新冠变异毒株奥密克戎亚型XBB在欧美加速传播
新冠变异毒株奥密克戎亚型XBB引发的当代东变感染病例目前在一些国家呈上升趋势，尤其是系退在欧洲和北美。XBB还可进一步细分为XBB.1、出华XBB.1.5等子系毒株。茂股有专家指出，份控从病毒演变的股股更角度来看，XBB.1.5的当代东变传染性非常强，而欧洲和北美出现新变种的系退可能性也更大。
根据世卫组织的出华统计，目前XBB.1.5毒株主要在欧洲和北美的茂股一些地区传播，尤其是份控在美国的东北部地区。
美国疾病控制和预防中心数据显示，股股更截至2022年12月31日，当代东变美国40%的系退新冠确诊病例感染的是XBB.1.5毒株。在美国东北部的出华比例更是达到75%。
而据英国国家统计局的估算，在截至2022年12月28日的一周内，英国有近300万人感染了XBB.1.5。英国病毒学家温蒂在接受美联社采访时表示，从病毒演变的角度来看，XBB.1.5毒株的传染性很强。
近期，德国病毒学和流行病学专家克劳斯·施特尔也认为，新冠病毒的新变种会出现在免疫力已经存在的地方。欧洲和北美出现新变种的可能性更大。
张文宏最新演讲，发出两个呼吁！他研判：我国具备这一能力→
我国新冠疫情的未来发展趋势如何？
怎样挽救更多老年人等脆弱人群的生命？
昨天举行的第二届光华论坛上，
国家传染病医学中心主任
复旦大学附属华山医院感染科主任
张文宏教授作了主题演讲。
在他看来，
中国进入大规模流行第一波后，
将逐渐进入地方性流行阶段，
与世界“同步”。
张文宏呼吁：在从大规模流行到地方性流行的转化期，尽快根据各省市摸底的高危因素人群基数，完成药物储备。“如果能对100%高危因素患者覆盖抗病毒药物，将有效降低具有高危因素人群的重症率。”
他还呼吁：尽快将60岁以上老年人疫苗全程接种率提升至90%。
“我相信，中国具备把新冠疫情变成地方性流行的能力。”张文宏说。
论坛主持人、复旦大学教授卢大儒表示：“张主任的演讲坚定了大家的抗疫信心。”
新加坡抗疫“成绩”为何优于美国
张文宏在演讲中介绍，近百年来，全球有5次大规模的传染病流行。除了新冠，前4次都是流感，分别是1918年西班牙流感、1957—1958年亚洲流感、1968—1969年香港流感、2009—2010年甲型H1N1流感。
如今，流感已成为地方性流行传染病，全球每年只有近20万人因流感死亡。当然，因为流感病毒检测量不足，这个数据可能存在低估。
那么，新冠是否也会从全球大流行演变为地方性流行？张文宏给出了肯定的回答。在一些国家，公众经历了大规模流行的阵痛后，目前超额死亡人数已大幅降低。超额死亡是指一个地区实际发生的死亡人数与未发生传染病年份估算得到的死亡人数之间的差额，能比较准确地反映传染病的致命性。比如新加坡，超额死亡已接近0，新冠病死率近期也非常低。
张文宏认为，新加坡之所以在奥密克戎变异株流行期间，超额死亡人数大幅降低，很重要的一个原因是在德尔塔变异株流行期间，绝大多数老年人都完成了3针疫苗接种。
与新加坡形成对比的是，奥密克戎在美国的致命性很强。统计分析显示，奥密克戎引起的65岁及以上美国人超额死亡率峰值是德尔塔峰值的163%。这和美国老年人疫苗全程接种率不够高有密切关系。就医和住院老年人的急剧增加，还导致了医疗资源挤兑，从而进一步抬高了超额死亡率。
“很多人担心，各种疫苗产生的抗体水平都会减弱，导致突破性感染。那么接种疫苗是不是就没有作用了？”对于这个问题。张文宏介绍了他带领课题组去年开展的一项研究——利用单细胞测序技术，在疫苗接种3—6个月后进行B淋巴细胞克隆扩增分析，结果发现：在6个月后抗体水平很低的情况下，B淋巴细胞、特别是记忆B细胞在遇到奥密克戎入侵后，会迅速克隆扩增。这说明免疫细胞的“记忆力”很强，即便没有抗体，病毒进入人体后仍会触发免疫反应。
基层有药可用
才能防止医疗挤兑
在应对疫情第一波冲击的优化防控应对方案中，做好药物储备工作也非常重要。目前，抗新冠病毒药物已进入多管线竞争局面，Paxlovid（奈玛特韦/利托那韦）、阿兹夫定、莫诺拉韦、单克隆抗体、静注COVID-19人免疫球蛋白，给脆弱人群的临床救治带来了多种选择。此外，托珠单抗、巴瑞替尼等抗炎症药物也已到位。
当前，相关部门应根据各省市摸底的高危因素人群基数，尽快完成药物储备。“基层要有药可用，这样才能防止二级、三级医疗资源挤兑。”张文宏说。
各地还要加强三级分级诊疗体系，包括：社区街道行政体系与社区卫生服务中心联动，为无症状和轻症患者做好居家康复诊疗管理；发热门诊筛查出需要到定点医院的高危人群，及时救治转诊；引入信息化与远程医疗系统。
张文宏表示，在感染者起病后的“黄金72小时”内，社区卫生服务中心要充分用好抗病毒小分子药物，同时可采用氧疗、中药和低剂量的激素治疗。“中药会给中国人带来额外的辅助疗效。”
演讲中，张文宏列举了美国、英国、新加坡、中国香港在新冠大流行高峰期第一波的多项数据：