哈佛數學模型揭示Delta-樣的 COVID-19 變體最有可能增加大流行的嚴重程度，疫苗接種很重要

哈佛數學模型揭示Delta-樣的 COVID-19 變體最有可能增加大流行的嚴重程度，疫苗接種很重要

過了新年，新冠大流行就要進入第三個年頭。但目前還沒有減緩的跡象，這個病毒在與人類鬥智鬥勇，如今歐洲又出現了新的一波感染，奧地利等國家對未接種疫苗者實施“封鎖“。美國也再出現上升趨勢。英國的delta plus 變體A4.2 已占10% 的比例，這個變體在美國多州也被檢出。

 

根據哈佛 TH Chan 公共衛生學院研究人員創建的數學模型（發表在11/19/2021 的Cell在線），具有類似於delta變體特征（A: 能增強傳播能力； B: 能感染那些已得過新冠/或已接種過疫苗的人）的某一個SARS-Cov-2，將會造成更嚴重的大流行，造成更多的感染和突破性感染/再感染。

 

 “到目前為止，免疫逃逸——即變體逃避免疫係統並引起再感染或突破性感染的能力——一直是一個危險信號，”該論文的合著者、哈佛公共衛生學院流行病學係博士後研究員瑪麗布什曼（Mary Bushman）說。“我們的研究結果表明，這可能更像是一麵黃旗——免疫逃逸本身並不是什麽大問題。但是，當它與增強的傳播性相結合時，這可能是一件非常嚴重的事情。” 

 

隨著 COVID 大流行的發展，我們都知道最初的野生型 SARS-CoV-2 病毒的各種變體都已經出現了。一些病毒迅速成為了主要毒株並增加了感染數量，例如開始的 Alpha 和現在的 Delta 變體，而另一些病毒變體，例如Beta變體，卻未能影響大流行的發展軌跡，未能形成氣候。

 

為了認識對大流行的產生影響的某些因素，布什曼創建了一個模型，模擬假設變體引發了大流行，這個大流行將如何影響使用各種口罩、社交距離和疫苗接種組合的人群。  

 

該分析模擬的 SARS-CoV-2 大流行包含幾種不同的假設變體，包括兩個特征的組合：增強的傳染性，類似於Alpha 變體；部分免疫逃逸，類似於 Beta 變體；增強的傳染性加上部分免疫逃逸，類似於 Delta 變體；和一個沒有任何以上特征的變體。分析還考慮了某些變量，例如口罩/社交距離或疫苗接種，將如何影響大流行的軌跡。對於每種情況，研究人員分析了感染總數以及通過接種疫苗而避免的感染數量/百分比。 

 

Bushman和他們的團隊發現，單獨具有增強的傳播能力的變體可能比可以部分逃避免疫係統的變體更危險。然而，與單獨具有任一特征的變體相比，具有這兩種特征的變體（既具有增強的傳播能力的變體又具有可以部分逃避免疫係統的變體）則會導致更多的感染、再感染和突破性感染。

 

該模型預計接種疫苗對 Delta 樣變體也會非常有用，因為接種疫苗可以預防更多傳播性高的病毒可能引起的大量病例數，並且因為突破性感染通常導致輕症，所以應會大大減少總死亡率。 

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搞不清楚這樣的研究有什麽意義，好像是在說在現在數學邏輯體係下，2大於1

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這個得出的結論是obvious。 就是說在研究前，這樣的結論是最有可能的