新冠病毒一共有多少变异体?有什么影响?

对于新冠病毒,大众听过最多的名字有贝塔(Beta)、德尔塔(Delta)和奥秘克绒(Omicron),实际上,截至2022年4月26日,仅能查到的病毒大类就至少有11种,基本都用希腊字母命名,每一个大类中又有许多分支,其总数很难统计,分支一般用Pango Lineage来命名。

每一个被圈住的希腊字母都是一个病毒大类,留给我们的命名空间不多了

资料来源:SARS-CoV-2 Variant Classifications and Definitions

一、常见毒株介绍

Alpha(B1.1.7)

新冠病毒Alpha变异株

Alpha变异株最早出现在2020年的英国,GISAID公开数据显示该毒株最早样品日期是2020年9月3日。同年11月,Alpha变异株在英国爆发感染,并最终扩散至全世界,美国尤其严重。

感染性

Alpha毒株变异了几个突刺(Spike),相比于原始病毒,感染力提高了30%~50%。CDC数据显示,截至2021年4月中旬,全美所有感染病例中有66%是Alpha毒株的感染,之后Delta毒株兴起,Alpha才渐渐淡出视野。

严重性

研究显示,Alpha变异毒株相比于原始病毒,传染率更高,致死率也略高一些。

Beta(B.1.351)

新冠病毒Beta变异株

Beta变异株最早出现在南非,cov-lineages资料显示,Beta变异株最早样本时间在2020年9月1号,与Alpha变异株发现的时间差不多,甚至略早。可能由于英国更高的流通性导致Alpha更早地扩散到了全世界,姗姗来迟的南非变异株只能被命名为Beta。

传染性

与原始毒株相比,Beta变异株的传染性大约高了50%。

严重性

Beta变异株的几个变异可能会让它拥有清除抗体的能力,而抗体是免疫系统识别病毒的重要标志,这使得Beta变异株可能更容易逃过免疫系统的追捕。

Delta(B.1.617.2)

新冠病毒Delta变异株

Delta变异株最早出现在印度,cov-lineages资料显示该毒株最早样本时间在2021年3月1号。自病毒被发现不久,Delta毒株便迅速爆发并扩散至全世界,很快便取代了Alpha变异株在美国的位置。

传染性

统计表明,Delta变异株造成的感染数量大约是此前所有病毒感染病例的两倍。与此前的Alpha变异株相比,Delta变异株的感染性大约提高了80%~90%。从美国的相关报道来看,2021年秋季,那时全美大部分人已经接种了疫苗,Delta仍然在美国掀起了大规模的病毒感染。

严重性

从实际情况来看,即使接种了疫苗也仍然不能完全抵抗Delta变异株的感染,对于没有接种疫苗的人来说,Delta变异株更容易引起重症。一份来自《柳叶刀》的报告显示,在英国,Delta变异株感染重症的风险大约是Alpha变异株感染的两倍。

Omicron( B1.1.529)

Omicron变异株

我们目前为止听得较多的奥秘克绒(Omicron),cov-lineages资料显示该毒株最早检测时间在2021年9月7号,发现于南非。在美国的所有感染病例中,目前Omicron占绝大多数,同时最近上海的疫情也基本是Omicron感染。

传染性

Omicron传染性非常高,病毒中发现了30多个变异位点,其中一些变异增强了病毒的感染力,特别对那些已经感染过病毒且没有接种疫苗的人来说,Omicron能够消除感染者身体里的免疫反应,使得患者更容易复阳,进而更容易传播。

严重性

虽然Omicron的传染性很高,但致死率低得多。相比于此前其他的新冠变异株,Omicron感染的症状相对较轻,对于接种疫苗的普通人而言,无症状更为常见,可以看到上海每日新增的大部分都是无症状的感染者。

虽然如此,也并不是说Omicron不会造成重症,运气不好感染Omicron后住进ICU甚至死亡的也有,特别是那些原本身体就欠佳的普通人,感染Omicron后风险仍然很大。

更多的病毒

以上是较知名的几种新冠变异毒株,实际上,文章开头的图片中,红圈中圈出来的字母都用来命名了病毒,除了以上四种以外还有Alpha、Gamma、Mu、Kappa等十几种,平日里只有在物理学领域才能见到的字母,一次疫情就差不多用掉了一半。

新冠病毒分布图

即使如此,希腊字母也只能用于命名病毒的大类,实际上每一个大类的背后,都有很多个小类,也就是说Omicron不是指的一种病毒,而是好几种或者是十几种病毒的统称,而这样的情况在其他的希腊字母中也同样存在,所以算起来,真正的病毒数量应该是有好几十甚至上百种。

怎么体现呢?这就要扯到Pango命名。

Pango命名

有注意到病毒名称后面括号里的字母加数字了吗,那就是Pango命名,这是一种按照“谱系”逻辑来命名的方案。开头的字母代表了谱系(或者家族),也就是一个大类,后面的数字表示同一个大类里面的不同变异体。

举个例子,把A代表苹果,A1可以认为是红苹果,A2可以认为是青苹果,但它们都属于苹果。

同时,数字越多,谱系延申得越长,比如A1.1可以认为是红苹果里面的脆苹果,A1.2可以认为是红苹果里面的沙苹果,但它们都是红苹果,更属于苹果。

病毒也是这个道理,以Omicron( B1.1.529)为例,B1代表了一个大类,B1.1则是在B1的基础上变异了一点点,B1.1.529就是在B1.1的基础上进一步有变异,这就已经是3种病毒了。

各种病毒

Pango的官网在这里,有兴趣可以去了解:https://cov-lineages.org/index.html

病毒变异

变异原理(mutation)

病毒感染宿主之后会利用宿主身体内的原料来复制自身,进而扩散病毒的数量,所有的病毒都如此。

所谓变异,指的就是基因的变化,所以在复制的过程中,关键是病毒基因的复制。一般的基因是两条链条两两相连配成一对,复制的时候一对基因分裂成两条,然后细胞会分别为这两条单链各自合成一条链来匹配它们,最终成为两对基因,就像离婚的两口子,各自又成家。

这样做的好处在于,两个链条之间的匹配机制是固定的,一旦其中有一条链出现问题,两条链就无法组合成一对有效的基因,保证了基因复制的正确性,也就降低了变异的概率。

包括人在内的大部分生物的基因都是成对存在。

DNA复制过程

但有一些特殊病毒的基因不是两两成对,而是只有一条,比如艾滋病病毒、埃博拉病毒和新冠病毒。

由于它的基因只有一条,复制起来也相对简单,同时它不需要另一条链条来成对匹配,也就没有了纠错机制,就算复制错了也检查不到,所以新冠病毒才呈现出这么高的变异性。

可以预见,如果不加控制,新冠病毒还有可能再次变异。

变异方向

新冠传到Omicron这一代,重症已经很少了,是不是说明病毒越变异,危害越小?

并不是

首先,人类对于病毒的了解还不够多,感染病毒之后身体具体会有哪些反应,对身体其他器官又有何影响,我们还并不清楚。比如已知的一些病毒或者细菌感染后,某些癌症的发病率会上升,像幽门螺旋杆菌,EB病毒,HVP病毒等,它们直接引起的症状也不算很严重,但你防不防呢?

同理,新冠也是如此,虽然目前感染的症状已经很轻了,但我们不了解它是否会有其他影响,比如会不会导致肺癌、肝癌的发病率上升?不知道~所以别那么大胆。

第二,病毒的变异是随机的,具体变异的结果大概率是【传播率越来越高,但致死率越来越低】,但这个结果是环境选择的。

所以真实的情况是,病毒陆陆续续变异出很多代,在这些病毒中,传播率,致死率有高有低,这就是个排列组合的数学问题。但是,由于致死率高的病毒,宿主死得太快,活动范围受限,所以这种病毒并不能大规模传播,相反,那些致死率低的病毒,其携带者能够到处活动,接触的人也更多,病毒感染的范围才会越来越广,埃博拉病毒就是死亡率太高,才很难大规模扩散。

所以之所以现在的病毒是Omicron为主流,只是因为它活下来了,其他致死率高的病毒没有传播开,被环境淘汰了,这也是进化论的体现。

所以结果好像还是那个答案,病毒正在变得越来越弱,但可以掉以轻心吗?

这里就不得不注意一个盲点,虽然从结果上来看,病毒确实在越来越弱,但前面也说了,致死率高的变异不是没有,只是因为在这个过程中由于宿主死得早所以没传播出去。

那问题来了,万一你就是下一个高致死率的宿主呢?

最近上海一直在隔离,一直在静默,许多企业也因此停工,影响了收入,被波及的大众难免会有不愉快的情绪,为了经济效益产生与病毒共存的念头。希望这篇内容能够加深大家对病毒和变异的了解,认识到现阶段抗疫是正确的做法,能更加积极地配合政府的抗疫工作。

绝对不能够与病毒共存,清0是必须要达到的目标,只有这样才能够阻止病毒的泛滥,才能够阻止病毒产生更多的变异,才能够消灭更多潜在的危险,毕竟没有任何一个人希望成为那个随机的高致死率的病毒宿主。

欢迎转发

部分资料和数据引用于

[1]Omicron, Delta, Alpha, and More: What To Know About the Coronavirus Variants,KATHY KATELLA,2022-04-20

[2]SARS-CoV-2 Variant Classifications and Definitions,CDC,2022-04-26

[3]https://cov-lineages.org/lineage_list.html

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,928评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,192评论 3 387
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,468评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,186评论 1 286
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,295评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,374评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,403评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,186评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,610评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,906评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,075评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,755评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,393评论 3 320
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,079评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,313评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,934评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,963评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容