以色列人群新冠重复感染率大型队列研究 受访者供图
在国际上其它地区,重复感染已司空见惯。曹云龙提供的数据表明,最新流行株如BQ.1.1和XBB的重复感染率已达到40%,并在持续攀升。他表示,今年绝大部分国家都经历了四波重大感染高峰,多为不同突变株所诱导,平均三个月一次。目前看来,国内也很难完全避免。
重点关注奥密克戎在高危人群中的致病性
曹云龙表示,现在看到的奥密克戎的致病性整体上下降,主要是因为疫苗接种的普及以及大量人群感染导致的免疫力增强。虽然疫苗和自然感染建立的免疫屏障不能有效防止感染,但可以减轻症状,所以看上去似乎是病毒的致病性下降了。但他强调,这并不能与病毒的天然毒性相提并论。
曹云龙提到,社会群体中还有很多无法接种疫苗或者接种后无法产生有效免疫应答的人群,例如免疫缺陷人群、高龄老人、以及肿瘤患者等,他们也是新冠感染后发生重症和死亡的高危人群,因此仍然需要监测奥密克戎在这些高危人群中的致病性。
他介绍,在美国、英国、日本等国家,奥密克戎已经造成极大的死亡和重症负担。例如,在英国,奥密克戎BA.1造成的总死亡人数与Delta相当,虽然从BA.1→BA.2→BA.5,死亡峰值呈现下降趋势,但累计的死亡总数并没有大幅度下降。而日本今冬疫情造成的重症人数和死亡人数已逼近历史记录且尚未出现下降趋势。
曹云龙表示,目前的疫苗对重症的预防效果都较好,提高老年人的疫苗接种率仍具有重要意义。对于不适合疫苗接种的人群,则需要探索其他应对策略。
日本过去两年每日新增新冠死亡人数变化 受访者供图
广谱中和抗体有望提高治疗和预防效率
曹云龙认为,如何让疫苗和抗体药物的研发周期跟上病毒进化的速度是后续需要解决的问题。
“一个抗体药物的临床开发往往需要半年到一年的时间,也就是它能够使得社会受益的前提是该抗体能够应对未来半年到一年后所流行病毒。”曹云龙表示,新冠病毒突变较快,且免疫逃逸特性强,如何挑选开发广谱抗体药物,使得药物研发跟得上病毒突变至关重要,也是目前研发能够高效预防感染的疫苗所面临的痛点。
曹云龙团队建立了新冠免疫逃逸突变位点预测模型。他表示,预测到未来新冠会发生的突变,可以提前挑选出不受这些突变影响的抗体药物进行临床研发。
目前,曹云龙团队已开发两个广谱中和抗体SA55和SA58。据介绍,这两个抗体是从接种新冠疫苗的非典康复者体内筛选的,其作用位点避开了人群免疫的优势免疫表位,使得其很难被逃逸。
“SA55在目前的人群免疫背景中几乎不存在类似抗体,也是目前唯一一个处于临床开发阶段并对目前所有已知的新冠流行毒株都有效的抗体。”曹云龙介绍,SA55和SA58正在开展临床试验,产品剂型包括注射剂和喷雾剂。其中,注射剂可用于治疗和长效预防中重症,尤其适用于老年人或免疫缺陷人群等不适合疫苗接种或免疫反应差的人群。
与注射相比,喷雾剂直接作用于上呼吸道,只需很低的剂量就可实现预防感染的作用。初步安慰剂随机对照试验数据显示,SA58喷雾剂用于暴露后预防对有症状感染的保护效率可高达80%以上。“SA55活性更高,预防效率预计更高,且所需剂量会更低、成本也会更低”。
曹云龙提到,SA55/SA58喷雾有望成为一款可供全民居家日常使用的新冠预防和治疗产品,目前正在准备进行更为严谨的双盲临床试验。
新冠鼻喷中和抗体使用示意图 受访者供图
“虽然不能保证SA55未来一定不会逃逸,但我和团队已经在开发其他候选抗体,如果SA55被新毒株逃逸,可以马上有新的抗体替补。”曹云龙表示,除了广谱抗体,他和团队后续还将研发广谱新冠疫苗,以解决现有疫苗面临的技术瓶颈。(完)
张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 彩神彩票地图 |