新冠病毒一定会越变越弱吗？
饶
各抒己见约 4 分钟
各抒己见约 4 分钟
美国西北大学Feinberg医学院预防医学系
大家 经常从各种媒体上看到一些 讨论 ， 猜测 下一个突变株什么时候会来，造成一种印象，好像要过几个月才会有一个新的突变株出现。但是事实 上 每天都会有成千上万的 新冠 突变株产生。
新冠 作为一种 单链RNA 病毒，其突变概率比较高。有学者认为，其每大约一千次到一百万次复制过程中，就会产生一次 复制错误，也就是 基因突变 ，产生新毒株 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3127101/ ) 。全世界这么多感染者，每个感染者体内可能有以亿记的新冠病毒每时每刻都在复制自己，所以每天人类 感染者 体内都会有成千上万个新的突变株产生。
我们在高中课本上学过，每个突变株的产生，都是复制其基本核酸单位 A,U,G,C 过程中出 现 的错误 。 出错的过程 虽然因为其 生物 纠错机制未必符合概率论中的彻底随机，但是因为新毒株的数量巨大，仍然带有 高度 的随机性。新的突变株的毒力基本由其新的RNA序列决定，所以 也 具有 高度 随机性 ，变强、变弱、或者几乎不变 。
那既然每天有这么多新毒株产生，为什么我们在新闻中看到一般要好几个月才出现一个新的毒株呢？原因是绝大多数新的 突变 株 并没有成为新的优势株， 没有机会大量传播开来。 第2点， 新的优势株一定是现实传播能力更强。
每天 产生的大量新毒株，都会在现实的世界里和已存的毒株们进行激烈而残酷的 内卷， 这是病毒界 物竞天择的过程。 大量的病毒会去攻击新的人体细胞，和细胞膜上的受体亲和力不如现存毒株的（或者说 “ 生物传播能力 ” 不如现存毒株的），会在病毒界的生存斗争中被淘汰，这代表了绝大多数新毒株的情况。按概率计算，仍然会有大量的新毒株的 ”生物传播能力“ 超过现毒株 。 但是它们有可能因为势单力薄，很快就被人体的免疫系统消灭了，没能留下后代。 或者因为有效的隔离政策，感染者还没有传染别人就已经痊愈了。 所以只有极少数 “ 生物传播能力 ” 超过现毒株，又幸运的有机会拓土开疆的新毒株，才有可能 生存下来，并进一步在人类中传播。
而这些有可能生存下来的新毒株，其毒力根据第一点介绍的，具有随机性。那为什么一些特别厉害的病毒，比如埃博拉病毒，很少会有毒力更强的毒株流行呢？以 作者 看来，这是 因为病毒的胜出 最终决定因素不限于 其 “生物传播能力” ， 而 是由其 “ 现实传播能力 ” 决定的。 “现实传播能力 ” 基于 其“生物传播能力” 的同时 受到各方面的影响，比如 感染源和他人的接触机会， 疫苗接种情况， 公共 隔离政策等等。
以 埃博拉病毒 为例 ，其平均致死率高达大约50%左右。一旦有毒力更高， “生物传播能力” 更强的毒株出现，患者也会更快死亡，导致病人感染他人的机会更少，也就是说该毒株的 “现实传播能力 ” 会降低。或者 以 新冠病毒 为例 ，如果一个新的突变株 “生物传播能力” 超过现存毒株，但是可以被目前已经注射大众的各种新冠疫苗阻止感染， “现实传播能力 ” 就会很弱，不会胜出。
和埃博拉病毒相比，新冠病毒致死率非常低 。除非公共防疫政策和疫苗接种情况有变化，更强的毒力基本不影响 绝大多数感染者传播给其他人的机会，也就是 其 毒力的增加基本不压制它的 “现实传播能力 ” 。
比如 假设奥密克戎突变出的一个 新的 变异株 其它方面不变 ，但是会让人感染后恢复期显著拉长，那就是毒力和 “现实传播能力 ” 都变强了 ( 因为感染者会有更长的时间成为感染源 ) ，就容易击败 现在的 奥密克戎成为新的优势株 。 综上所述，作者认为将来胜出的新的新冠毒株，可以肯定的是 “现实传播能力 ” 一定增强，会更加难防 ： 同时其毒力未必一定会变弱 ，其变化具有高度的随机性 。 以上都是我个人的一家之言，不代表单位，望科技界的朋友们不吝批评，相信科学的 道理 总是越辩越明。 作者简介:
山东禹城人，先后在南开大学和中科院上海分院获得学士和硕士学位，后赴美于罗切斯特大学分别取得药理学硕士与统计学博士学位。
现为美国西北大学 Feinberg医学院预防医学系正教授，兼任该院Robert H. Lurie癌症研究中心正教授和Mesulam认知神经病学与老年痴呆症研究中心正教授。
同时任西北脑癌卓越中心执行董事、生物统计与生物信息部主任，Mesulam老年痴呆症研究中心执行董事、生物统计与数据管理部主任。
泛华统计协会终身会员， 曾任美国统计协会西田分会主席( 2016-2019)。
张晖
目前疫情再度在国内发酵，引起大众的广泛关注，大家尤其想了解其将来的发展走向如何。同时在科技界和舆论场有一个广为传播的观点，新冠病毒只会越变越弱。但是 作者 对此有着不同的看法，7个月前在一篇科普文章 ( https://mp.weixin.qq.com/s/FieK6NSKUl-U6wYUXnI9eQ ) 中 曾写道 ， “ 笔者认为新的优势变异株的毒力具有随机性，每一次变异株之间竞争谁胜出完全由实际传播力决定。 ” 在此，就这个观点做详细的解释 ，尽量以科普的形式， 减少 高度专业 化 的词汇 。 对于将来会胜出的优势变异毒株， 作者 的观点主要是两点，一是毒力随机，可能变强 、 变弱 、 或者几乎不变；二是现实传播能力一定增强。 第1点， 为什么毒力随机 ，未必变弱 ？大家 经常从各种媒体上看到一些 讨论 ， 猜测 下一个突变株什么时候会来，造成一种印象，好像要过几个月才会有一个新的突变株出现。但是事实 上 每天都会有成千上万的 新冠 突变株产生。
新冠 作为一种 单链RNA 病毒，其突变概率比较高。有学者认为，其每大约一千次到一百万次复制过程中，就会产生一次 复制错误，也就是 基因突变 ，产生新毒株 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3127101/ ) 。全世界这么多感染者，每个感染者体内可能有以亿记的新冠病毒每时每刻都在复制自己，所以每天人类 感染者 体内都会有成千上万个新的突变株产生。
我们在高中课本上学过，每个突变株的产生，都是复制其基本核酸单位 A,U,G,C 过程中出 现 的错误 。 出错的过程 虽然因为其 生物 纠错机制未必符合概率论中的彻底随机，但是因为新毒株的数量巨大，仍然带有 高度 的随机性。新的突变株的毒力基本由其新的RNA序列决定，所以 也 具有 高度 随机性 ，变强、变弱、或者几乎不变 。
那既然每天有这么多新毒株产生，为什么我们在新闻中看到一般要好几个月才出现一个新的毒株呢？原因是绝大多数新的 突变 株 并没有成为新的优势株， 没有机会大量传播开来。 第2点， 新的优势株一定是现实传播能力更强。
每天 产生的大量新毒株，都会在现实的世界里和已存的毒株们进行激烈而残酷的 内卷， 这是病毒界 物竞天择的过程。 大量的病毒会去攻击新的人体细胞，和细胞膜上的受体亲和力不如现存毒株的（或者说 “ 生物传播能力 ” 不如现存毒株的），会在病毒界的生存斗争中被淘汰，这代表了绝大多数新毒株的情况。按概率计算，仍然会有大量的新毒株的 ”生物传播能力“ 超过现毒株 。 但是它们有可能因为势单力薄，很快就被人体的免疫系统消灭了，没能留下后代。 或者因为有效的隔离政策，感染者还没有传染别人就已经痊愈了。 所以只有极少数 “ 生物传播能力 ” 超过现毒株，又幸运的有机会拓土开疆的新毒株，才有可能 生存下来，并进一步在人类中传播。
而这些有可能生存下来的新毒株，其毒力根据第一点介绍的，具有随机性。那为什么一些特别厉害的病毒，比如埃博拉病毒，很少会有毒力更强的毒株流行呢？以 作者 看来，这是 因为病毒的胜出 最终决定因素不限于 其 “生物传播能力” ， 而 是由其 “ 现实传播能力 ” 决定的。 “现实传播能力 ” 基于 其“生物传播能力” 的同时 受到各方面的影响，比如 感染源和他人的接触机会， 疫苗接种情况， 公共 隔离政策等等。
以 埃博拉病毒 为例 ，其平均致死率高达大约50%左右。一旦有毒力更高， “生物传播能力” 更强的毒株出现，患者也会更快死亡，导致病人感染他人的机会更少，也就是说该毒株的 “现实传播能力 ” 会降低。或者 以 新冠病毒 为例 ，如果一个新的突变株 “生物传播能力” 超过现存毒株，但是可以被目前已经注射大众的各种新冠疫苗阻止感染， “现实传播能力 ” 就会很弱，不会胜出。
和埃博拉病毒相比，新冠病毒致死率非常低 。除非公共防疫政策和疫苗接种情况有变化，更强的毒力基本不影响 绝大多数感染者传播给其他人的机会，也就是 其 毒力的增加基本不压制它的 “现实传播能力 ” 。
比如 假设奥密克戎突变出的一个 新的 变异株 其它方面不变 ，但是会让人感染后恢复期显著拉长，那就是毒力和 “现实传播能力 ” 都变强了 ( 因为感染者会有更长的时间成为感染源 ) ，就容易击败 现在的 奥密克戎成为新的优势株 。 综上所述，作者认为将来胜出的新的新冠毒株，可以肯定的是 “现实传播能力 ” 一定增强，会更加难防 ： 同时其毒力未必一定会变弱 ，其变化具有高度的随机性 。 以上都是我个人的一家之言，不代表单位，望科技界的朋友们不吝批评，相信科学的 道理 总是越辩越明。 作者简介:
山东禹城人，先后在南开大学和中科院上海分院获得学士和硕士学位，后赴美于罗切斯特大学分别取得药理学硕士与统计学博士学位。
现为美国西北大学 Feinberg医学院预防医学系正教授，兼任该院Robert H. Lurie癌症研究中心正教授和Mesulam认知神经病学与老年痴呆症研究中心正教授。
同时任西北脑癌卓越中心执行董事、生物统计与生物信息部主任，Mesulam老年痴呆症研究中心执行董事、生物统计与数据管理部主任。
泛华统计协会终身会员， 曾任美国统计协会西田分会主席( 2016-2019)。