达菲VS甲型H1N1流感病毒

2009-06-01 15:25:43    来源:  作者:

  科学界担心新病毒会出现抗达菲的情况。但是现在暴发的甲型H1N1流感要想“变得”抗达菲,那么病毒必须发生两件事情。第一,病毒必须经历一次变异,或者与已经抗达菲的病毒共享遗传信息。第二,病毒并不因获得了变异而降低毒性。

  2008年12月,CDC报告说,在刚刚开始的2008-2009流感季节里,几乎所有的甲型H1N1病例都抗达菲。也就是在三年之前,科学家们还广泛相信,名为“奥司他韦”的药物是对抗甲型H1N1流感的利器。这种药物在临床上所向披靡,病毒出现抗药性的情况非常罕见,只有0.32%的成人和4.1%的儿童患者出现抗药性。当时,高达92.3%的甲型H3N2流感病例对另一类抗流感病毒药出现抗药性,而科学家们认为流感病毒不太可能进化出如此之高的对奥司他韦的抗药性。奥司他韦的商品名在中国大陆被翻译为“达菲”。

  他们错了。在接下来的几个流感季节里,甲型H1N1病毒对达菲出现抗药性的比例迅速增高。美国疾病预防与控制中心(CDC)流感部的尼拉·达伦(Nila Dharan)及其合作者发现,在2007-2008流感季节里,美国有12.3%的甲型H1N1病例出现抗达菲。而到了2008年12月,美国疾控中心报告说,在刚刚开始的2008-2009流感季节里,几乎所有的甲型H1N1病例都抗达菲。达伦等人对这一问题进行了更加深入的调查,得出的结论是,2008年9月到2009年2月之间,美国98.5%的甲型H1N1病例抗达菲。

  幸运的是,接下来在北美出现并呈现席卷全球之势的甲型H1N1新毒株显示出对达菲敏感。达菲是一种神经氨酸酶抑制剂,能够抑制新生的流感病毒离开宿主细胞,从而控制病毒在人体内的传播,起到治疗流感的作用。但科学家们并没有放松警惕,他们在考虑假如在流感大流行中甲型H1N1病毒广泛出现抗达菲的话我们该怎么办。

  “毫无疑问,在与流感无休止的斗争过程中,新的意外在等着我们,只有一件事是确定的——微生物将继续进化。”美国哈佛医学院的大卫·温斯托克(David Weinstock)博士及其同事在《美国医学会杂志》(JAMA)近期的一篇社论中写道。

  抗达菲的忧虑

  “与所有其他人一样,我担心新病毒会出现抗达菲的情况。”温斯托克对南方周末记者说。但他同时表示,病毒获取抗药性的过程是十分复杂的。

  在今年发表的研究中,荷兰莱顿大学医学院的一组研究人员发现,变异后具有抗药性的流感病毒最容易在住院的病人之间传播。尽管研究的样本量很小,只是针对荷兰一所校医院2009年2月的几例病人,但研究人员相信这些病人是在住院期间被感染抗达菲的流感病毒的。同时还有五名医院护工出现了流感样症状,但由于他们的流感检测样本未被提取,因而无法确认他们是否在病毒的传播中起到作用。

  使甲型H1N1病毒出现对达菲的抗药性的是一种编号H274Y的基因,携带这种基因的变异病毒最早在2008年1月被观察到。一般认为,这种变异的病毒虽然能够抗达菲,但其毒性会大大降低。荷兰的研究人员则表示,他们所研究的甲型H1N1病例带有典型的流感症状和病毒性肺炎,这暗示,变异后的流感病毒保持了相当高的传染性和致病性。

  从2007年9月30日到2008年5月17日,美国共有45个州检测了1155例甲型H1N1病毒,其中来自24个州的142例(12.3%)被发现抗达菲。达伦等人研究了其中的一些病例,发现患者的年龄中值是19岁。他们在人口统计学、基本病症和临床表现方面与不抗达菲的患者没有明显差异。

  作为对比,在2008年9月28日到2009年2月19日期间,达伦等人发现,268例患者中有264例(98.5%)抗达菲。“在2008-2009流感季节中,抗达菲的甲型H1N1病毒将会继续传播,而且流行程度更高。”达伦3月份表示。

  温斯托克说,现在暴发的甲型H1N1流感要想“变得”抗达菲,那么病毒必须发生两件事情。第一,病毒必须经历一次变异,或者与已经抗达菲的病毒共享遗传信息。第二,病毒并不因获得了变异而降低毒性。“我们目前没有足够的信息判断这次的流感变得抗达菲,并且仍然能生存和传播的可能性究竟有多大。”温斯托克表示。

  抗药性从何而来

  在许多人的知识中,微生物抗药性的出现与药物的滥用密切相关,比方说抗生素的滥用造成了细菌的耐药性越来越强,曾经“神奇”的抗生素则显得越来越无力。人类发明的药物与不断作出适应的微生物之间发生此消彼长的拉锯战——这种对抗药性来源的解释几乎成为一条“常识”。《美国医学会杂志》在2006年的一篇社论中曾指出:“传染病实践中得到的一条原理是,不恰当地使用抗传染药总是导致抗药性。”
 
  美国哈佛大学公共卫生学院的马克·利普思奇(MarcLipsitch)教授及其同事在2007年做过一项计算机模拟。他们首先建立了一个模仿流感大流行的数学模型,然后向计算机中输入一些假设。这些假设包括流感由一个人传向另一个人的传播率,多大比例的人会接受抗病毒药以预防和治疗流感,药物的有效性,以及人群中有多大比例可能出现抗药性。

手机: 字数