流感病毒会持续演变，引发季节性流感流行
此模型能预测病毒演变，有助设计更有效的流感疫苗
香港中文大学（中大）医学院研究团队建立了一套精准计算模型「beth-1」，能准确预测病毒基因演变，有助在设计流感疫苗时选择最具代表性的病毒株。这套计算模型能够如「天气预报」般，推算病毒将出现的变异，藉此令疫苗能有效覆盖预期将会流行的变异病毒株，加强其保护功效。
验证显示，从与流行病毒株的基因匹配度来看，beth-1预测的疫苗株在近九成的流感季节中，比过往当季使用的疫苗株更准确，预计其应用可提高流感疫苗对本港常见的两种甲型流感亚型病毒（H1N1和H3N2）的效力。beth-1为流感疫苗抗原选择提供了一种即时可应用的可靠工具。中大团队正与内地的研究机构紧密合作，在动物实验应用beth-1，开发更具保护功效的疫苗。有关研究详情已於著名期刊《自然通訊》发表。
中大医学院研究团队建立了一套精准计算模型beth-1，能准确预测病毒基因演变，有助在设计流感疫苗时选择最具代表性的病毒株。这套计算模型能够如「天气预报」般，推算病毒将出现的变异。验证显示，从与流行病毒株的基因匹配度来看，beth-1预测的疫苗株在近九成的流感季节中，比过往当季使用的疫苗株更准确，预计其应用可提高流感疫苗对本港常见的两种甲型流感亚型病毒（H1N1和H3N2）的效力。
团队成员包括（左起）中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院曹莉蓉博士、副教授王海天教授、临床研究及生物统计中心主任徐仲鍈教授，以及博士生楼静致小姐。
通過分析病毒基因序列建立嶄新計算模型beth-1
流感病毒会持续出现基因进化演变，导致免疫逃脱，令已经感染过病毒或打过疫苗的人可能再次感染突变后的病毒，造成新的季节性流感高峰期。故此，流感疫苗包含的病毒株须每年更新，以确保疫苗效用。在选择疫苗病毒株的过程中，预测病毒基因演变是重要步骤，并通常在下一个流行季节来临前至少9个月进行。
要准确选择疫苗抗原使用的病毒株，便要对病毒的基因和抗原演变及流行病学特徵进行广泛的监测和分析。现时这项工作由世界卫生组织协调全球进行，沿用的计算模型由欧美研究人员开发。
是次研究中，研究人员分析大量有关流感病毒基因组和流行病学的数据，用以开发能识别可量化病毒基因变异之关键参数的崭新模型「beth-1」。此模型可推算整个病毒族群将来会出现的变异，并选择最有机会流行的病毒株，为即将到来的流感季节制造疫苗。
王海天教授表示，研究团队正与内地的科研机构合作进行动物实验，以开发更具保护功效的疫苗。
徐仲鍈教授指出，beth-1的开发是将跨学科合作转化为可即时使用工具的优秀范例。这个模型在病毒学实验室、疫苗制造商和衞生机构方面，都具有广泛的应用潜力，可用於流感疫苗株的选择。
beth-1的精准预测有助设计与流行病毒匹配度更高的疫苗
研究人员利用H1N1和H3N2病毒的过往数据，测试beth-1预测流行病毒株的准确度。他们计算了「不同模型预测的病毒株」与「指定流感季节实际流行的病毒株」两者之间的遗传距离，结果显示beth-1的预测在88%（17个流感季节中有15个）的流感季节中比现有疫苗更准确。如使用beth-1选择的疫苗株，预计可将疫苗对H1N1病毒的效力平均提高13%、对H3N2病毒的效力平均提高11%。参考资料显示，疫苗有效性每增加5%，在美国一个流感季，可免除100万人的患病，以及2.5万例的住院病例。
成功将跨学科研究成果转化为即时可应用的工具
研究论文的第一作者、中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院博士生楼静致小姐表示：「我们的研究结果显示beth-1能够非常准确地预测病毒的基因进化，帮助选择疫苗株，从而生产与流行病毒匹配度更高的疫苗，确保疫苗的效用。」
中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院副教授王海天教授补充：「beth-1是一套能准确预测病毒演化的先进计算模型。我们正与内地的科研机构合作进行动物实验，开发更具保护功效的疫苗。beth-1亦有潜力应用到其他经常出现基因变异的病毒，如新冠病毒。」
这项研究是由统计学、计算生物学、流行病学、病毒学和免疫学等多个学科的专家合作而成。中大医学院赛马会公共衞生及基层医疗学院临床研究及生物统计中心主任徐仲鍈教授总结：「beth-1的开发是将跨学科合作转化为可即时使用工具的优秀范例。这个模型在病毒学实验室、疫苗制造商和衞生机构方面，都具有广泛的应用潜力，可用於流感疫苗株的选择，以制造更有效的疫苗，保障人类福祉。」
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