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康复的当前局势患者的免疫力可以降低扩大经济活动的风险

导读 尽管注意力仍然集中在当前局势死亡人数和新病例上,但随着取消了就地庇护所的命令,单独的统计数据(康复患者的数量)对于将大流行的感染率降...

尽管注意力仍然集中在当前局势死亡人数和新病例上,但随着取消了就地庇护所的命令,单独的统计数据(康复患者的数量)对于将大流行的感染率降至最低的目标可能同样重要。 。

从感染中恢复的人的假定免疫力可以使他们安全地替代某些高接触性职业(如医疗保健)中的易感人群。这种被称为“屏蔽免疫”的预期防御短期再感染可以使康复的患者扩大与感染者和易感人群的相互作用,并在相互作用扩大后可能降低总体传播率。

对病毒行为的新模型表明,基于屏蔽免疫的干预策略可以降低风险,使支持扩大的经济活动所需的更高水平的人类互动成为可能。被新型冠状病毒感染的美国人人数可能比官方报道的人数要高得多,这对于努力利用其假定的免疫力来保护更大的社区来说可能是个好消息。

但是,该策略有两个重要警告。首先,SARS-CoV-2对再感染的免疫持续时间仍然未知。但是,在SARS之类的病毒感染后幸存下来的个体持续存在抗体约两年,而在MERS感染后幸存的个体则具有免疫力约三年。第二个问题是,要广泛地确定谁拥有可以保护他们免受冠状病毒感染的抗体,将需要在美国尚不具备的可靠血清学检测水平。

“我们的模型描述了用于鉴定被COVID-19感染并从中恢复的个体的血清学检测方法,可以帮助减少未来的传播并促进增加的经济参与,”生物科学学院教授Joshua Weitz表示,跨学科博士主任。佐治亚理工学院的定量生物科学专业。“这个想法是事先考虑使用新方法中和抗体所收集的信息来确定被回收的个体如何帮助服务于集体利益。”

佐治亚理工学院,普林斯顿大学和麦克马斯特大学的一组研究人员于5月7日在《自然医学》杂志上发表了一篇描述屏蔽免疫概念背后的模型的论文。研究人员在SEIR(易感暴露传染性恢复)框架的基础上,使用COVID-19流行病学动态计算模型研究了康复者中假定的免疫力的潜在影响。

例如,该模型预测在1000万人口中,在最坏的情况下,实施中间屏蔽策略可以将死亡人数从71,000减少到58,000,而增强的屏蔽计划可以将死亡人数从71,000减少到20,000 。该模型还表明,屏蔽可以增强社会隔离策略的效果,一旦较高水平的经济活动恢复,这些策略可能仍然存在。

具有抗新型冠状病毒保护性抗体的个体的鉴定才刚刚开始。抗体测试并非100%特异性,这意味着测试可能导致假阳性。但是,即使暴露在不完善的测试中,在暴露量较高的人群中有针对性地使用抗体测试也会导致阳性预测值的增加。血清学抗体测试不同于为确定人们是否受到病毒感染而进行的广泛的聚合酶链反应(PCR)测试。

在医疗保健专业人员中,血清学检测可以识别出康复的个体,然后他们可以与感染较少的患者进行互动。其他康复者可用于帮助减少养老院,食品服务行业,紧急医疗服务,杂货店,零售和其他基本业务中的传播风险。在整个社会中,相对少数的具有免疫力的人可以代替那些免疫状态未知的人。降低了康复个体和免疫原性个体的传播风险。

韦茨说:“我们希望将血清学作为一种干预措施。”“找出谁对冠状病毒具有免疫力,可以通过与可能传播这种疾病的人进行互动来降低对易受伤害者的风险,从而产生巨大的变化。”

魏兹说,进行血清学检查以鉴定具有免疫力的人可能始于医护人员,因为医务人员可能接触冠状病毒,因此他们更可能被冠状病毒感染。由于如此多的感染并未产生明显的COVID-19症状,因此许多人可能在不知道自己已患病的情况下从疾病中康复,从而有可能扩大康复人群的数量。

威茨说:“可能会有更多的人在他们自己的领域和其他专业领域中提供帮助,以减少传播。”“事实是,从事高接触工作的人感染的可能性可能比其他人群更高。”

但是,使用有关个人的抗体信息会带来潜在的隐私问题,并要求这些个人做出明智的决定,以接受更多风险,从而为社区带来更大的利益。

他补充说:“该模型的意思是,如果我们能够识别出具有免疫力的个体,那么有些个体就不必降低与他人的互动水平,因为这种互动的风险较小。”“与其试图保持减少互动,这有助于减少传播,但不利于经济发展,不如尝试减少互动,我们可以结合其他缓解措施,在降低风险的同时保持互动。”

最终,要解决这种大流行,就需要开发和大规模生产能够将普通人群的免疫水平提高到60%以上的疫苗。直到有可能为止,Weitz认为屏蔽免疫可以成为应对挑战的一部分。

他说:“我们没有银弹。”“在我们有了疫苗之前,我们将不得不使用多种策略来控制COVID-19,而屏蔽免疫可能就是其中之一。”

除Weitz之外,该论文的合著者包括Stephen J. Beckett博士,Ashley R. Coenen博士,David Demory博士,Marian Dominguez-Mirazo博士,Chung-Yin Leung,Lianglin Li,Andreea Magalie博士,Rogelio Rodriguez- Gonzalez,Shashwat Shivam和Conan Zhao,均来自佐治亚理工学院;麦克马斯特大学的乔纳森·杜索夫教授和普林斯顿大学的Sang Woo Park教授。

这项研究得到了西蒙斯基金会(SCOPE奖ID 329108),陆军研究办公室(W911NF1910384),国立卫生研究院(1R01AI46592-01)和国家科学基金会(1806606和1829636)的支持。任何发现,结论和建议都是作者的,不一定是赞助机构的。

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