[含焦量10.0]扶上马，送一程，病毒也要搞共存

大家好，

说好的今日份双更来了。

为了表示诚意，

咱今天不仅要双更，

还要贩卖双份的大号焦虑。

在正文开始之前，

咱不妨回顾一下咱11月底某文章里贩卖过的一坨焦虑……

不过很可惜，

那篇文章似乎特别犯一小撮人的忌讳，

以至于反复被举报、反复被搞，

至今没法恢复。

（各位如果想重温的话，知乎那边有备份：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/444889152）

另外，咱还直接截图了，

——焦虑之处见此，请各位直接品鉴吧：

简单来说，两周之前，

咱贩卖道：

Omicron入侵欧洲的可能结局之一， 就是一次大流行同时享受两种（或多种）毒株， 可谓是双倍的舒爽。

现在看来，

似乎又不幸言中了……

（为啥要说又呢？）

——因为，一图秒懂啊，请品鉴：

↑ 上图是丹麦的新增确诊曲线，

请仔细品一品这天外飞仙一般骚气十足的蓝色箭头，

以及这分级火箭发射升空一样的两段式飞升，

要说这不是两大阴间毒株精诚携手的结果，

咱是绝逼不信的……

——或者咱换个角度继续品鉴：

↑ 如上图，蓝色曲线是Omicron新增确诊人数，

紫色曲线则是Delta新增确诊人数（七日滚动均值）~

这近乎平行的走势……

惊不惊喜意不意外？

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当然了，

丹麦显然算不上欧洲Omicron大劫最惨的地方，

（目前来看欧洲最遭重的是挪威奥斯陆和英国伦敦）

那么为啥咱单单把丹麦挑出来嘲弄一番呢？

原因很简单，

谁叫丹麦卫生部带头公布了详细数据……

（请见开局那张图）

所以下面咱不妨暂时跑个题，

简单八卦一下这份数据呗，

里面饱含着各种焦虑精华……

——比如说啊，请品鉴：

↑ 这个官方汇总表，就是数据可视化鬼才们搞事情的信息源，

鬼才们拿到数据，第一步先要撸个可视化，

至于第二步，则势必要继续撸一撸建模预测……

其中，和现实数据吻合得最好的模型长这样（误）~

——请品鉴：

↑ 如上图，纵轴是Omicron新增确诊人数，横轴是日期，

蓝色小圆点和蓝色实线是官方实锤数据；

红色虚线则是模型预测数据。

这模型，太灵验了吧？

看起来简直是铁口神算投胎转世啊！

然而讽刺的是，

那根虚线根本没动用什么惊天动地的复杂算法……

这玩意儿其实只是按照倍增时间1.6天随手画了条曲线而已……

并且这随手一画还挺管用来着，

——不信请对照英国品鉴：

↑ 如上图，把倍增时间从1.6天改成1.7天，

再次命中靶心

总之，情况就是这么个情况，

Omicron在欧洲向我们深刻展示了，

完全自由自在的病毒传播扩散，

到底是什么造型，

所以如果不出啥意外的话，

Omicron将于明天（2021年12月15日）喜提丹麦/英国主流毒株地位……

对此，英国的反应是……

连夜腾空劝退NHS系统内所有可以马上出院的病人（？？？）

准备迎接一波大的……

---

不过还没完呢，

丹麦卫生部的这份报告还包含了更大坨的焦虑~

——请品鉴：

↑ 如上表，同样在2021年11月22日到12月12日期间，

杂牌毒株（Delta）确诊病例的入院率0.7%，

而作为对比，

Omicron确诊病例的入院率0.8%，

还要外加0.3%的院内感染

所以说好的MILD呢？

MILD你妹啊？

雪上加霜的是，

和当初南非的情况差不多，

丹麦这边的Omicron确诊病例构成，

怎么看都不像一个会发展出高入院率风险的造型~

——请品鉴：

↑ 如上图，在2021年11月22日到12月12日期间，

Omicron入院病例20-29年龄组异军突起，占了三成多；

64岁以上年龄组则不到5%；

作为对比，杂牌毒株入院率的年龄散布更为平均；

64岁以上年龄组则占了10%。

就这么个age profile，

你们敢信Omicron的入院率居然可以反超Delta？

而且有人直到今天还敢说MILD？？？

——更焦心的是，请继续品鉴：

↑ 如上表，在2021年11月22日到12月12日期间，

Omicron入院病例当中，74.6%已接种两针，9.5%已接种三针。

就这么个immunity profile，

你们敢信Omicron的入院率居然可以反超Delta？

而且有人直到今天还敢说MILD？？？

---

跑题完毕，

让我们回到主题，

请各位回忆一下上面丹麦Omicron入院病例的接种率。

——再对比下面这组数据：

↑ 如上表，丹麦两针接种率76.9%，三针接种率19.5%。

所以各位你们不妨自行口算一下疫苗有效性啦~

（心里有数就行，别说出来，否则会被贴上anti-vaxxer的黑标签）

不过，疫苗有效性本身并不是这一部分的重点，

重点在于，

疫苗有效性越低，则意味着，

打完疫苗产生的，

对其他变异株有中和免疫效果的抗体，

在Omicron面前大打折扣~

（这一点其实已经被多个中和测定试验实锤了）

而最终决定Omicron和Delta之间互动关系的关键数字之一，

正是抗体中和免疫保护，

或者说得更具体一点——

交叉中和免疫保护。

关于这一点，

咱不妨原文搬运哈金森研究所大佬Trevor Bedford老师今天凌晨发布的精彩分析，

请仔细品鉴~

第一部分：

It seems that the common assumption has been that Omicron will displace Delta, just as Delta displaced Alpha, Beta, Gamma, etc... before it. This may well be the case, but it's by no means definite.

Depending on Omicron's mix of intrinsic transmissibility and immune escape (and what happens with continued evolution), we could see:

1. Displacement of Delta by Omicron

2. Long-term co-circulation

3. Omicron wave followed by resurgence of Delta and extinction of Omicron

翻译成人话：

市面上普遍的假设是，

Omicron 将最终取代 Delta，

就像之前Delta取代Alpha、Beta、Gamma等一样。

这种情况当然也有可能发生，

但绝不是板上钉钉。

根据Omicron内生的传染性和免疫逃逸能力（当然也要看它的演化前景），我们实际上有可能看到以下三种情况之一：

1. Omicron取代Delta；

2. 长期共流行；

3. 一波Omicron大爆发之后，Delta如闪电般归来，反推Omicron。

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第二部分：

Intuitively, the more immune escape Omicron has from Delta-specific immunity the more the two variants have distinct ecological niches and so are able to co-exist without stepping on each other's toes.

翻译成人话：

直观来说，

Omicron相对Delta特异性免疫的免疫逃逸能力越强，

这两种变异株就越具有不同的生态位，

因此两者能够共存且不会相互影响。

画外音解说：

Bedford老师随手就甩出来个双株型共流行SIRS模型……

——请品鉴：

↑ 如上，β1是株型1的传染性，β2是株型2的传染性；

γ是感染后恢复率；

ω是免疫水平回退率；

σ则是交叉免疫保护率。

不过咱显然不会在公众号干出硬啃公式这种掉粉的傻事儿……

所以咱还是继续搬运Bedford老师的分析得了，

各位如果感兴趣的话，可以根据以上公式自行验算。

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第三部分：

For these purposes, I assume that strain 1 (ie Delta) is at endemic equilibrium, where epidemic growth is balanced by population immunity, but where the strain continues to circulate due to waning immunity (ω = 1/365 per day). 

The second strain (ie Omicron) is introduced and depending on its transmissibility β2 and its degree of immune escape 1-σ, it will spread more or less rapidly as described previously.

Assuming Delta R0 is 6, with lower intrinsic transmissibility and higher immune escape (Omicron R0 = 4, immune escape = 66%), Omicron has initial Rt of 2 and undergoes a large wave. However, this wave has relatively little impact on Delta.

翻译成人话：

咱不妨简化一下思路，

假设Delta已经处于流行平衡状态，

也就是说Delta的感染人数增长速率跟群体免疫水平刚好达成平衡，

但由于免疫水平回退（比如说平均每天回退1%），

所以Delta仍然可以继续流行。

这时让我们引入 Omicron，

根据其传染性β2和免疫逃逸能力1-σ，

我们之前其实已经提到过，

它的传播将相对更为容易。

比如说，第一种情况，

假设Delta的R0=6；然后Omicron的内生传染性较低但免疫逃逸能力较高

（设Omicron的R0=4，免疫逃逸率=66%）。

则Omicron的初始Rt为2，

并将引发一波大爆发。

但这波大爆发对Delta的影响几乎没啥影响。

画外音解说：

针对这种情况，Bedford老师配了张示意图，

——请品鉴：

↑ 如上图，纵轴是人群感染比例，横轴是时间。

红色实线是Delta的长期流行率曲线，

橙色虚线代表Omicron的长期流行率曲线。

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第四部分：

With moderate intrinsic transmissibility and immune escape (Omicron R0 = 6, immune escape = 50%), Omicron also has initial Rt of 2, a wave of similar magnitude, but more impact on Delta.

翻译成人话：

再比如说，第二种情况，

假设Omicron的内生传染性和免疫逃逸能力都不高不低

（设Omicron的R0=6，免疫逃逸率=50%）。

则Omicron的初始Rt还是为2，

也还是可以引发一波大爆发。

但这波大爆发对Delta的流行率将会造成一定影响。

画外音解说：

Bedford老师继续配了张一图秒懂图，

——请品鉴：

---

第五部分：

And with higher intrinsic transmissibility and lower immune escape (Omicron R0 = 8, immune escape = 33%), Omicron's wave really knocks down Delta.

翻译成人话：

最后，第三种情况，

假设Omicron的内生传染性高但免疫逃逸能力低

（设Omicron的R0=8，免疫逃逸率=33%）。

则Omicron的初始Rt仍然为2，

继续可以引发一波大爆发。

然后最终Omicron将会取代Delta。

画外音解说：

Bedford老师照例配了张一图秒懂图，

——请品鉴：

---

第六部分（重点来了）：

In fact, we can plot out parameter combinations that result in scenario 1 (extinction of Delta, yellow), scenario 2 (co-circulation of Delta and Omicron, light gray) and scenario 3 (extinction of Omicron after epidemic wave, dark gray). 

Co-circulation occurs when R0 is similar between Omicron and Delta and/or when there is little cross-immunity, and displacement occurs when there is strong cross-immunity and lopsided R0. See Restif and Grenfell for further discussion.

翻译成人话：

实际上，

我们可以搞个一图秒懂的数据可视化，

把以上三种情况一网打尽。

总之，一旦两者R0相差不大，

且没有明显交叉免疫保护的话，

Omicron和Delta就会进入共流行状态；

而当两者R0相差较明显，

并且存在明显交叉免疫保护的前提下，

两者才会发生长江后浪推前浪……

画外音解说：

根据截止目前的信息，我们其实已经大致看得出来，

Omicron的R0至少不会比Delta差很多（说不定还更高一丢丢），

而交叉免疫保护……就基本上不用指望了。

所以咯~

正如最开始丹麦那张新增确诊曲线展示的一样，

双倍的舒爽，已经到来。

不过咱还是看看Bedford老师的数据可视化鬼才之作吧，

——请品鉴：

↑ 如上图，黄色部分代表情况一，灰色部分代表情况二，黑色部分代表情况三。

纵轴是交叉免疫力，横轴是Omicron的S0（假设Delta S0为6的前提下）。

所以情况就是这么一种情况，

请各位细品一下上图纵坐标和横坐标的刻度，

然后就差不多心里有数：

所谓的三种情况，

其实是Bedford老师作为顶级科学家追求严谨而搞的强行五五开而已……

病毒和病毒之间的共存，

已经是大概率事件~

摊手~

后面Bedford老师还继续举了一些病毒株型共流行的例子（乙流V株型 vs Y株型），

然后表达了真心不愿意看到共流行bad ending的乡愿（天真！），

最后还提出了很勉强的应对方案（二价疫苗）……

但限于篇幅，

咱就不搬运了。

总之，情况就是这么一种情况。

Omicron的到来，

似乎并不太会影响Delta的生意，

——正如知乎评论区的毒舌们说得好：

扶上马，

送一程，

病毒也要搞共存~

不过呢，最后咱还得再提醒一句，

Delta和Omicron的共存还不算最坏的局面。

其实之前咱已经提到过一嘴了~

（见这里：[含焦量10.0]新冠病毒：“一不小心跑太远，干脆另立个山头得了……”）

脊灰病毒有3种血清型，

利莎病毒有7种血清型，

鼻病毒有100多种血清型。

凭啥新冠病毒只能有两种血清型？