《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases）和《柳叶刀-公共卫生》（The Lancet Public Health）近日发表的两项研究显示，未发现B.1.1.7变异株感染者会出现更严重的症状或使COVID病程延长风险增加的证据。然而，B.1.1.7导致病毒载量和基本再生数（R number，R0）升高，这些发现为现有研究提供了更多证据，表明B.1.1.7变异株比2019年12月中国武汉发现的毒株更容易传播。
一项针对伦敦医院患者的观察性研究表明，B.1.1.7变异株与病情加重和死亡无关，但似乎会导致更高的病毒载量，这与最新的证据一致，该变异株家系的传播能力比原始COVID-19毒株更强。
另一项观察性研究分析了37,000名英国用户在一个自我报告式COVID-19症状应用程序中所记录的数据，发现无任何证据表明B.1.1.7具有改变症状或延长COVID病程的可能性。
两项研究的作者承认这些发现与其他一些探究B.1.1.7变异严重性的研究结果不同，并呼吁对COVID-19变异株进行更多研究和持续监测。
《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases）和《柳叶刀-公共卫生》（The Lancet Public Health）近日发表的两项研究显示，未发现B.1.1.7变异株感染者会出现更严重的症状或使COVID病程延长风险增加的证据。然而，B.1.1.7导致病毒载量和基本再生数（R number，R0）升高，这些发现为现有研究提供了更多证据，表明B.1.1.7变异株比2019年12月中国武汉发现的毒株更容易传播。
各种变异病毒的出现引发了人们的担忧，因为它们可能更容易扩散、致死性更强，并且基于原始毒株开发的疫苗对这些变异病毒的效果也可能会降低。关于B.1.1.7的初步数据表明其传播能力更强，一些证据表明它可能与住院人数和死亡人数增加相关。然而，由于这一变异株刚发现不久，这些研究受限于可用的数据量。
这些新研究的时间横跨2020年9月至12月，即B.1.1.7刚刚出现并开始在英格兰部分地区蔓延之时，因此新研究提供了对B.1.1.7变异特征的重要见解，这将有助于为公共卫生、临床和研究应对B.1.1.7和其他COVID-19变异株提供信息。
B.1.1.7变异或使病毒载量升高，但与病情加重和死亡无关
发表在《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases）上的文章是一项全基因组测序和队列研究，纳入了英国伦敦大学学院医院（University College London Hospital）和北密德萨斯大学医院（North Middlesex University Hospital，UK）在2020年11月9日至12月20日期间收治住院的COVID-19患者。这是一个关键的时间点，当时原始毒株和B.1.1.7变异株均在伦敦流行，而疫苗接种计划刚刚开始，在2021年初新冠病例大幅激增给英国国家医疗服务体系（NHS）带来巨大压力之前。
研究人员比较了B.1.1.7感染者和非B.1.1.7感染者的疾病严重程度，并计算了病毒载量。他们对341名COVID-19患者的检测拭子进行了测序，发现58%（198/341）的患者感染了B.1.1.7，而42%（143/341）为非B.1.1.7感染者（两名患者的数据未纳入进一步分析）。研究未发现任何证据表明该变异与疾病严重程度增加之间存在关联，在B.1.1.7感染者中病情加重或死亡的患者占比36%（72/198），而在非B.1.1.7毒株感染者中占比为38%（53/141）。
感染B.1.1.7变异的患者往往比较年轻，在B.1.1.7感染者中，60岁以下的人群占比55%（109/198），而在非B.1.1.7.感染者中，60岁以下的人群占比为40%（57/141）。B.1.1.7感染更多地发生在少数族裔群体中，在包含族裔数据的感染病例中，少数族裔占B.1.1.7感染者的50%（86/172），而非B.1.1.7毒株感染者中，少数族裔占比为29%（35/120）。
在一项纳入289名患者的回归分析中，研究者校正了医院、性别、年龄、种族和基础疾病等因素后，发现B.1.1.7感染者并不会更容易发展为重症。
相比于感染其他毒株的患者，B.1.1.7感染者并不会更容易死亡。数据显示，16%（31/198）的B.1.1.7感染者在28天内死亡，而在非B.1.1.7.感染者中，17%（24/141）的患者在28天内死亡。
与非B.1.1.7.感染者（30%，42/141）相比，更多的B.1.1.7.感染者需要通过呼吸机或鼻插管吸氧（44%，88/198）。然而，作者表示，这并不是一个衡量疾病严重程度的明确标准，因为患者接受鼻插管吸氧的原因可能与COVID-19无关，或是由于潜在基础疾病所致。
为了深入了解B.1.1.7变异株的传播能力，作者使用了基于PCR检测患者拭子的数据，以预测其病毒载量，即个体鼻腔和喉咙中的病毒量。所分析的数据PCR Ct值和基因组转录本测序深度表明B.1.1.7样本所包含的病毒往往比非B.1.1.7拭子更多。
来自英国伦敦大学学院医院NHS基金会（University College London Hospitals NHS Foundation Trust）和UCL大奥蒙德街儿童健康研究所（UCL Great Ormond Street Institute of Child Health，UK）的Dr Eleni Nastouli表示：“我们的研究优势明显，其中之一在于本研究进行时正好是B.1.1.7刚刚出现并在伦敦和英格兰南部广泛传播之时。我们分析变异是在患者入院高峰期和在医疗服务系统应对任何相关的紧张压力之前，这给我们提供了一个关键的时间窗口，以获得关于第一波疫情中B.1.1.7与住院患者疾病严重程度或死亡差异的重要见解。我们的研究利用了实时生成的全基因组测序数据，并将其嵌入NHS临床服务，并整合了分散的临床数据，这在英国尚属首次。”
“我们希望本研究为同类研究提供一个范例，说明研究如何能有益于NHS覆盖的所有患者。当更多的变异株不断涌现时，使用这种方法可以帮助我们更充分地了解它们的关键特征，以及它们可能为公共卫生带来的其他挑战。” [1]
作者承认其研究存在一些局限性。例如，疾病严重程度是在COVID-19检测阳性后14天内采集的，因此分析中可能遗漏了在14天后病情恶化的患者，尽管作者试图通过采集28天后的死亡数据来减小上述误差。这些分析也并未考虑患者正在接受的其他治疗，如类固醇、抗病毒药物或恢复期血浆等，部分患者还可能因COVID-19以外的原因接受了机械通气。
来自新加坡国家传染病中心（National Centre for Infectious Diseases, Singapore）的Sean Wei Xiang Ong、Barnaby Edward Young和David Chien Lye（均未参与此项研究）在相关评论中写道，说：“[研究作者]观察到B.1.1.7感染与病毒载量增加有关，这证实了其他两项研究的结果，并提供了一个机制性假设，即病毒通过增加呼吸道病毒而增强其传播能力。然而，在校正年龄、性别、种族和合并症的差异后，B.1.1.7感染者和非B.1.1.7感染者的疾病严重程度和临床结局是相似的。值得注意的是，本研究开展的时间是2020年11月9日至12月20日，即12月下旬英国出现COVID-19感染高峰期之前，这避免了医疗资源短缺对死亡率的复杂影响。这项研究与其他三项声称B.1.1.7变异与死亡率增加相关的研究形成了鲜明对比。”
他们继续写道：“因此，尽管受限于规模较小的数据集，Frampton及其团队的研究与上述三项社区研究相比具有重要优势。这些优势包括使用全基因组测序、招募住院患者以及反映广泛疾病严重程度谱的人群，在这些群体中，病毒的毒力增强对临床结局的影响最大。B.1.1.7家系感染在这个高危队列中并未引起使病情加重和死亡率增加的风险，这一发现令人欣慰，但需要在更大规模的研究中进一步确认。”
有效的控制措施
发表在《柳叶刀-公共卫生》（The Lancet Public Health）上的文章是一项生态学研究，分析了使用“COVID症状研究”（COVID Symptom Study）应用程序（app）的36,920名英国用户的自我报告数据，这些用户曾在2020年9月28日至12月27日期间COVID-19检测结果呈阳性。
通过结合向app提交的检测结果和症状报告，以及英国COVID-19遗传学联盟和英格兰公共卫生局的监测数据，研究人员分析了B.1.1.7感染和症状的区域分布比例、疾病持续时间、再感染率和传播能力之间的关联。
该研究贯穿13个完整的周，在这一时期，B.1.1.7的比例在伦敦、英格兰东南部和东部增长最为显著。在某一周之前或之后14天内报告阳性检测结果的用户被列入该周。对于该分析中每个地区（苏格兰、威尔士和七个NHS英格兰地区）的每一周，作者计算了报告14种COVID-19症状中任何一种症状的用户比例。
来自英国伦敦国王学院（King’s College London, UK）的Dr Claire Steves联合领导了这项研究，他表示：“我们只能通过汇总两个庞大的数据来源来实现研究目标：在英国广泛进行的病毒株基因测序，以及‘COVID-症状研究应用程序’（COVID-symptom Study App）上数百万用户的症状和检测日志。得益于这些数据，我们证实了B.1.1.7变异传播能力的增强，也表明B.1.1.7显然对封锁措施做出了反应，但似乎并不能逃脱人们暴露于原始病毒所获得的免疫力。如果新的变异株出现，我们将全面追寻症状报告和再感染率的变化，并与卫生政策制定者分享这些信息。”
研究者对每个区域和各种症状进行了线性回归分析，以探究某区域B.1.1.7感染比例与研究期间报告某症状的用户比例之间的关联性。该分析校正了可能影响某些症状报告的年龄、性别和季节性因素（区域温度和湿度）。
分析显示，各区域内B.1.1.7的比例与人们所经历的症状类型之间没有显著的统计学关系。也没有证据表明B.1.1.7.患者所经历的症状总数有任何变化：在B.1.1.7.感染者比例最早升高的东南部地区，相关系数为-0.021。经历长时间COVID（此处定义为症状持续28天以上，没有超过7天的中断）的人群比例也未被B.1.1.7改变，相关系数为-0.003。
研究发现再感染率较低，在2020年10月1日前报告阳性检测结果的人群中，有0.7%（249/36,509）在超过90天后的再次检测结果呈阳性。分析未发现B.1.1.7改变再感染率：对于除苏格兰以外的所有地区（由于该app苏格兰的用户较少，因此苏格兰地区的数据较少），再感染与整体病例数量的区域性升高呈正相关，该相关性强于再感染与B.1.1.7感染比例的区域性升高的关系。不同研究地区报告的再感染率没有差异。
然而，作者发现，与原始毒株相比，B.1.1.7的总体再生数或R0增加了1.35倍。这一估计与其他针对该变异传播能力的研究结果相似。尽管变异株的传播能力增强，但该分析表明，在地区和全国封锁期间，R0均低于1，表明传播在下降，甚至在B.1.1.7比例最高的三个地区（伦敦、英格兰东南部和东部）也是如此，在这些地区B.1.1.7的感染占比80%。
来自英国伦敦国王学院的Dr Mark Graham表示：“‘COVID症状研究’app采集的大量数据为我们提供了一个独特的机会，让我们能够探寻与B.1.1.7变异相关的潜在的症状和病程变化。令人欣慰的是，我们的研究结果表明，尽管该变异更容易扩散，但不会改变患者所经历的症状类型或持续时间，我们相信目前的疫苗和公共卫生措施可能仍然对其有效。” [1]
作者承认其研究存在一些局限性。例如，通过该app报告的个别阳性病例并未提供致病毒株的信息，因此无法评估B.1.1.7的因果效应。用户通过app输入信息时也可能出现错误。注册该app的用户可能比广大人群对健康和COVID-19更感兴趣，可能会表现出与其他人群不同的行为。
来自英国伦敦帝国理工学院（Imperial College London, UK）的Dr Britta Jewell（未参与此项研究）在相关评论中表示：“这项研究增进了一个共识，即B.1.1.7的传播能力更强，这在很大程度上促进了研究期间及之后英国病例数量的急剧上升，也加剧了正在欧洲国家肆虐的第三波疫情。然而，Graham及其团队在症状差异方面的结论与英国国家统计局（UK Office for National Statistics）的结论存在某些差异，后者报告称，与非B.1.1.7感染者相比，B.1.1.7检测阳性的个体至少出现一种症状的比例更高……Graham及团队承认，使用自我报告的数字化数据进行该类型的分析存在一定局限性，包括基于应用程序数据固有的选择偏倚，这可能会导致混杂，或能解释部分研究结果的差异。”
但是，Jewell继续写道：“这些数据表明，尽管B.1.1.7在传播能力和死亡率方面发生了重大变化，但该变异与非值得关注的变异株（non-VOC，non-Variant of Concern）非常相似，目前的基础检测工具和症状谱仍然可用于发现新的病例。此外，只要政府有充分的规划，现有的非药物干预措施可以将B.1.1.7的有效再生数（Rt）降低至1以下。令人庆幸的是，B.1.1.7似乎也能通过现有的疫苗得到相当有效的防治。”
来源：柳叶刀