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https://www.med.cuhk.edu.hk/press-releases/cuhk-develops-a-state-of-the-art-computational-model-to-accurately-forecast-viral-genetic-evolution-and-facilitate-improvement-of-influenza-vaccines-protective-effects
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中大成功研發精準計算模型 準確預測病毒基因進化 助提升流感疫苗功效

  • 流感病毒會持續演變,引發季節性流感流行
  • 此模型能預測病毒演變,有助設計更有效的流感疫苗

香港中文大學(中大)醫學院研究團隊建立了一套精準計算模型「beth-1」,能準確預測病毒基因演變,有助在設計流感疫苗時選擇最具代表性的病毒株。這套計算模型能夠如「天氣預報」般,推算病毒將出現的變異,藉此令疫苗能有效覆蓋預期將會流行的變異病毒株,加強其保護功效。

 

驗證顯示,從與流行病毒株的基因匹配度來看,beth-1預測的疫苗株在近九成的流感季節中,比過往當季使用的疫苗株更準確,預計其應用可提高流感疫苗對本港常見的兩種甲型流感亞型病毒(H1N1和H3N2)的效力。beth-1為流感疫苗抗原選擇提供了一種即時可應用的可靠工具。中大團隊正與內地的研究機構緊密合作,在動物實驗應用beth-1,開發更具保護功效的疫苗。有關研究詳情已於著名期刊《自然通訊》發表。
 

團隊成員包括(左起)中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院曹莉蓉博士、副教授王海天教授、臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授,以及博士生樓靜致小姐。

中大醫學院研究團隊建立了一套精準計算模型beth-1,能準確預測病毒基因演變,有助在設計流感疫苗時選擇最具代表性的病毒株。這套計算模型能夠如「天氣預報」般,推算病毒將出現的變異。驗證顯示,從與流行病毒株的基因匹配度來看,beth-1預測的疫苗株在近九成的流感季節中,比過往當季使用的疫苗株更準確,預計其應用可提高流感疫苗對本港常見的兩種甲型流感亞型病毒(H1N1和H3N2)的效力。

團隊成員包括(左起)中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院曹莉蓉博士、副教授王海天教授、臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授,以及博士生樓靜致小姐。

通過分析病毒基因序列建立嶄新計算模型beth-1

 

流感病毒會持續出現基因進化演變,導致免疫逃脫,令已經感染過病毒或打過疫苗的人可能再次感染突變後的病毒,造成新的季節性流感高峰期。故此,流感疫苗包含的病毒株須每年更新,以確保疫苗效用。在選擇疫苗病毒株的過程中,預測病毒基因演變是重要步驟,並通常在下一個流行季節來臨前至少9個月進行。

 

要準確選擇疫苗抗原使用的病毒株,便要對病毒的基因和抗原演變及流行病學特徵進行廣泛的監測和分析。現時這項工作由世界衛生組織協調全球進行,沿用的計算模型由歐美研究人員開發。

 

是次研究中,研究人員分析大量有關流感病毒基因組和流行病學的數據,用以開發能識別可量化病毒基因變異之關鍵參數的嶄新模型「beth-1」。此模型可推算整個病毒族群將來會出現的變異,並選擇最有機會流行的病毒株,為即將到來的流感季節製造疫苗。

 

王海天教授

王海天教授表示,研究團隊正與內地的科研機構合作進行動物實驗,以開發更具保護功效的疫苗。

 

徐仲鍈教授

徐仲鍈教授指出,beth-1的開發是將跨學科合作轉化為可即時使用工具的優秀範例。這個模型在病毒學實驗室、疫苗製造商和衞生機構方面,都具有廣泛的應用潛力,可用於流感疫苗株的選擇。

beth-1的精準預測有助設計與流行病毒匹配度更高的疫苗

 

研究人員利用H1N1和H3N2病毒的過往數據,測試beth-1預測流行病毒株的準確度。他們計算了「不同模型預測的病毒株」與「指定流感季節實際流行的病毒株」兩者之間的遺傳距離,結果顯示beth-1的預測在88%17個流感季節中有15個)的流感季節中比現有疫苗更準確。如使用beth-1選擇的疫苗株,預計可將疫苗對H1N1病毒的效力平均提高13%、對H3N2病毒的效力平均提高11%。參考資料顯示,疫苗有效性每增加5%,在美國一個流感季,可免除100萬人的患病,以及2.5萬例的住院病例。

 

成功將跨學科研究成果轉化為即時可應用的工具

 

研究論文的第一作者、中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院博士生樓靜致小姐表示:「我們的研究結果顯示beth-1能夠非常準確地預測病毒的基因進化,幫助選擇疫苗株,從而生產與流行病毒匹配度更高的疫苗,確保疫苗的效用。」

 

中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院副教授王海天教授補充:「beth-1是一套能準確預測病毒演化的先進計算模型。我們正與內地的科研機構合作進行動物實驗,開發更具保護功效的疫苗。beth-1亦有潛力應用到其他經常出現基因變異的病毒,如新冠病毒。」

 

這項研究是由統計學、計算生物學、流行病學、病毒學和免疫學等多個學科的專家合作而成。中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院臨床研究及生物統計中心主任徐仲鍈教授總結:「beth-1的開發是將跨學科合作轉化為可即時使用工具的優秀範例。這個模型在病毒學實驗室、疫苗製造商和衞生機構方面,都具有廣泛的應用潛力,可用於流感疫苗株的選擇,以製造更有效的疫苗,保障人類福祉。」

 

 

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