中大成功开发实时生物信息平台评估新冠疫苗效用 针对变异病毒 准确度达95%
随著新冠病毒持续突变及变异病毒株不断出现，医学界有迫切需要即时评估新冠疫苗的有效性，以进一步开发和更新疫苗。香港中文大学（中大）医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院王海天教授和徐仲鍈教授领导的研究团队成功开发了一项生物信息演算方法（演算法），通过分析「遗传距离（Genetic Distance）」，快速评估新冠疫苗的保护作用，相关内容已在全球顶尖研究期刊《自然–医学》发表。
基於病毒刺突蛋白受体结合区域计算的「遗传距离」有效预测疫苗有效性
中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院的研究人员通过近200万条新冠病毒的基因序列，以及49项临床试验和观察性研究的疫苗有效性数据，开发了一项可快速评估不同技术平台新冠疫苗有效性的演算法。研究团队发现流行的新冠病毒与疫苗株之间，基於病毒的刺突蛋白受体结合区域的「遗传距离」，可有效评估疫苗的保护能力。透过基因组分析和独立数据集的验证实验结果显示，该演算法就评估疫苗有效性的准确度高达95%。
王海天教授(左)表示，今次是全球首次发表利用病毒测序数据实时评估新冠疫苗有效性的演算方法，新技术亦可对包括流感疫苗在内的其他病毒的疫苗开发和评估提供新思路。
评估疫苗的有效性，一般需要在人群接种疫苗并有部分人被感染后才能测量。当变异病毒出现后，科学家必须重新设计实验并再次进行评估，才能观察到最新进展下的疫苗效果。是次开发的创新演算法能通过病毒测序数据，实时评估疫苗针对变异病毒有症状感染的保护效果，不但有助设计更有效的疫苗，亦可应用於疫苗的临床试验规划和疫苗应用前评估。
新技术有助选择可提供最佳保护的候选疫苗抗原
中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院临床研究及生物统计中心主任徐仲鍈教授表示：「透过开发崭新的演算法，在大规模疫苗接种和感染之前提供新冠疫苗有效性的即时预报，对公共衞生尤其重要。此技术有助疫苗制造商选择候选疫苗抗原及设计临床试验；医护人员和政策制定者亦可根据其预测之疫苗有效性资讯，估算变异病毒引发的疫情规模。」
中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院副教授王海天教授指出：「我们开发的演算法可及时评估各类型新冠疫苗的有效性，从『疫苗有效性和遗传距离』框架所获得的资讯，可用於确定最佳的疫苗成分，为正流行的病毒株提供最有效的保护。这项技术不仅有利於新冠疫苗的设计，还对包括流感疫苗在内的其他病毒的疫苗开发和评估提供新思路。」
徐仲鍈教授相信透过开发崭新的演算法，可在大规模疫苗接种和感染之前提供新冠疫苗有效性的即时预报，协助疫苗制造商选择候选疫苗抗原及设计临床试验。.
研究第一作者曹莉蓉小姐表示，研究团队是基於近200万条新冠病毒的基因序列，以及49项临床试验和观察性研究的疫苗有效性数据，开发了这项演算法。
研究全文：
Rapid evaluation of COVID-19 vaccine effectiveness against symptomatic infection with SARS-CoV-2 variants by analysis of genetic distance
https://www.nature.com/articles/s41591-022-01877-1
