文章

Epidemiological and evolutionary considerations of SARS-CoV-2 vaccine dosing regimes

摘要

In the face of vaccine dose shortages and logistical challenges, various deployment strategies are being proposed to increase population immunity levels to SARS-CoV-2. Two critical issues arise: how will the timing of delivery of the second dose affect both infection dynamics and prospects for the evolution of viral immune escape via a build-up of partially immune individuals. Both hinge on the robustness of the immune response elicited by a single dose, compared to natural and two-dose immunity. Building on an existing immuno-epidemiological model, we find that in the short-term, focusing on one dose generally decreases infections, but longer-term outcomes depend on this relative immune robustness. We then explore three scenarios of selection and find that a one-dose policy may increase the potential for antigenic evolution under certain conditions of partial population immunity. We highlight the critical need to test viral loads and quantify immune responses after one vaccine dose, and to ramp up vaccination efforts throughout the world

我的摘要

  1. 這篇論文想解決什麼問題？ 疫苗短缺，Vaccine Dosing Regimes；施打第二劑疫苗的時間間隔 第二劑接種時間影響：感染動力學和病毒在部分免疫個體的演化，最重要的兩個部分
  2. 這篇文章的結論 關鍵是相對於兩劑和自然染疫後的免疫力，只施打一劑疫苗能夠激發的免疫反應的穩健性，穩健性分兩個層面，免疫持續時間和效果，即免疫力多久後會消退，消退前與後能夠降低多少感染機率。短期來說，讓更多人施打疫苗可以降地感染；但長期結果，視相對免疫穩健性而定。 得出圖三重症數和感染數降低的模型 和圖四，三種情況下，特定情況單劑施打計畫會增加抗原演化的模型。 強調在施打單劑疫苗後檢測病毒量和測定免疫反應的強弱，這件事很重要，並且持續在全球推動疫苗施打計畫。

內文其他重要資訊

找到至少部分答案

  1. 疫苗計畫對流行病學的影響

圖三

  1. 疫苗計畫對演化的影響

圖四

  1. 以現有的immuno-epidemiological model，建立、計算出time-dependent relative net viral adaption rate，來得到不同疫苗施打計畫造成的病毒演化結果
  2. 摘要最後一段指的特定情況是什麼 單劑疫苗效果弱，而且Is1的個體內病毒變異率高→圖4的Scenario II,III ⇒因為Ss1的數量會很多；可以補打第二劑

沒有答案或不在本文的問題

  1. 如何測定宿主(人)感染或接種後的免疫反應強度和持續時間?(註10-13) 結尾提出定期測量接種過疫苗的人、其接觸者和康復者體內的病毒量?
  2. 模型裡的疫苗(輝瑞、莫德納和AZ)都是有效性高的，萬一疫苗有效性不好
  3. 模型是以歐洲和北美城市的人口、NPIs下的傳染率；比較單純的模型
  4. 作者強調是qualitatively rather than formulate quantitative predictions for particular locations.

建立模型的方式和資料來源

  1. 圖一 模型：Immuno-epide-miological model for SARS-CoV-2 dynamics(註13，第一作者相同)， 完全沒有疫苗是使用Susceptible-Infected-Recovered-(Susceptible) model(註20，2014年) 施打一劑和二劑的計算，是結合SIR(S)模型和文後的materials and methods 計算出的