在孙亚民的笔记本电脑里 ， 保存着不同时期新冠变异株的数据图 。 曲线大多呈现倒U字形 ， 随着时间推移爬坡、登顶 ， 随即下降、接近消失 ， 每一根线条 ， 都对应着新冠变异株在人类社会登场与隐退的极简史 。 新冠“迭代”的速度 ， 比电子产品还快 。 阿尔法刚成为主流流行株不久 ， 德尔塔便来势汹汹；德尔塔还带着“新秀”的气息 ， 奥密克戎已在几日内成为焦点 。 它变异之大、“升级”之快 ， 所有前辈都不能相比 。 但奥密克戎也没什么特殊 。 两年时间中 ， 新冠的变异如同树木不断抽枝散叶 ， 不时有新成员家族壮大 ， 也有老成员式微凋亡 。 奥密克戎不是第一个 ， 大概率 ， 也不会是最后一个 。
“不同寻常”的奥密克戎
11月26日晚 ， 南开大学公共卫生与健康研究院教授孙亚民工作室的电脑开始通宵加班运作 ， 逐一读取总数达500多万份的基因组数据 。
ATTAAAGGTTTATACC……这些fasta格式的独立文件 ， 写满了象征四种碱基的字母 ， 每一份 ， 都是一粒曾在人类世界短暂露面的新冠病毒的生命密码 。 有的完全一样 ， 有的不尽相同 ， 它们来自全球各地的人类实验室 ， 从疫情初始到当下 ， 汇聚成一个庞大的新冠病毒数据池 。
再次将触角沉入这个“池子” ， 是为了探究其中131株变异体 。 此后世界卫生组织将其命名为奥密克戎（Omicron）——目前所划分的最重要的新冠变异株类型 。
在此之前 ， 新冠所演化出的诸多变异株中 ， 被例入VOC的只有四种 。 阿尔法（Alpha）、贝塔（Beta）、伽马（Gamma）、德尔塔（Delta） 。 从首份样本上传到世卫组织命名、评级 ， 这个过程一般要经过数月的时间 ， 往往伴随着人类世界明显的疫情流行 。 奥密克戎是一个例外 ， 从数据上传到命名在半个月左右时间完成 ， 从被世卫组织列入VUM（Variants Under Monitoring 监测中的变异株）到跳过VOI（Variants of Interest 需留意的变异株）“直升”VOC ， 只用了2天 。
不过 ， 对孙亚民来说 ， 新冠变异不是什么新鲜事 。 在世界流行两年 ， 新冠病毒发生的变异数量 ， 在近3万的核苷酸总数中 ， 只是微不足道的比例 。 次日 ， 计算机跑完了所有基因组数据 ， 看到报告 ， 孙亚民才真正感到一丝惊讶 。
在500多万份历史数据的横向对比中 ， 奥密克戎的确不同寻常：变异位点多 ， 位置关键 。 根据计算 ， 新冠病毒传播至今 ， 只逐渐积累了约35个可遗传的非同义突变（可导致氨基酸改变 ， 一般认为非同义突变受自然选择作用） ， 而奥密克戎在此基础上 ， 一口气多出了约15个突变；30多处位于最受关注的新冠体表的刺突蛋白上 ， 其中一半位于RBD区 ， 能直接影响病毒的复制与传播；10多个位于ORF1ab区域 ， 可能影响到人体免疫 。
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