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自去年12月8日不再開展全員核酸篩查以來，關(guān)于中國的感染人數(shù)、感染率、重癥率；中國處于大流行的哪個階段；各地有沒有過峰等問題眾說紛紜。就在前天，中疾控終于公布了一份《全國新型冠狀病毒感染疫情情況》， 其中包括人群感染的監(jiān)測數(shù)據(jù)、全國發(fā)熱門診（診室）診療情況 、在院的新冠病毒感染者人數(shù)、在院的重癥人數(shù)和死亡人數(shù)等多個公眾極為關(guān)心的數(shù)據(jù)。從中疾控的這份通報來看，中國第一波疫情的感染高峰已過：各省份報告人群核酸檢測陽性人數(shù)在12月22日達到高峰（694萬）后逐步下降，2023年1月23日降至最低1.5萬；檢測陽性率12月25日（29.2%）達高峰后逐步下降，1月23日降低到5.5%。 全國報告人群新冠病毒抗原檢測陽性人數(shù)和陽性率也在12月22日達高峰（33.7萬、21.3%）后波動下降，2023年1月23日降至最低，分別為4773和4.5%。 實際上，從12月底開始，各地都在陸續(xù)通報已經(jīng)過峰。早在2022年12月29日，四川省疾病預(yù)防控制中心黨委書記唐雪峰就研判，四川省居民的整體感染發(fā)病率已超過八成。2023年1月9日，河南省衛(wèi)健委主任闞全程稱，截至1月6日，全省新冠病毒感染率為89%。廣州市官方也在1月18日宣布，廣州市疫情已進入流行尾期，人群感染率超過85%。不過值得注意的是，中疾控的通報中沒有全國和各地的感染率和感染人數(shù)的數(shù)據(jù)。哪怕是用中疾控公布的監(jiān)測數(shù)據(jù)的高峰感染人數(shù)（核酸檢測694萬+抗原檢測33.7萬）乘以自12月9日到1月23日的46天，得到的感染人數(shù)也僅3億出頭，這和各地此前公布的數(shù)據(jù)仍有較大差距。這是由于中疾控的數(shù)據(jù)只能覆蓋部分的監(jiān)測人群，而各地的數(shù)據(jù)更多是通過醫(yī)院就診人數(shù)、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查、數(shù)據(jù)模型等推演而來，也不是一個準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。所以現(xiàn)在已知的是，感染高峰已過，但具體感染率多少，感染人數(shù)幾何，不同地區(qū)有什么差異，感染人群的年齡分布，城鄉(xiāng)差別，仍未可知。
國家衛(wèi)健委新冠疫情應(yīng)對領(lǐng)導(dǎo)小組專家組組長梁萬年在去年12月29日接受媒體采訪時提到：“從公共衛(wèi)生角度來看，在疫情流行和快速傳播期，很難準(zhǔn)確判斷有多少病死率、死亡率，只有疫情周期過去后，才能比較精準(zhǔn)地判斷，現(xiàn)階段應(yīng)把防重癥、防病亡放在優(yōu)先位置?！?nbsp;在井噴式的疫情里，把防重癥和死亡放在首位當(dāng)然有必要，但當(dāng)感染高峰過去后，理應(yīng)有更多的人力來調(diào)查和研究這些數(shù)據(jù)，為第二波疫情做好充分的準(zhǔn)備。這些數(shù)據(jù)無疑是極其重要的，關(guān)系到下一步疫情政策的制定。畢竟，從其他國家的經(jīng)驗來看，第一波只是開始，遠未結(jié)束。雖然很難統(tǒng)計現(xiàn)在中國的感染數(shù)據(jù)，不過，和中國一樣之前采取了嚴(yán)格管控、然后在奧密克戎主導(dǎo)的疫情里放開的新西蘭、中國香港和中國臺灣地區(qū)的情況可以為我們提供一些參考。我們先來看一張圖，包括新西蘭、中國香港和中國臺灣地區(qū)的疫情的發(fā)展情況[1]。
從圖中我們可以看到新西蘭、中國香港和中國臺灣地區(qū)在放開后的感染情況。在放開后的第一波疫情（截至圖中曲線劇烈上升后的第一個緩和處）中這三個地區(qū)分別有25%、16%、20%左右的人被確診感染。那么，同樣在奧密克戎主導(dǎo)的疫情中放開的中國大陸正在進行的第一波疫情里，全部人口被感染的比例是不是也和上面三個數(shù)字類似呢？新西蘭、香港和臺灣地區(qū)在放開后的第一波疫情中依然能做到對感染人數(shù)做出細致的統(tǒng)計，被感染者依然能夠得到應(yīng)有的隔離，這能夠緩解疫情的進展。而在中國大陸地區(qū)，因為人群的免疫水平、季節(jié)、人口密度、春運、忽然放開的管控措施等因素，導(dǎo)致病毒傳播的速度加快，導(dǎo)致更高比例感染的發(fā)生。另外，即使在新西蘭、香港和臺灣地區(qū)有著較為完善的疫情統(tǒng)計信息，因為漏診、漏報、無癥狀感染等因素，這些地區(qū)所統(tǒng)計的確診病例要比實際感染人數(shù)低。如果要準(zhǔn)確地估算感染人數(shù)，需要采用更為科學(xué)的方法。
檢測人體內(nèi)針對新冠病毒特異的抗體，是目前最好的估算群體感染情況的方法。原理很簡單，就是人在被新冠病毒感染后，無論是出現(xiàn)了癥狀還是沒有出現(xiàn)癥狀，人體內(nèi)都會產(chǎn)生針對新冠病毒的特異抗體。所以檢測人體內(nèi)針對新冠病毒的抗體，就能夠判斷一個人是否已經(jīng)被感染。因為疫苗接種同樣會讓人產(chǎn)生針對新冠病毒的抗體，所以利用這種方法的時候需要將自然感染和疫苗接種區(qū)分出出來。比如，mRNA新冠疫苗所使用的抗原是新冠病毒的刺突蛋白（S蛋白），人在接種這種疫苗后體內(nèi)只會產(chǎn)生抗S蛋白的抗體。而在自然感染的過程中，人接觸的是整個病毒，所以會產(chǎn)生針對多個新冠病毒成分的抗體。因此，檢測除抗S蛋白之外的抗新冠病毒抗體（比如抗核衣殼（N）蛋白抗體），就可以把自然感染和接種mRNA疫苗區(qū)分開來。一項最近發(fā)表的來自美國的研究就是一個很好的例子。在這項研究里，研究人員檢測了從2020年10月到2022年2月美國人群中抗新冠病毒的抗體演變情況。[2]我們截取其中2021年6月到2022年2月的抗新冠病毒N蛋白抗體的結(jié)果，和同期的官方統(tǒng)計的確診人數(shù)的情況做一個對比，就可以看出兩者的大致關(guān)系來。
美國2021年6月到2022年2月間抗新冠病毒N蛋白抗體和官方統(tǒng)計確診感染情況對比圖 （數(shù)據(jù)來源：參考資料2）
按照官方的統(tǒng)計，2021年6月有10%的美國人被新冠病毒感染，這一比例到2022年2月的時候上升到了23%；而抗體檢測結(jié)果則顯示，在2021年6月的時候?qū)嶋H上25%的人已經(jīng)被新冠病毒感染過，到2022年2月的時候就更是上升到了58%。也就是說，實際感染人數(shù)是官方統(tǒng)計的兩倍以上。那在美國所使用的檢測抗體的方法是否可以同樣應(yīng)用到中國呢？不能。因為絕大多數(shù)中國人接種的是滅活疫苗，也就是整個新冠病毒，所以在接種疫苗后不僅會產(chǎn)生抗S蛋白的抗體，還會產(chǎn)生抗N蛋白的抗體。那么，有沒有辦法在接種了滅活疫苗的中國人群中檢測出新冠病毒自然感染的情況呢？可以的。雖然都是完整的新冠病毒，滅活疫苗是死去的病毒，沒有感染和增殖的能力；而自然感染的新冠病毒則不一樣，它們會在人體內(nèi)增殖并導(dǎo)致感染的發(fā)生。所以，通過檢測針對那些只有在感染時才表達的抗原的抗體（比如抗ORF8抗體），就可以區(qū)分自然感染和滅活疫苗接種。最近發(fā)表的一項來自中國香港的研究就是這么做的，因為香港同樣有一大部分人接種了滅活新冠疫苗。在這項研究里，研究人員檢測了2021年12月到2022年5月間針對新冠病毒的抗體情況。
香港地區(qū)2021年12月到2022年5月抗新冠病毒ORF8抗體和官方統(tǒng)計確診感染情況對比圖 （數(shù)據(jù)來源：參考資料3）
在2021年12月，香港官方統(tǒng)計有1.6%的人被新冠病毒感染，這一比例到2022年5月的時候上升到了16%；而針對ORF8的抗體檢測結(jié)果則顯示，在2021年12月的時候?qū)嶋H上2.3%的人已經(jīng)被新冠病毒感染過，這一比例2022年5月的時候則上升到了23%。所以科學(xué)研究的數(shù)據(jù)說明，檢測針對新冠病毒的抗體是估算人群中被新冠病毒感染比例的最好的科學(xué)方法。但即使作為目前最科學(xué)的方法，它依然有兩點需要注意的局限性。第一，不是所有的新冠病毒感染都會產(chǎn)生針對抗N蛋白以及抗ORF8的抗體；第二，自然感染所產(chǎn)生的抗N蛋白以及抗ORF8的抗體會隨著時間延長而降低。因為這兩個因素，我們所檢測到的抗體陽性率會依然比實際新冠感染率要低一些。為了盡可能能低接近真實情況，一個方案就是是及時地去檢測抗體。以上就是如何用科學(xué)的方法估算現(xiàn)實世界新冠病毒感的情況。需要說明的是，這是寫給大眾讀者看的科普文章。制定防疫政策的專家，他們應(yīng)當(dāng)更為專業(yè)。科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)、真實的數(shù)據(jù)是科學(xué)防疫的根本，不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)則可能起到相反的作用。一個例子就是去年12月月初關(guān)于廣州疫情的信息，16萬多的感染者里無癥狀的比例高達90% [4]。類似這樣的數(shù)據(jù)容易讓人過于樂觀，從而在接下來的疫情中產(chǎn)生巨大落差。就像我們看到的那樣，當(dāng)洶涌的疫情在去年12月份來臨的時候，人們發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)人都出現(xiàn)了癥狀，大量的患者涌向了醫(yī)院，讓醫(yī)護人員疲于奔命。所以，為了讓科學(xué)精準(zhǔn)防疫具體落到實處，下一步我們需要科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)，并依靠這樣的數(shù)據(jù)來制定防疫政策。
參考資料（上下滑動可瀏覽）
1.https://ig.ft.com/coronavirus-chart
2. Wiegand et al. Estimated SARS-CoV-2 antibody seroprevalence trends and relationship to reported case prevalence from a repeated, cross-sectional study in the 50 states and the District of Columbia, United States—October 25, 2020–February 26, 2022. Lancet Reg Health Am. 2023 Feb; 18: 100403.
3. Poon et al. SARS-CoV-2 IgG seropositivity after the severe Omicron wave of COVID-19 in Hong Kong. Emerg Microbes Infect. 2022 Dec;11(1):2116-2119.
4. http://www.news.cn/local/2022-12/06/c_1129186073.htm
