你手上持有的用于病毒变异监测的工具，或许已然过时了。在全球科学家都借助“基本再生数”这种含混不清的指标来估算疫情之际，我们甚至没办法分辨到底是哪一种变异株在主导着传播。近日，美国田纳西大学洪秦教授团队于《定量生物学》期刊发表了一项研究，给出了一把能够直接进行病毒传播速度测量的“测速仪”。
精准测速的核心原理
假定你正投入于对两辆赛车极速飞驰的观测之中，用传统方式所着重留意的是每一辆赛车自身的绝对速度，可是风速以及路况这些因素都会对测量得出的结果造成干扰，DPGR方法的精妙之地则体现于，它是直接针对两辆车之间的相对速度差展开测量的。
此方法之中数学原理实际上颇为直观，当两种病毒株于同一人群内部展开竞争之际，它们在数量方面比值的对数会伴随时间而形成一条毫无瑕疵的直线，这条直线所具备的斜率，便是DPGR值，它能够直接向你表明变异株1相较于变异株2每日究竟快多少。
巧妙消除采样偏差
为何往昔的数据向来“不准”呢？是由于病毒检测样本存有天然的系统性误差，不同地区的采样频率以及检测能力均不相同。 DPGR借助直接对比两种毒株的比值，这简直相当于使得它们彼此互为“内参”了。
那就如同于在处于摇晃状态的船上，运用两个天平相互去比较重量，不管船怎样摇晃，二者的相对关系一直都准确无误。这样的设计致使分析结果对于数据采样偏差不再敏感，极大地提升了全球不同地区数据的可比性。
搭建跨时空比较的桥梁
Alpha和Delta从来没有在同一个时间段大规模流行过，怎么去比较它们的传播力呢？这是困扰了学界好多年的难题，研究团队借助对数运算的传递性，巧妙地解决了这个困局。
只要曾经有变异株A和变异株B一道与C共同流行过，C便成为了一座数学桥梁。有了通过A与C、B与C的两组作比较的数据，就能够间接推算出A相对于B的适应性差异。正是这个数学技巧，使得原本没办法直接比较的毒株有了明确的强弱关系。
绘制病毒进化的三维地图
凭借所有两两相较的成果，研究团队头一回搭建起新冠病毒主要变异株的“进化适应性景观”三维图谱，这一地形图使得抽象的进化优势清晰可见。
从Alpha起，到Delta，再至Omicron，病毒恰似登山人员那般持续地向上攀爬。图里头，Omicron稳稳当当地占据着最高峰，切实明晰地展现出它相对于所有早期变异株所具备的绝对优势。整幅图片生动形象逼真地刻画出病毒为提升传播能力而开展的连续不断的进化。
解析亚系间的激烈竞争
DPGR的精准度，足够用以看清同一家族内部所存在的“内斗”情况。在研究团队针对奥密克戎各亚系展开分析之际，热力图给出了明晰的答案，即BA.5相对于BA.1、BA.2、BA.4的DPGR值均为显著的正数。
这般结果，精准且细致地量化了BA.5所具备的全方位竞争优势，说明了其之所以能够快速地替代其他亚系进而成为全球范围内主导毒株的缘由。而这种精准程度，使得科学家得以在实时状态下追踪病毒的进化动态，抓住每一轮毒株进行更替时的关键节点。
未来从观测走向预测
这套工具的价值并非仅仅局限于新冠病毒，DPGR的核心方程，再加上可视化图谱，构建起了一套完整体系，此体系是从微观比较进而到宏观洞察的，能够被直接运用到监测流感等其他变异较为快速的病原体上。
更关键的是，把所测得的适应性方面的优势跟病毒基因组数据相互结合起来，科学家能够朝着相反的方向去探寻到底是哪一些基因突变使得传播优势得以形成。这使得我们距离真正的目标更靠近了一步：从处于被动状态地去观测进化的过程，转变为主动地去预先推测下一轮占有优势的毒株。
假若今后冒出一种全然崭新的呼吸道病毒，你觉得我们能不能凭借这类工具在最先时间确认最具危险性的变异株呢？欢迎于评论区分享你的见解，点赞并转发这篇文稿，使更多人知悉中国学者在病毒监测范畴的前沿性突破。
