在10月5日，梅斯预测奥密克戎XBB.1与BQ.1.1在今年秋冬占住主要变异株，见：BQ.1.1和XBB两种超级奥密克戎可能在全球秋冬季蔓延，目前XBB.1与BQ.1.1确实占住全球主要变异株。

一、XBB.1与BQ.1.1确实占住全球主要变异株

根据美国疾病控制和预防中心的数据，新变种包括 XBB、BQ.1 和 BQ.1.1，它们的数量都在增加，并且已经超过了其他一些最近的变种。据 CDC 称，BQ.1.1 和 BQ.1 是出现的较新变体之一，但在传播方面已经超过了其他最近的变体。

按照全球数据，同样这是两种变体占住主流。

斯克里普斯研究转化研究所创始人Eric Topol博士最近在推特上写道：“新加坡的 XBB 变异波很快将成为该流行病的第二个最严重的病毒。” “浪潮之前的再感染率为 5%，现在高达 17%，这告诉我们这种变体的免疫逃逸特性（类似于 BQ.1.1，非常高水平的免疫逃逸）”

Van Kerkhove 说，XBB 和 BQ.1.1 和 BQ.1 变体的严重程度没有增加的迹象，“但现在还为时过早，我们几乎没有数据来评估这一点。”

根据白宫医疗顾问安东尼·福奇博士的说法，BQ.1.1 特别显示出“明显的逃避抗体治疗的能力”，例如单克隆抗体，并表示这些变体显示出“相当麻烦”的特征。

“这就是人们关注 BQ.1.1 的原因，因为它的倍增时间和它似乎避开了重要的单克隆抗体的双重原因，”他在接受 CBS 采访时说。

Moritz Gerstung教授认为，接下来的几个月可能是 BQ.1.1 和 XBB.1 SARS-CoV-2 变体之间的激烈竞争。在全球范围内，BQ.1.1 的增长速度比 BA.5 快约 12%，范围从比利时的约 10% 到德国的约 15%。XBB.1 在新加坡的增长速度比 BA.5 快 20% 以上，在美国约为 13%，但在丹麦仅约为 7%。

图：与BA.5相比，不同变异体的传播速度

从美国CDC公布最近一周的数据来看，BQ.1突然大幅增加，甚至超过BQ.1.1，具体数据可能还要等到下周进一步印证。见下图

目前，美国CDC仍然没有将XBB从BA.2.75.*中区分开来，预计2周左右时间，会区分这一新的病毒株。

二、XBB.1与BQ.1.1免疫逃逸能力超强

此前数据已显示XBB.1与BQ.1.1它能对当前几乎所有的中和抗体均具有免疫逃逸的能力。最新北大曹云龙教授最新研究数据进一步显示，即使接种3针灭活新冠疫苗，且又感染BA.1的人群（这部分属于突破性感染，相当具有超级免疫力）的血清在1个月后（相当于免疫力最强的阶段）和7个月时对XBB.1与BQ.1.1的中和作用，显示在1个月后对BQ.1和BQ.1.1还有一点作用，但对XBB几乎没有作用，到第7个月皆无效果。

当然，对mRNA疫苗的逃逸作用，以及对最新的二价疫苗的逃逸作用，目前还没有数据，但是可以想象得出，应该也是具有极强的逃逸能力的。

三、XBB.1与BQ.1.1可怕吗？

XBB.1与BQ.1.1具有超级传播能力，这很可怕吗？会不会带来医疗崩溃？从新加坡来看，似乎这种传播潮很快过去。

从这两张图可以看出，新加坡从9月25日每日确诊人数为2000人上升至10月15日，每天确诊人数超过8000人，同时住院人数也从不足200人上升至最高600人住院。这说明确诊人数增长了4倍，住院人数增长了3倍，病毒的致病率略有减弱。另外，从感染人数增长到高峰，不足1个月，就出现了病例和住院人数的双双下降。

同样，从欧美其它国家数据来看，XBB.1与BQ.1.1的致病率有一定程度的减弱。

四、XBB.1与BQ.1.1的后继可能成功的变异株是哪些？

事实上，XBB.1与BQ.1.1仍然是刚刚开始流行阶段，就已经出现一些新的变异株了。

其中，XBB系列就包括XBB.1, XBB.1.1, XBB1.2, XBB.2, XBB.3, XBB.3.1, XBB.4 and XBB.5! 而当前最引人关注的是XBB.3, XBB.3.1。可能也是最具有潜力的流行株。

目前在印度，有13.9%的感染者都是感染XBB.3，而一周前仅3.5%，可见增长有多么迅速！如果统计印度最近一周的流行变异体，见下图：

图：印度最近一周流行变异体情况

由图可见，XBB.3在印度已成为最主要的流行株了。

同样在日本，XBB.3也超过XBB.1，成为XBB.*系列最主要流行株，超过58.33%。

下图为变异株进化图示

 

BQ.1.*系列除BQ.1.1外，还有BQ.1.2，BQ.1.3，BQ.1.4等，但是暂时还没有看出谁会战胜BQ.1.1。

但是，相信奥密克戎的进化不会停止，但是其传播能力和免疫逃避能力已接近极限。而且各种亚变体间，并不再是0-1的关系，而极可能是共存发展。不过庆幸的是，没有任何迹象显示它的致命性增加。

参考资料：

https://github.com/gerstung-lab/SARS-CoV-2-International

https://public.tableau.com/app/profile/raj.rajnarayanan/viz/VariantDashboard_INDIA/VariantDashboard

https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#variant-proportions

 

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