近日，新型冠狀病毒是否變異引發關注。公眾對於冠狀病毒發生了什麼樣的變異，病毒變異是否影響它的致病性和傳播力等問題產生很多疑問，科技日報記者帶著這些問題諮詢了多位基因組學領域和病毒學領域的學者。
病毒變異常見，「質變」還未到來
「病毒變異是非常常見的，每個毒株的病毒序列都或多或少有所不同。」美國加州大學聖地亞戈分校醫學中心副教授李克峰介紹，病毒毒株之間的不同和「千人千面」有著相似的道理。
日前，論文《關於SARS-CoV-2的起源和持續進化》在對百餘株新冠病毒毒株的全基因組序列比對後發現，病毒在基因組上一個蛋白編碼位點的突變形成了兩「組」，被媒體稱為「亞型」。「目前看，這個程度的變異造成的差異不足以叫『亞型』，叫分枝(clade)比較合適。」有病毒專家表示，「亞型」有獨特的意義，不同病毒的定義不一樣，不是只要有一兩個突變就可以分出「亞型」。
相關專家表示，這個病毒剛剛發生還沒多久，不可能有太大的變化，根據對病毒現有的認知，病毒的變異速率大約為每年1000個鹼基中發生1個鹼基的變化，只有在關鍵位點的變化才能導向突出的變異。
針對新冠病毒變異會不會影響疫苗研發的問題，中國科學院副秘書長、中國科學院院士周琪回應稱，目前，病毒變異並沒有影響到藥物研發、抗體製備和疫苗製備。在病毒變異的過程裡面我們需要更多案例，也需要更多深入研究。目前研究人員正在積極地觀測病毒變異程度、布局科研項目。
序列共享，實現真正的大數據挖掘
目前的基因序列對比研究的樣本量大多為百餘例左右。李克峰認為，研究樣本量太少，並不能說明是什麼時候變異的以及是否在武漢變異的。
此外，對於冠狀病毒樣本的數據挖掘，還應該注重代表性，例如該論文選用的數據中，武漢樣本多是元旦前後，1月底前後的樣本多集中於國外，還有少部分1月中旬的廣東、雲南的樣本數據，分散的數據很難講通病毒繁衍、進化、傳代的「故事」。
「數據數量的嚴重缺乏，很可能造成片面的分析結果。」一位國家科學數據中心負責人介紹，據國家生物信息中心(國家基因組科學數據中心)建立的2019新冠病毒信息庫發布的統計，目前全球公開的新冠病毒序列有283條，其中只有200個全基因組序列。這對於數據挖掘的需求而言相當於「杯水車薪」。
看懂病毒「習性」，需與臨床數據關聯研究
上述論文中提到，新冠病毒可以分為S型和L型，前者更具侵略性，後者更溫和。李克峰認為：「目前而言，病毒習性是沒法根據病毒的基因序列單獨判斷。科學家試圖探索病毒的蛋白與宿主受體結合程度來作為病毒傳播力的一個判斷依據，但是其致病力目前還未找到共性規律。」
一個病毒是否「兇猛」，是不是個「暴脾氣」，該如何推論?
「該論文運用序列分析軟體，對新冠病毒基因的差異進行分型，進而得到每種基因分型和患者臨床表現的關聯性，我認為這只能是推測性結論。」美國堪薩斯大學醫學院教授董亞峰認為，把病毒變異分型後，還需要與患者的臨床數據進行關聯性分析，才有現實意義。
「找基因的變異是一項非常重要的工作，但難度比較大。在幾萬個患者的基因中找到變異的片段，相當於大海撈針。我們不可能，也沒有必要把每位患者的基因做測序，從而發現基因變異。通過選擇特殊病人、不同流行病學史或不同地域的患者進行基因測序，以加快尋找變異的基因。」董亞峰解釋，比如一些特殊患者，其核酸檢測一直是陰性，但CT影像等臨床數據傾向於陽性;治療後核酸轉陰又轉陽性的患者，通過對這些特殊患者的基因序列分析，與普通患者作比較，會更高效找到基因變異片段。
尋找新冠病毒的變異不僅表明人類對新冠病毒的認識深度，還有很多現實意義。董亞峰介紹，比如檢測試劑盒出現陰性可能是由於某些基因片段特定區域突變，從而檢測不到。通過發現基因變異，還可以設計出更好的核酸檢測試劑盒;再比如，通過把變異和非變異基因患者的臨床數據做統計分析，可以將基因變異與病情的發展、愈後等指標做關聯分析，進而指導更有效的精準治療。
「不同變異的病毒可能臨床症狀完全不同，如果能找到規律將對臨床有指導意義。」董亞峰強調，科學研究意義不僅在發現不同，更要注重臨床應用。
責任編輯：kj005
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