-admissions-rate-county
【2】 https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#variant-proportions
【3】 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.11.557206v1.full.pdf

声明:
本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现,以作科学文献记录和科研启发用;并不代表作者或本公众号的观点。
为了给大家提供一个完整而客观的信息视角,我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解,随着对疾病的研究不断深入,新的证据有可能修改或推翻之前的结论。


本期编辑Henry,微信号healsan。助理:ChatGPT
Hanson临床科研团队,在美国的七位生物医学科学家主持并任独立理事。通过大数据分析,分享生物医学前沿、探索对临床科研的启发;通过文献计量分析,把握技术新进展、解析生物医学发展趋势;交流SCI论文撰写、课题设计规范。

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