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隨著新冠病毒持續突變及變異病毒株不斷出現，醫學界有迫切需要即時評估新冠疫苗的有效性，以進一步開發和更新疫苗。香港中文大學（中大）醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院王海天教授和徐仲鍈教授領導的研究團隊成功開發了一項生物信息演算方法（演算法），通過分析「遺傳距離（Genetic Distance）」，快速評估新冠疫苗的保護作用，相關內容已在全球頂尖研究期刊《自然–醫學》發表。

基於病毒刺突蛋白受體結合區域計算的「遺傳距離」有效預測疫苗有效性

中大醫學院賽馬會公共衞生及基層醫療學院的研究人員通過近200萬條新冠病毒的基因序列，以及49項臨床試驗和觀察性研究的疫苗有效性數據，開發了一項可快速評估不同技術平台新冠疫苗有效性的演算法。研究團隊發現流行的新冠病毒與疫苗株之間，基於病毒的刺突蛋白受體結合區域的「遺傳距離」，可有效評估疫苗的保護能力。透過基因組分析和獨立數據集的驗證實驗結果顯示，該演算法就評估疫苗有效性的準確度高達95%。

評估疫苗的有效性，一般需要在人群接種疫苗並有部分人被感染後才能測量。當變異病毒出現後，科學家必須重新設計實驗並再次進行評估，才能觀察到最新進展下的疫苗效果。是次開發的創新演算法能通過病毒測序數據，實時評估疫苗針對變異病毒有症狀感染的保護效果，不但有助設計更有效的疫苗，亦可應用於疫苗的臨床試驗規劃和疫苗應用前評估。

新技術有助選擇可提供最佳保護的候選疫苗抗原

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表示：「透過開發嶄新的演算法，在大規模疫苗接種和感染之前提供新冠疫苗有效性的即時預報，對公共衞生尤其重要。此技術有助疫苗製造商選擇候選疫苗抗原及設計臨床試驗；醫護人員和政策制定者亦可根據其預測之疫苗有效性資訊，估算變異病毒引發的疫情規模。」

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指出：「我們開發的演算法可及時評估各類型新冠疫苗的有效性，從『疫苗有效性和遺傳距離』框架所獲得的資訊，可用於確定最佳的疫苗成分，為正流行的病毒株提供最有效的保護。這項技術不僅有利於新冠疫苗的設計，還對包括流感疫苗在內的其他病毒的疫苗開發和評估提供新思路。」

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