日前，有媒體報道，馬來西亞衛(wèi)生部官員聲稱新冠病毒D614G變異毒株的傳播速度可能比一般毒株快10倍。
一石激起千層浪。網(wǎng)友紛紛評論區(qū)表示擔(dān)心，還有人留言支招：“傳播快10倍……給孩子打這個疫苗別晚于10月……”
傳播快10倍的說法靠譜嗎？D614G變異究竟會不會使得已經(jīng)研發(fā)的疫苗失效？科技日報記者連線多名專家，他們表示，對“變異讓新冠病毒傳播快10倍”的說法并不認同。
D614G變異與傳播快10倍沒有直接因果關(guān)系
D614G變異是指新冠病毒S蛋白的第614號氨基酸由D（天冬氨酸）變?yōu)镚（甘氨酸）。
“出現(xiàn)D614G變異毒株不是件新鮮事，從我們監(jiān)控的新冠病毒測序序列數(shù)據(jù)庫來看，這個位點的變異很早就出現(xiàn)了。”生物信息數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一位專家表示，馬來西亞早在3月就出現(xiàn)過D614G變異毒株。
該專家表示，現(xiàn)有的信息和數(shù)據(jù)沒有辦法支撐D614G變異使得傳播速度快10倍的結(jié)論。如果相關(guān)研究真的得出傳播快10倍結(jié)論，也不會是D614G變異這一單一因素引起，而是還有其他未被關(guān)注到的原因。
“一些觀點可不可靠、值不值得采信和評論，應(yīng)該有個判斷標準，比如是不是發(fā)表了學(xué)術(shù)論文。”該專家提示，經(jīng)期刊發(fā)表的論文不僅有研究方法、詳細數(shù)據(jù)結(jié)論，還經(jīng)過了同行評議、編輯審評，更有可信度。
科技日報記者發(fā)現(xiàn)，被相關(guān)媒體用于佐證的題為《新冠病毒S蛋白上的變化：D614G增強傳染力的證據(jù)》的論文中明確表示，D614G變異可能與新冠肺炎患者較高的病毒載量有關(guān)，但與疾病嚴重程度無關(guān)，這一點卻鮮少在媒體報道中提及。
傳播快10倍不太可能
傳播快10倍，這個數(shù)怎么算？
肯定不可能像給短跑名將博爾特計時那樣掐表算。
上述文章中采用了臨床和實驗室方法，一種是根據(jù)患者的病毒載量判斷，這里隱含了一個假設(shè)，即患者攜帶了更多的病毒，傳染力更強，這就好比一麻袋大米撒出去與一小塑料袋大米撒出去，散布的面積前者更大；另一種方法是在細胞水平的驗證，通過將變異毒株與武漢暴發(fā)的新冠病毒做對比，比較相同病毒滴度下感染細胞的數(shù)量多少。
針對第一種方法，《細胞》最新在線發(fā)表的一篇題為《變異的意義：D614G突變對于大流行意味著什么仍舊不清楚》的文章中表示：這個假設(shè)雖然有道理，但是在實際情況中，一些傳播可能是在前期（無法檢測到病毒）出現(xiàn)，因此病毒載量高可能不是傳播潛力的直接反映。
針對第二種方法，該文章認為沒有考慮到其他病毒或宿主蛋白的影響，也沒有考慮到人作為整體與病原體的相互作用。
“由細胞延伸到人，確實有些牽強。”美國加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)中心副教授李克峰對科技日報記者表示，更不能通過細胞水平的實驗量化傳播力的大小。“如果使用動物試驗或許更可信。”李克峰說，細胞實驗出結(jié)論快，大家急于發(fā)表，但會使得結(jié)論的可靠性大打折扣。
從另一個角度也可判斷這一結(jié)論是夸張的：新冠病毒R0值（注：R0值表明一個病人可以傳染的人數(shù)）大概在3—4，如果傳播快10倍，意味著R0值要達到30—40，這在目前人類認知的傳染性疾病中幾乎不存在。
變異確實存在，影響疫苗可能性小
“對現(xiàn)有8萬多條新冠病毒序列的分析表明，D614G變異的病毒序列數(shù)達到約80%。”前述生物信息數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家表示，排除一些測序但沒有公開收錄的情況，基本可以得出這類變異已成主導(dǎo)的結(jié)論。
但是，對新冠病毒變化的總結(jié)應(yīng)該是立體的，不應(yīng)只關(guān)注傳播速度。例如有研究者根據(jù)一些國家新冠肺炎疫情的數(shù)據(jù)搜集和歸納分析，總結(jié)出有些國家兒童感染率急劇增高、重癥人數(shù)在急劇減少等特點。
關(guān)于D614G突變會不會影響疫苗效果的問題，上述專家解釋，614號位點雖然在S蛋白（該蛋白被認為是病毒進入人體的“鑰匙”）上，但并不在S蛋白的疫苗靶向區(qū)上，可以理解為它可能在“鑰匙柄”上。
蛋白是一個立體結(jié)構(gòu)，一個位點的變化也可能導(dǎo)致蛋白立體結(jié)構(gòu)的調(diào)整，比如“塌方”，因此變異產(chǎn)生的效果仍需跟進。
相關(guān)研究者表示，如果上傳序列中能夠包含該序列所來源患者是否死亡、是無癥狀感染者還是輕癥患者等信息，將能夠幫助研究人員獲得更有用的、更接近真實世界的分析。
