新技术能更好地评估人群对病毒的暴露程度

准确评估人口对特定病毒的接触是困难的，因为这样做的工具没有考虑到许多病毒包含多个流行毒株，或人们可以接种疫苗或自然免疫等因素。宾夕法尼亚州立大学(Penn State)领导的一个研究小组以流感为模型，开发了一种新技术，克服了许多这些障碍，他们表示，该工具可能有助于更好地评估接触各种病毒的情况，包括导致COVID-19和肺炎的病毒。

　　

准确评估某一人群接触某一特定病毒的情况是困难的，因为这样做的工具没有考虑到许多病毒包含多种传播毒株，或人们可以接种疫苗或自然免疫等因素。宾夕法尼亚州立大学(Penn State)领导的一个研究小组以流感为模型，开发了一种新技术，克服了许多这些障碍，他们表示，该工具可能有助于更好地评估接触各种病毒的情况，包括导致COVID-19和肺炎的病毒。

领导这项研究的生物学副教授Maciej Boni说:“没有对人群接触特定病毒的准确图像，我们就无法有效地规划和实施公共卫生干预措施。”

在11月18日发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上的研究中，研究人员专门调查了热带地区甲型人类流感病毒的攻击率，该病毒包括两种亚型——H3N2和H1N1——以及多种毒株。

根据博尼的说法，发病率是对有多少人感染了某种特定疾病的估计，而不管他们是否有症状或是否进行了检测。

他说:“准确估计病毒的发作率听起来像是流行病学家应该很容易就能做的事情，但至少有四种主要的并发症。”首先，你需要预先计划血液样本的收集，否则就无法知道现在人群中谁有抗体，谁没有。第二，在检测抗体时，你不能总是区分谁是感染者，谁是接种疫苗的人。第三，抗体减少，所以如果某人现在的抗体水平很低，你可能无法判断他是否感染了。最后，许多病原体以菌株群或变种群的形式传播，可能没有实验室检测方法来检测与这些变种的普遍接触。”

该团队包括来自越南和荷兰的研究人员，他们创造了一种新方法，解决了其中的许多问题，并给出了甲型流感病毒的准确总体人口和发病率估计。为了进行研究，研究人员使用了24402例普通人群血清或血浆的数据集从2009年到2015年在越南中部和南部采集的样本中检测了11种不同的人流感A株的抗体，包括1918年大流行的“西班牙流感”株和2009年的“猪流感”大流行病毒株，它们都属于H1N1亚型。接下来，他们使用这一大批抗体测量数据，在流感的两种亚型和所有不同的菌株中得出一个“复合抗体测量”。

博尼说:“这种综合测量使我们能够更准确地估计谁感染了任何毒株，谁没有。”“这让我们对越南南部和中部热带环境中流感的疾病负担有了一个总体的了解。”

研究小组的结果表明，平均每年有26%的越南人接触H3N2亚型流感，16%接触H1N1亚型流感。博尼说，这些暴露率略高于温带国家的预期流感暴露水平，这些国家都有冬季流感季节，但温带国家的数据尚未用这种新方法进行分析。

“抗体检测的未来将向技术先进的平台发展，可以在一个血样中检测多种抗体类型，”该研究的联合首席作者、荷兰伊拉斯姆斯医学中心病毒学部门的负责人Marion Koopmans说。“在一个小团队的帮助下，我们在短短两年内就完成了27万例抗体检测。这证明了这种方法可以在更大的范围内工作。

该团队说，使这项研究向前推进的关键协同作用是结合了2009年开始的大规模预先计划的血清收集，以及允许大规模测试多种不同类型流感抗体的高通量微阵列平台。

位于越南胡志明市的牛津大学临床研究组(OUCRU)主任Guy Thwaites补充说:“预先规划血清收集并建立一个大型的、结构化的血清库是这项研究成功的关键。”“使这项工作成为可能的血清库也让我们能够在2013年4月中国H7N9禽流感爆发期间对H7N9禽流感抗体进行快速评估，以及对破伤风疫苗覆盖率、基孔肯雅病毒传播史等的估计。”

根据Boni的说法，这种抗体测试的“大数据”方法的下一个关键步骤是了解免疫衰退的动力学。

“我们的研究人群几乎没有接种过流感疫苗，”Boni说，“所以我们能够使用我们的抗体测量作为过去流感感染的真实指标，但我们仍然需要更好地理解如何区分受感染的个体和接种的个体，以及如何将抗体减弱的影响纳入这样的分析中。”