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「科技日报」新型冠状病毒变异成两个“亚型”？并非实锤

近日 ， 新型冠状病毒是否变异引发关注 。 公众对于冠状病毒发生了什么样的变异 ， 病毒变异是否影响它的致病性和传播力等问题产生很多疑问 ， 科技日报采访人员带着这些问题咨询了多位基因组学领域和病毒学领域的学者 。
【「科技日报」新型冠状病毒变异成两个“亚型”？并非实锤】病毒变异常见 ， “质变”还未到来
“病毒变异是非常常见的 ， 每个毒株的病毒序列都或多或少有所不同 。 ”美国加州大学圣地亚戈分校医学中心副教授李克峰介绍 ， 病毒毒株之间的不同和“千人千面”有着相似的道理 。
日前 ， 论文《关于SARS-CoV-2的起源和持续进化》在对百余株新冠病毒毒株的全基因组序列比对后发现 ， 病毒在基因组上一个蛋白编码位点的突变形成了两“组” ， 被媒体称为“亚型” 。 “目前看 ， 这个程度的变异造成的差异不足以叫‘亚型’ ， 叫分枝（clade）比较合适 。 ”有病毒专家表示 ， “亚型”有独特的意义 ， 不同病毒的定义不一样 ， 不是只要有一两个突变就可以分出“亚型” 。
相关专家表示 ， 这个病毒刚刚发生还没多久 ， 不可能有太大的变化 ， 根据对病毒现有的认知 ， 病毒的变异速率大约为每年1000个碱基中发生1个碱基的变化 ， 只有在关键位点的变化才能导向突出的变异 。
针对新冠病毒变异会不会影响疫苗研发的问题 ， 中国科学院副秘书长、中国科学院院士周琪回应称 ， 目前 ， 病毒变异并没有影响到药物研发、抗体制备和疫苗制备 。 在病毒变异的过程里面我们需要更多案例 ， 也需要更多深入研究 。 目前研究人员正在积极地观测病毒变异程度、布局科研项目 。
序列共享 ， 实现真正的大数据挖掘
目前的基因序列对比研究的样本量大多为百余例左右 。 李克峰认为 ， 研究样本量太少 ， 并不能说明是什么时候变异的以及是否在武汉变异的 。
此外 ， 对于冠状病毒样本的数据挖掘 ， 还应该注重代表性 ， 例如该论文选用的数据中 ， 武汉样本多是元旦前后 ， 1月底前后的样本多集中于国外 ， 还有少部分1月中旬的广东、云南的样本数据 ， 分散的数据很难讲通病毒繁衍、进化、传代的“故事” 。
“数据数量的严重缺乏 ， 很可能造成片面的分析结果 。 ”一位国家科学数据中心负责人介绍 ， 据国家生物信息中心（国家基因组科学数据中心）建立的2019新冠病毒信息库发布的统计 ， 目前全球公开的新冠病毒序列有283条 ， 其中只有200个全基因组序列 。 这对于数据挖掘的需求而言相当于“杯水车薪” 。
看懂病毒“习性” ， 需与临床数据关联研究
上述论文中提到 ， 新冠病毒可以分为S型和L型 ， 前者更具侵略性 ， 后者更温和 。 李克峰认为：“目前而言 ， 病毒习性是没法根据病毒的基因序列单独判断 。 科学家试图探索病毒的蛋白与宿主受体结合程度来作为病毒传播力的一个判断依据 ， 但是其致病力目前还未找到共性规律 。 ”
一个病毒是否“凶猛” ， 是不是个“暴脾气” ， 该如何推论？
“该论文运用序列分析软件 ， 对新冠病毒基因的差异进行分型 ， 进而得到每种基因分型和患者临床表现的关联性 ， 我认为这只能是推测性结论 。 ”美国堪萨斯大学医学院教授董亚峰认为 ， 把病毒变异分型后 ， 还需要与患者的临床数据进行关联性分析 ， 才有现实意义 。
“找基因的变异是一项非常重要的工作 ， 但难度比较大 。 在几万个患者的基因中找到变异的片段 ， 相当于大海捞针 。 我们不可能 ， 也没有必要把每位患者的基因做测序 ， 从而发现基因变异 。 通过选择特殊病人、不同流行病学史或不同地域的患者进行基因测序 ， 以加快寻找变异的基因 。 ”董亚峰解释 ， 比如一些特殊患者 ， 其核酸检测一直是阴性 ， 但CT影像等临床数据倾向于阳性；治疗后核酸转阴又转阳性的患者 ， 通过对这些特殊患者的基因序列分析 ， 与普通患者作比较 ， 会更高效找到基因变异片段 。
寻找新冠病毒的变异不仅表明人类对新冠病毒的认识深度 ， 还有很多现实意义 。 董亚峰介绍 ， 比如检测试剂盒出现阴性可能是由于某些基因片段特定区域突变 ， 从而检测不到 。 通过发现基因变异 ， 还可以设计出更好的核酸检测试剂盒；再比如 ， 通过把变异和非变异基因患者的临床数据做统计分析 ， 可以将基因变异与病情的发展、愈后等指标做关联分析 ， 进而指导更有效的精准治疗 。
“不同变异的病毒可能临床症状完全不同 ， 如果能找到规律将对临床有指导意义 。 ”董亚峰强调 ， 科学研究意义不仅在发现不同 ， 更要注重临床应用 。


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