疫苗究竟有效时长为几何，自然感染之后是否会再度感染，此两个问题，正从科研实验室迈向普通人的日常忧虑。普林斯顿团队于《科学》期刊发表文章表明，未来五年新冠疫情走向如何，关键并非取决于病毒如何变异，而是取决于我们的免疫系统对其记忆的时长。
免疫时长决定疫情节奏
能支撑几个月或者几年的免疫保护，直接决定了下一波感染到来的时间。模型设定较为直观：倘若免疫力仅能维持较短时间，人群便犹如转盘般反复处于易感状态，大概每隔一两年就有可能出现一次新高峰。研究人员于交互式预测工具中展现了这种波动，用户能够自行调整参数来查看后果。反之，要是免疫持续期长，疫情曲线就会显著被压平。这并非推测，而是依据免疫特征所做的量化推演。加拿大麦吉尔大学，担任生物工程助理教授一职的Caroline Wagner，特别进行了点明，重点在于，当出现再感染这种情况的时候，你究竟是属于无症状传播者这一类型，还是会出现再次病倒的状况呢。
疫苗强度是扭转局面的核心杠杆
疫苗在所有模拟情景里，那些能激发强势免疫应答的，都极大程度降低了未来病例数量，这并非疫苗“完美主义”，而是基于数学模型得出的确切结论，哪怕疫苗仅能部分阻断二次传播，只要覆盖范围足够广大，整体负担便会显著下降，普林斯顿的生态与进化生物学教授Andrea Graham表明，要是自然感染产生的免疫很微弱，疫苗就得填补这个空缺，也就是说，疫苗不只是个人防护的工具，更是群体摆脱反复感染循环的必然途径。承担研究工作者同时进行提示，通过免疫所形成的记忆能够持续的时长，针对变异的毒株所产生的反应强度，当前全部依旧存在未知的情况。
拒绝接种不只是个人选择
专门用于分析“疫苗犹豫”连锁后果的模型指出，若拒绝接种率处于偏高态势，且这一部分人群同时有着倾向于减少佩戴口罩、增加社交聚集行为的情况，那么即便疫苗具备相应效果，也极难去压低群体免疫门槛，作者之一西蒙·莱文说得颇为直接，即要达成群体免疫，所需的接种率会被提升至更难以达成的位置，这并非是道德层面的评判，而是传播动力学方面的事实，个体行为借助接触模式嵌入模型参数之中，最终演变成整体风险。研究并非将拒绝者当作孤立的变量来对待，而是把拒绝者放置在行为相关性当中加以考察，这种关联本身就会使得传播压力得到放大。
年龄和传播模式不影响大方向
能影响病毒扩散速度的，的确是超级传播事件以及不同年龄段的接触差异。然而团队发现，疫情长期走势的基本形态并未因这些因素而改变。生态学与公共事务教授Bryan Grenfell阐释，异质性对短期峰值存在影响，不过在五年的尺度方面，免疫参数才是起着主导作用的变量。这表明，就算我们没办法精准预测某个城市下个月感染确诊的具体数量，却依旧能够判断未来几年疫情是趋向于平息还是会出现周期性的反弹。模型的价值并非在于报数，而是在于划定可能性的边界。这同样构成了研究人员将工具予以开源的缘由，其目的在于，使得公共卫生决策者能够瞧见在不同免疫假设情形之下的未来大致状况。
监测免疫水平比测病毒更紧迫
一项研究发出了一个明确的预警，未来预测的瓶颈并非在于病毒测序，而是在于人群免疫监测。哈佛公共卫生学院助理教授Michael Mina坦言，当下即便测得抗体滴度，也并不清楚具体所代表的是多少保护力。我们需要知晓的不单单是“有没有抗体”，而是多高的浓度能够防止感染、多高的浓度能够防止传播。这需要大规模的前瞻性队列追踪，并非是短期内能够完成的事情。但要是没有这些数据，模型就只能依靠假设来运行，精度必然会受到限制。作者持有这样的看法，将免疫监测放置于公共卫生常规系统当中，这属于用来应对下一阶段的、必不可少的基建投资。
交叉保护与T细胞仍是未知战场
论文末尾将目光转向了更为基础的免疫学问题，普通感冒冠状病毒的交叉反应究竟有无保护作用，T细胞是否能比抗体维持更久，这些问题当前尚处于“值得研究”阶段，然而其答案会直接影响是否需要每年接种加强针，共同高级作者C. Jessica Metcalf明确宣称，这是未来工作的关键突破口，一旦梳理清楚这些机制，预测模型便能从经验拟合迈向机制驱动，干预策略也会更精准。
当你处于决定打下一针加强针的状况时，最为看重的究竟是疫苗防感染方面的数据呢，还是防重症层面的数据呢？欢迎于评论区去分享你那真实的考量，并且也请把这一份分析转发给尚在犹豫之中的朋友。
