研究了动态COVID-19变体相关的关键因素

在洛斯阿拉莫斯国家实验室的一个研究小组最近发表的最全面的研究全球COVID-19变体转换,显示显著的多样性变异传播世界各地相关疫苗接种率,co-circulating变异和免疫从先前的感染。论文发表eBioMedicine。

“这项工作streams-demographic一起将一组不同的数据,临床、行为等等真正深入的过去变体劳伦说:“过渡看起来像全球Beesley VanDervort实验室的统计科学集团和该论文的第一作者。“这也有助于识别可能的解释为什么那些转换不同所以大大在整个地球上。”

自第一SARS-CoV-2病毒序列在2020年1月,已经有超过6.6亿全球COVID-19的确诊病例,导致670万人死亡。病毒还在继续发展和全球转换到新的变种可以产生一波又一波的疾病传播。

“这项研究提供了一个集成视图的转换SARS-CoV-2变种,证明的因素相对健康的新变体是复杂的,”贝蒂说柯尔柏洛斯阿拉莫斯的理论生物学和生物物理学。“过渡的速度和完成它是如何取决于SARS-CoV-2感染的历史人口通过它移动。”

研究小组观察流行数据来描述不同的速度,日历时间和16级COVID-19变量转换为230个国家和地区在2020年10月和2023年1月之间。使用这些数据,他们发现COVID-19疫苗帮助减缓新变型的速度转换前三角洲变体的出现。然而,持续的病毒进化导致新一波又一波的疾病传播,病毒变异,变得越来越传染病和抵抗保护性抗体。

小组还发现,历史转变动力学不同变体之间的显著位置,并与疫苗接种率,感染率之前,自上次COVID-19高峰,人口统计数据和co-circulating变异的数量竞争与自发的变体。

具体地说,他们发现从之前获得的强免疫感染,由于之前感染率更高和更短的时间自上次COVID-19高峰,与后来转换和低peak-prevalence变体相对于其他国家。这表明新变型转换可能是慢的在最近的位置有一个很大的疾病暴发。

而高疫苗接种率与慢有关转换前三角洲和μ变体,三角洲和μ是关键拐点。ο变体中,协会是减少,符合ο抵抗vaccine-created抗体,防止感染的一个关键方面。

“这项工作可以告知建模方法预测新兴变异如何减轻其影响,”莎拉说Del Valle洛斯阿拉莫斯的信息系统和建模。