原鄉人
直性直情直白天下，求真求善求美人間。
從哲學高度看，MIT對於疫苗的最新研究的元理論（metatheory)是正確的。眾所周知，普遍性和特殊性，一般性和差異性，一直都是哲學中放之四海而皆準的，相對立而又相統一的基本範疇。所以，從理論或科學研究方法論上來看，當一個科學實驗和理論的最初的創立，都是以一個白人種族群體（人體細胞和基因)為主的，那麽其研究和試驗的結果，自然而然的更多的適合於那個被實驗的群體。當然，人體在生理和生物基因方麵的普遍性、一致性是占主要的。但不可否認，不同種族群體的生物和基因層次方麵的特殊性和差異性也是肯定存在的，雖然還沒有量化分析能夠指出不同種族群體的差異性有多少？美國是一個種族多元化的社會，尤其是在這一次的冠狀病毒的疫情中, 人口學和種族的差異性一直在流行病學中占據了十分重要的位置。人口和種族的特殊性和差異性將會讓疫苗產生多大的無效性偏差，這都需要對將來疫苗注射和防疫的後期數據的分析來證實。
美國媒體12月9日報道，麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員應用了複雜的人工智能模式，對輝瑞公司和BioNTech，Moderna，阿斯利康等公司的著名COVID-19疫苗的報道功效不僅提出了質疑，還提供了具體量化的數字，揭示了COVID疫苗的一個潛在隱憂: 我們（指白人, 亞洲人和黑人 )對尖峰蛋白的反應並不都是一樣的 (即疫苗可能存在的種族差異傾向)。
報導指出, 感謝我們似乎接近於擁有幾種獲準的COVID-19疫苗，而且大多數人對疫苗的開發速度感到驚訝。曾經花了十年或更多的時間--有史以來開發最快的疫苗是腮腺炎疫苗，花了四年時間--卻在不到12個月的時間裏完成了。除了資金和注意力的大量湧入，創紀錄的速度也是通過關注SARS-CoV-2病毒用來入侵人體細胞的尖峰蛋白來實現的。雖然它不是唯一的一種，但尖峰蛋白是病毒與細胞膜外側結合的最常見方式，讓病毒基因組侵入細胞，並將其變成病毒生產工廠。研究人員自然而然地關注這一不同尋常的屬性，試圖阻止病毒的附著和隨後的入侵。然而，這種關注可能無意中讓某些人群優先於其他人群。事實證明，我們對尖峰蛋白的反應並不都是一樣的。
麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室模擬了那些將被批準的疫苗，並發現它對某些群體的效果明顯低於其他群體時感到驚訝。事實證明，人們有不同版本的基因--稱為等位基因--決定細胞的行為方式。當病毒入侵時，它適合細胞膜上的凹槽，引發免疫反應。這就是疫苗的工作原理。通過使用SARS-CoV-2病毒的位點--特別是尖峰蛋白--已經開發的疫苗引入這些與細胞結合並引發反應的病毒位點。對於自我報告為亞洲人或黑人來說，等位基因導致與尖峰蛋白的結合不那麽可靠，導致疫苗對他們無效的可能性更高。雖然無效的情況可能發生在不到1%的白人身上，但CSAIL預測可能會影響10%的亞裔。雖然聽起來很嚇人，但這種疫苗還是遠遠優於季節性流感疫苗，對大多數服用疫苗的人來說，會提供很大的保護。此外，麻省理工學院的研究還沒有經過同行評審，隻是一種預測--盡管是基於一個非常好的模型。繞過這個問題的一個方法是，未來的疫苗將用尖峰蛋白以外的病毒位來製造。它為我們在2020年需要的快速周轉做了一個很好的目標，但一些製藥商應該注意到未來的版本。
疫情中的人口統計學一直是個問題: 2020年COVID-19大流行的故事一直是關於人口統計學的 -- 無論是對少數族裔的健康影響過大，還是可以遠程登錄的知識工作者和需要繼續出現在工作中的知識工作者之間的分歧。對許多美國人來說，這種病毒暴露了兩種不同的現實。美國國家公共廣播電台9月發表的一項研究顯示，美國黑人占美國COVID-19死亡人數的21%以上，盡管他們隻占人口的12.3%。相反，美國白人占美國人口的61%，但隻占死亡人數的51%。一個變量很少能解釋任何結果，但差異是驚人的。同樣，美國黑人的失業率為10.3%，而白人為5.9%。雖然差距正在縮小，但這是另一個統計數字，講述了2020年美國因種族不同而產生的不同經曆。
MIT的Gifford和Ph.D. Ge Liu, Brandon Carter還介紹了一種有前途的基於機器學習的新方法，用於提高疫苗對某些人群的有效性：在給定劑量的疫苗中添加少量額外的Covid-19肽。該團隊的 "擴增 "疫苗使用了已被觀察到會引起COVID-19患者細胞免疫係統反應的疫苗成分。通過在特定劑量的疫苗中額外添加5到20個肽的地方，該團隊表示，初步測試顯示，他們將疫苗的有效性提高到所有人群的近100%。研究人員認為，如果至少有六種COVID-19疫苗多肽被調節人的免疫係統的蛋白質(稱為HLA等位基因)顯示出來，那麽疫苗就最有效。
該項目建立在該團隊的Opti-Vax係統基礎上，旨在設計新的疫苗並增強現有的疫苗設計，使其更好地覆蓋更多樣化的人群。作為下一步，研究人員正在與其他研究人員合作，在動物模型中測試他們的疫苗設計。他們試圖了解他們提出的引起免疫力的病毒片段是否會比目前正在進行臨床試驗的疫苗提供更好的保護。
總之，對於美國白人群體來說，疫苗可能是一個好的要哭的事情。但對於美國亞裔群體來說就得小心了, 但願你不是在那10%左右的無效人口之中。
The Motley Fool文章報道 ：
https://www.yahoo.com/finance/m/867f4c9e-f1ec-3693-b291-6a4d869b13ad/artificial-intelligence-just.html
MIT人工智能研究文章:
https://www.csail.mit.edu/news/mit-study-covid-19-vaccines-may-be-less-effective-asian-americans
哪怕是沒有數據顯示，但有可能在體內複製，那也是非常恐怖的。
因為意味整個人體都被病毒侵蝕。在滅活病毒的模式裏因為病毒自身並不能複製，因此不需要擔心這種事。
mrna方式的疫苗可能的副作用是脊髓炎，是會致命的，這是容易理解的，因為進入了脊髓就有可能複製變異的細胞，導致人體病變。
目前疫苗官方的解釋是隻會導致局部細胞變異成病毒細胞，我不知道從基因層次修改細胞是否能夠保證僅限於局部，這多少有賭博的架勢。
可以推斷的是如果是滅活疫苗，副作用是要麽病毒dose不夠而無法產生抗體，或者過高導致被傳染，都會在短時間內發現，畢竟本質上是外來病毒刺激人體，而不是自身細胞被改造成具有病毒性質。
而改造自身細胞成為病毒，這是過去沒有數據的，我不懷疑理論上可行，但畢竟是第一次，用幾億人做實驗？
維基百科指全部人類基因組約有2.91Gbp，約有39000多個基因；平均的基因大小有27kbp, 已經發現和定位了26000多個功能基因，其中尚有42%的基因尚不知道功能。人類單核苷酸多態性的比例約為1/1250bp，不同人群僅有140萬個核苷酸差異，人與人之間99.99%的基因密碼是相同的。但是不要忘記了每一個percent的基因密碼和它們各自的功能和作用並不是同質同量的，尤其是這0.01％的人類種群之間的基因密碼的不同（肯定是個magic的黑匣子），它事實上造成了不同種群，種族之間多方麵客觀存在的不同。所有這些科學至今還在不斷地探索和研究之中。MIT的這個研究分析當然具有很大的科學和實際意義。完全可以預測，大規模的疫苗注射的結果將來會更清楚地顯示並且證明這個不同。當然，還要看這個不同是不是有統計學上的顯著性 (statistically significant difference).
病毒生存受環境的理化因素影響極大。鼻孔裏抹香油，回家後吸含醋的熱蒸汽，含一含消毒漱口水，這些日常抗病毒的小竅門效果確切，屬於全能廣譜低科技低費用抗病毒方法。城裏早有文章提到過。華裔若多數人采用這些措施，文章裏的預測就注定被打臉。