BQ.1.1 についてのラモス@ramos262740691さんの考察
3日前の続き
すでに他の方々が可能性を言及されていたとはいえ、
改めてラモスさんが抗原原罪と言い切ったのは、
とても重いと考えてます
【危険信号】
さて、cdcが出した二価ワクのVE速報https://t.co/haEsT9LbGx— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
まず初めに。
なんかBQ.1.1とかにも効くかの様な日本語で紹介している人見かけてマジで?と思って見ましたが、違います。
この速報の検討期間の多くはBA.4/5期間ですし、陽性結果の81%がBA.4/5だったとのこと。
つまりここで出ているVEは8割BA.4/5へのVEデータです。 pic.twitter.com/g0BX5yykpQ— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
ま、まだ速報なので二価ワク接種者の解析対象者数が非ワクの1/6とまだまだ少ない。あくまで今後変動有り得るざっくりと思いましょ。 pic.twitter.com/l9otJPgccm
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
で、はい、ドン
二価ワクチンのBA.4/5への有効性ですが、
武漢株2回以上接種者まとめて、18-49歳で43%、50-64歳で28%、65歳以上で22%?
ん?えー、承認に必要な最低限の有効性は50%で、だからこそ変異株臨床試験になったCureVacは承認して貰えず死んだはずですが。 pic.twitter.com/xx1hazTcSt
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
おかしいな。何回見ても結果が変わりません…
BA.4/5対応ワクチンがBA4/5期間の現実世界で40%しか効いていません。。。。
新世代への免疫0%と仮定すれば、1.25倍すればいいので、50%
ん?中和能力は「武漢株免疫後の対武漢株値まで出るから同じ90%有効性が見込める」前提じゃなかったです?? pic.twitter.com/res6BCxcW6
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
土台崩されたぞ…
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
さてとりあえずおいといてもう少し見ましょう。
二価ワク前の武漢株ワクを何回打ってたか、で値が変わるか見てるのが表の左側。
減ってる?変わらず?まぁまだN数不足でバラつき大きいかなというところ。筆者は感染歴が違うからでは?と述べてますが、うん。感染歴超大事だから今後分けて解析してね pic.twitter.com/2R9bwUqJ9G
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
2回接種では期間経っているので、Caoの言う「武漢免疫に引っ張られる」からリセット出来て高くなったのでは?
という訳で、前回接種から何ヶ月か?で分けたVEも見ましょう。確かに2-3回接種者、前回接種から8ヶ月以上経った人のVEが高い。
ただし、感染歴は分けられていないので、見誤る可能性も pic.twitter.com/SjNOo2uF97— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
前回接種が2-3ヶ月前→8ヶ月以上前で変化を見ると
18-49歳:24→58%
50-64歳:15→51%
65歳以上:?(21)→42%ここはCaoの言う理論が成り立ってる可能性を示すものの冷静には保留ですね。 pic.twitter.com/IoICZ02LEv
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
そもそも「オミクロンにも武漢株ワクチンが効くよ!」と彼らが売り続け、僕たちが打ち続けたのは
「武漢株ワクでもそれなりに中和能上がるから!」でした。
ですが、今対BA.5ワクチンの発症予防効果がBA.5に対して40%な訳です。中和能値見てきた僕にとってはかなりのちゃぶ台返しです。。。 pic.twitter.com/zazLBKnTl1
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
とりあえず既感染者とそうでない人ちゃんと分けてね。ではあります。
が、解析に既感染者がそれなりに含まれるだろうという以上、二価ワクの効果は、40%より下がる方向にしか行きません。
例えば今既感染者二価ワク33%だったと仮定しましょう。彼らは非感染者二価ワクより5倍高い中和能を示します
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
そこを差し引くと非感染者二価ワクという、二価ワクの純粋な効果は、VE=10%(非感染者)
既感染かどうかでだいぶ話が変わるのは分かっているので、そこは分けて調べてほしいですが、どちらにしろ暗い未来しか見えない速報です。
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
先日、ファイザーは「対BA.5二価ワクは新世代にも効くかも!」をあのデータで宣伝しました(上述5報の最後の論文)が、
CDCがそこに「は?新世代どころか、BA.5にも効いてないで?」をぶち込んできた形になりました。二価ワクに期待してないと非推奨した豪州政府が正しかったことになるのでしょうか…
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
例えば新世代への免疫0%と仮定しても50%にしかならんので、最大50%とか。
速報とは言え、どう甘く見積もってあげても、BA.5対応二価ワクは擁護できないデータです。中和能が充分に誘導されていない、或いはもっと誘導される武漢株免疫に邪魔されている。Cao論文指摘まんまのことが想定されます。 pic.twitter.com/jZZLqJnHeW
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
なので、僕もここで、「抗原原罪」と宣言します。https://t.co/k0qjuXMU9C
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
(いや、CDCのデータ見れば見るほどちゃぶ台返しだし何故報道せんか分からんし、ラボ中和能論文幾つかとつき合わせてみれば、BA.5対応ワクの中和能であれなら、去年冬〜夏の「武漢株ワクはオミにも効くよ!」は完全1000%嘘で無防御な夏を皆無意味ワク打って過ごしてただけなんだけど。。。)
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
(BA.5対応二価ワクはBA.5にはある程度効くこと前提で、新世代にはキツいデータだねって言ってきたんだけど、いや、マジか。武漢株ワクで武漢株に96%有効性叩き出して、BA.5対応ワクで40%なら、いやもうそれ抗原原罪やん。武漢株免疫邪魔してるやん。Caoの指摘超現実に出てるやん。思考停止します。)
— ramos2 (@ramos262740691) November 23, 2022
先日、生物学側からは「武漢株ワクチンにより変異株へ当たる免疫は多様性が少なくなりナイフを当てるようになるので余計に免疫回避変異を発生させてしまう」Cao論文が出ましたが、
さて、統計的にはまだまだ結果は出ないでしょうし、解析単位を生物学的な文脈で細かくすべき等議論が必要と思いますし。— ramos2 (@ramos262740691) November 22, 2022
それでも、まぁおそらく疫学研究側からの1つめです。
今後、議論が積み上がり精緻化されていくといいですね。https://t.co/csFYZy0fav— ramos2 (@ramos262740691) November 22, 2022
得意分野ではないのでパッと見で分かったとこだけ。
δ・μまでの世界ではワクチン接種率が高い国・地域ほど、次の変異への移行に時間がかかり、新変異の拡大最大速度も遅いです。これはボンフェで有意です。
要するに単純に免疫によるウイルス抑制効果が新変異発生に対しても抑制的に効いています。 pic.twitter.com/H2JFo7vGHC— ramos2 (@ramos262740691) November 22, 2022
ところが、μ、δ、οと右に並んだ3つのグラフを見て下さい。寝てますね。
当然有意もつかない。
つまり、ワクチンは多少なりとも新コロ免疫を誘導するはずなのに、新変異の拡大速度には抑制効果を認めません。
まぁ一番右のοについては、そもそもワクチン効かないから何の関係もなくなっているとも読める pic.twitter.com/I38Bq3xSvR— ramos2 (@ramos262740691) November 22, 2022
少なくとも転換点はδ・μあたりに居そうだと。
ま、ワクチン接種キャンペーンからの日付補正をすべきとか、国・地域の分け方がとか、こういう論文は用いたデータセットの正当性から議論が始まるので、細かい話は好きな人に任せます。
— ramos2 (@ramos262740691) November 22, 2022
◆SARS-CoV-2 variant transition dynamics are associated with vaccination rates, number of co-circulating variants, and natural immunity【bioRxiv 2022年11月21日】
Summary
Background Throughout the COVID-19 pandemic, the SARS-CoV-2 virus has continued to evolve, with new variants outcompeting existing variants and often leading to different dynamics of disease spread.
Methods In this paper, we performed a retrospective analysis using longitudinal sequencing data to characterize differences in the speed, calendar timing, and magnitude of 13 SARS-CoV-2 variant waves/transitions for 215 countries and sub-country regions, between October 2020 and October 2022. We then clustered geographic locations in terms of their variant behavior across all Omicron variants, allowing us to identify groups of locations exhibiting similar variant transitions. Finally, we explored relationships between heterogeneity in these variant waves and time-varying factors, including vaccination status of the population, governmental policy, and the number of variants in simultaneous competition
Findings This work demonstrates associations between the behavior of an emerging variant and the number of co-circulating variants as well as the demographic context of the population. We also observed an association between high vaccination rates and variant transition dynamics prior to the Mu and Delta variant transitions.
Interpretation These results suggest the behavior of an emergent variant may be sensitive to the immunologic and demographic context of its location. Additionally, this work represents the most comprehensive characterization of variant transitions globally to date.
Funding Laboratory Directed Research and Development (LDRD), Los Alamos National Laboratory
Evidence before this study SARS-CoV-2 variants with a selective advantage are continuing to emerge, resulting in variant transitions that can give rise to new waves in global COVID-19 cases and changing dynamics of disease spread. While variant transitions have been well studied individually, more work is needed to better understand how variant transitions have occurred in the past and how properties of these transitions may relate to vaccination rates, natural immunity, and population demographics.
Added value of this study Our retrospective study integrates metadata based on 12.8 million SARS-CoV-2 sequences available through the Global Initiative on Sharing All Influenza Data (GISAID) with clinical and demographic data to characterize heterogeneity in variant waves/transitions across the globe throughout the COVID-19 pandemic. We demonstrate that properties of the variant transitions (e.g., speed, timing, and magnitude of the transition) are associated with vaccination rates, prior COVID-19 cases, and the number of co-circulating variants in competition.
Implications of all the available evidence Our results indicate that there is substantial heterogeneity in how an emerging variant may compete with other viral variants across locations, and suggest that each location’s contemporaneous immunologic landscape may play a role in these interactions.