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为解决新冠疫情评估难题，研究人员开展 SARS-CoV-2 变异株与疫情关系研究，发现变异株可反映疫情特征，对监测预警有意义。
新冠疫情下的探索之旅：变异株监测的意义与挑战
新冠疫情自 2019 年 12 月爆发以来，深刻影响着全球。随着各国防控措施的逐步解除，新冠是否结束成为热议话题。从传染病流行病学角度看，繁殖数小于 1 常被视为疫情得到控制、接近尾声的标志。但如今新确诊病例数据不再被评估或报告，难以据此推断疫情情况，也无法获取繁殖数的确切值。
在此背景下，基于及时新冠数据的流行趋势预测模型也面临困境。如基于 compartment 模型需频繁修改微分方程，增加应用复杂性；机器学习模型虽精准却依赖充足数据，在低流行状态下均难以发挥作用。而 SARS-CoV-2（严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 型）变异株仍在 GISAID 网站被监测记录，如 Delta 变异株传染性强、Omicron 变异株传播速度快，却尚无研究探索其与疫情趋势的关系。为解决这些问题，海军军医大学等机构的研究人员开展了相关研究，研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究方法：多渠道数据与多元分析
研究人员从 GitHub 网站获取新冠疫情数据，这些数据是开源且实时的流行病学数据，用于非盈利目的。同时，通过 GISAID 网站获取由 Nextstrain 进化枝和 PANGO 谱系这两种命名方法记录的 SARS-CoV-2 变异株的流行率和数量。研究采用线性回归来探究变异株与新确诊病例之间的关系，还运用了 Pearson 相关系数和 Spearman 秩相关系数进行相关性分析。通过绘制新确诊病例与 PANGO 谱系的散点图，并进行 K-S 检验以判断数据是否符合正态分布，最终确定 Spearman 秩相关系数更适用于本研究。
研究结果：变异株与疫情的紧密联系
- 变异株与疫情状态的关联：截至 2023 年 1 月 25 日，按 Nextstrain 进化枝命名的 SARS-CoV-2 变异株有 31 种，按 PANGO 谱系命名的有 1452 种。Omicron 变异株广泛流行后，对其他变异株的传播产生抑制作用。对 Nextstrain 进化枝变异株趋势的线性回归分析得出方程y=?511730.143+3.707×10?5x（y表示分支步长，即运行时 SARS-CoV-2 变异株的积累，x表示日期），F 检验和 T 检验表明分支步长随日期稳定增加，病毒突变的传播和数量稳定。
- 变异株与确诊病例数的关系：分析来自 GitHub 网站的新确诊病例数和 GISAID 网站的 SARS-CoV-2 变异株（PANGO 谱系）趋势发现，二者呈负相关。但由于不同变异株传播性不同，分 3 个区间分析，在 Delta（2020 年 6 月 17 日 - 2021 年 11 月 17 日）和 Omicron（2021 年 12 月 15 日 - 2023 年 1 月 11 日）变异株占主导的区间内，相关性显著；而在整个时间段（2020 年 1 月 1 日 - 2023 年 1 月 11 日），相关性不显著。这是因为不同变异株传播性影响确诊病例数据，在一定程度上削弱了整体相关性。
- 全球疫情进展与变异株进化：通过绘制百分比堆积面积图展示不同时间全球 SARS-CoV-2 变异株的流行比例和分布。2020 年 9 月 - 2021 年 9 月，多种变异株同时流行且优势变异株频繁变化；2021 年 10 月后，各优势变异株（Nextstrain 进化枝）约占主导 3 个月后被替代，不同地区优势变异株不同步，部分优势变异株比例波动。2023 年 1 月，全球最流行的是 22E（Omicron）、22F（Omicron）等变异株，不同地区流行毒株及其比例不同，体现了疫情的多样性。
研究结论与讨论：变异株监测的价值与局限
研究表明，在新冠低流行状态下，疫情波动与 SARS-CoV-2 变异株的数量和频率相关。虽然优势毒株不同传播性导致新 PANGO 谱系与新确诊病例数在整个疫情期间无显著相关性，但在特定优势毒株流行期间，二者趋势明显相反。优势病毒变异株数量在疫情高峰时减少，低谷时增加，这一规律对疫情监测、预警和预测，甚至评估疫情结束都具有潜在指示意义。
然而，以优势病毒变异株为指标监测和预测疫情存在局限性。其数据依赖专业检测和上传，影响监测和预警系统的有效性与可持续性，还需更多实践案例证明该方法的有效性。尽管如此，在低流行状态下缺乏有效监测和预警工具时，变异株监测方法仍能为防控措施提供有价值信息。未来应鼓励对新冠患者进行更多核酸检测和变异株测序，将变异株监测纳入疫情防控框架，以更好地应对疫情。
