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一亿肺炎病人,饶毅该当何罪? 2023-01-11 10:55:11


一、灭活疫苗相对于mRNA疫苗的全面劣势

 

欢迎“无云夜空”网友参加讨论。你提供的论文1很有意思,在我看来,其要点如下

1)此前多个团队的研究表明,用灭活疫苗接种,不仅其引出的中和抗体的水平mRNA 疫苗低 10 倍,而且下降速度更快,在接种3 个月后就显著减弱2-6。相比之下,mRNA 疫苗引出的抗体至少能在高水平持续 6 7-13

2)反映到临床疗效上,灭活疫苗对德尔塔变异株的感染和重症的保护作用比mRNA疫苗的低13。一个比较9COVID-19 疫苗临床疗效的元分析表明,mRNA疫苗在各种不同疫苗中保护作用最强14

3)作者自己做的实验表明,灭活疫苗接种引出来的细胞因子的水平比mRNA疫苗的水平低。而且,第三剂加强针毫无作用。这与前人的发现一致。

4)作者发现,灭活疫苗能诱导出CD4+ T细胞,但不能诱导出CD8+ T细胞,提示灭活疫苗不能引出细胞免疫,这也与前人的发现一致。

顺便解释一下,狭义的细胞免疫,指的是激活了的CD8+ T细胞对抗原的直接杀伤及其释放细胞因子的协同杀伤。作者的实验表明,灭活疫苗只能引出辅助T细胞,增加IFN-γ与IL-2的分泌。此类反应并不能杀伤为病毒感染的细胞,只能帮助活化B细胞,属于体液免疫反应。

5)但是,作者发现,虽然灭活疫苗诱导出来的针对病毒棘突蛋白的T细胞反应比mRNA疫苗低,但它能引出针对病毒的膜与核蛋白(membrane- and nucleoprotein)的T细胞反应。作者因而认为,综合来看,灭活疫苗引出的总体反应与mRNA疫苗相当(comparable)。

对此观点,本人不敢苟同。新冠病毒的基因组里含有四种蛋白编码:

image.png

其中棘突蛋白负责与宿主细胞表面蛋白结合。因此,只有针对它的抗体,才是阻断病毒进入宿主细胞的中和抗体。针对其他两种膜表面蛋白的抗体无法阻断病毒进入细胞,不是中和抗体,而针对处于膜内的核蛋白的抗体根本就无法与病毒结合,因此都起不到保护作用。相反,所谓抗体依赖性增强作用(Antibody-dependent enhancementADE)正是非中和抗体引出来的。这类抗体与病毒结合后非但不能中和之,反而会与免疫细胞的Fc受体结合,帮助病毒进入并破坏免疫细胞;是预防接种可能遇到的最大噩梦。

当然,若是灭活疫苗能激活CD8+ T细胞,形成细胞毒细胞,就能杀死感染了病毒的细胞。不幸的是,作者自己的实验表明,灭活疫苗只能诱导出CD4+ T细胞,不能诱导出CD8+ T细胞。所以,个人认为,灭活疫苗诱导出来的针对病毒膜蛋白与核蛋白的抗体非但起不到保护作用,反而有引出抗体依赖性增强作用的隐患。。

 

二、饶毅该当何罪?

 

灭活疫苗的真实效果如何,已经由放开后的中国的亿万民众的亲身经历生动演示了。人类历史上还从未有过如此大规模的疫苗试验,样本无比之大,结果比什么都有说服力。

19日,河南省卫健委介绍,截至202316日,全省新冠病毒感染率为89.0%请注意,这个比例不是偶然的,是毫无免疫力的易感人群遭遇病毒的必然结果。

我已经在《饶毅文章中的基础知识缺陷》(点此查看原文绍过:即使对没有免疫力的群体来说,病毒的传播也不是无限的,而是到了一定的比例就自动停止了。这个比例由病毒的基本传染数(R0)决定。奥密克戎的R09.5即使对于没有免疫力而且不作隔离和防护的群体,它在感染了89.5%的人口后传播也会自动停止

如今河南在不到一个月的时间里,感染率就达到了89%,接近或等于奥密克戎能感染的最大人口比例。这说明,河南全省人民对奥密克戎根本没有免疫力。当病毒入侵时,全省人民都在裸奔。如果89%89.5%有统计学差别,那0.5%的区别也是个人隔离或防护造成的。如果没有统计学差别,则病毒感染率已经到达其天然峰值。官方总算是实现了“应阳尽阳”的伟大目标。

河南如此,其他省也只会如此,因为全民打的都是一样的无效疫苗。所以,全国最终感染率为89%左右的估计,符合流行病学预期。

全国感染89%总数就是14亿X 0.89 12.46亿人。据国家卫健委于18日披露,新冠肺炎在全国感染者中占8%。肺炎患者总人数就是12.46亿 X 0.089968万人,将近1亿人害上肺炎!

饶毅先生,你不是拼命推销灭活疫苗,以种种莫须有的弱智理由反对引入mRNA疫苗吗?如今接种了你推销的疫苗的亿万民众的感染比例与从未接种过的人群一样,制造出了将近1亿肺炎病人,你该当何罪?!

最令人忧心忡忡的还是死亡率的问题。在这个问题上,国家卫健委登上了无耻的最高最活的顶峰。全面放开满月那天,国家卫健委日前发布新冠疫情数据说,全国放开一个月,共确诊12万,累计死亡30例。也就是每天平均死一人!

这个数据之奇葩,倒还不在于它侮辱全国人民的智商到了如此肆无忌惮的地步,而是那无与伦比的权力的傲慢:真理永远掌握在权势者的手上,我说是多少就是多少,你们能拿我怎么样?

所以,对草民来说,真实的死亡数据就像大饥荒死人数量一样,大概永远无法得知。草民可做的,也就是从官员不小心露出来的数据中,推算死亡人数。具体来说,那就是这9968万肺炎病人中会有多少人病故。

如果按美国重症死亡率5%计算,那就会有498.4万人丧生。但万恶美帝的人均ICU床位数别说中国望尘莫及,就连欧洲都没法比。

更何况无论是在欧洲还是美国,感染高峰都是分散到两三年内,分几波发生的,从未见过一个月内就阳了89%,不但造成空前的医疗资源挤兑,就连医护人员都基本阳了。这在西方还真没听说过。医疗资源挤兑,医护人员带病上岗或缺勤,必然导致许多本来可以救回来的病人因顾不上抢救而丧生。

如今不但各种药物紧缺,就连血液都紧缺,因为献血者都阳了,医院不敢抽,病人不敢献。而缺乏Paxlovid治疗必然大幅增加危重症。据美国之音110日报道,辉瑞公司向中方的报价为每个疗程1890元人民币,折合美元不到300元,远远低于美国、台湾、香港和欧洲国家支付的500700美元的采购价。

众所周知,在美国、台湾、香港和欧洲国家,相关的采购费用基本由政府支付,国民无需自己付费,或只需付极少费用。而中国政府却嫌贵,拒绝将其纳入医保,只采购了据说是高毒无效的阿兹夫定和中成药清肺排毒颗粒。在这一系列骚操作之下,还能指望病死率低到美国的水平吗?

当然,中国有一样宝贝西方没有,那就是中医中药。希望清肺排毒颗粒与著名的连花清瘟一样,能创造奇迹,大幅度降低死亡率。至于因新冠病毒感染引起的脑卒中、心梗等等,那按中国政府的算法,当然不是死于新冠感染,连数字都不能算。


参考文献:

1.  Joey Ming Er Lim et al.A comparative characterization of SARS-CoV-2-specific T cells induced by mRNA or inactive virus COVID-19 vaccines. Cell Rep Med. 2022 Nov 15; 3(11): 100793.

 2. Jeewandara C., Aberathna I.S., Pushpakumara P.D., Kamaladasa A., Guruge D., Wijesinghe A., Gunasekera B., Ramu S.T., Kuruppu H., Ranasinghe T., et al. Persistence of immune responses to the Sinopharm/BBIBP-CorV vaccine. Immun. Inflamm. Dis. 2021;10

 3. Peng Q., Zhou R., Wang Y., Zhao M., Liu N., Li S., Huang H., Yang D., Au K.K., Wang H., et al. Waning immune responses against SARS-CoV-2 variants of concern among vaccinees in Hong Kong. EBioMedicine. 2022;77:103904.

4.  Zeng G., Wu Q., Pan H., Li M., Yang J., Wang L., Wu Z., Jiang D., Deng X., Chu K., et al. Immunogenicity and safety of a third dose of CoronaVac, and immune persistence of a two-dose schedule, in healthy adults: interim results from two single-centre, double-blind, randomised, placebo-controlled phase 2 clinical trials. Lancet Infect. Dis. 2022;22:483495.,

 5.  Zhang H., Jia Y., Ji Y., Cong X., Liu Y., Yang R., Kong X., Shi Y., Zhu L., Wang Z., et al. Inactivated vaccines against SARS-CoV-2: neutralizing antibody titers in vaccine recipients. Front. Microbiol. 2022;13:816778. 

 6.  Lim W.W., Mak L., Leung G.M., Cowling B.J., Peiris M. Comparative immunogenicity of mRNA and inactivated vaccines against COVID-19. Lancet. Microbe. 2021;2:e423.

  7. Tarke A., Coelho C.H., Zhang Z., Dan J.M., Yu E.D., Methot N., Bloom N.I., Goodwin B., Phillips E., Mallal S., et al. SARS-CoV-2 vaccination induces immunological T cell memory able to cross-recognize variants from Alpha to Omicron. Cell. 2022;185:847859.e11.

 8. Goel R.R., Painter M.M., Apostolidis S.A., Mathew D., Meng W., Rosenfeld A.M., Lundgreen K.A., Reynaldi A., Khoury D.S., Pattekar A., et al. mRNA vaccines induce durable immune memory to SARS-CoV-2 and variants of concern. Science. 2021;374:abm0829.

 9. Guerrera G., Picozza M., D'Orso S., Placido R., Pirronello M., Verdiani A., Termine A., Fabrizio C., Giannessi F., Sambucci M., et al. BNT162b2 vaccination induces durable SARS-CoV-2-specific T cells with a stem cell memory phenotype. Sci. Immunol. 2021;6:eabl5344.

 10. Doria-Rose N., Suthar M.S., Makowski M., O'Connell S., McDermott A.B., Flach B., Ledgerwood J.E., Mascola J.R., Graham B.S., Lin B.C., et al. Antibody persistence through 6 Months after the second dose of mRNA-1273 vaccine for covid-19. N. Engl. J. Med. 2021;384:22592261.

 11. Pegu A., O'Connell S.E., Schmidt S.D., O'Dell S., Talana C.A., Lai L., Albert J., Anderson E., Bennett H., Corbett K.S., et al. Durability of mRNA-1273 vaccine-induced antibodies against SARS-CoV-2 variants. Science. 2021;373:13721377.

 12. Terpos E., Karalis V., Ntanasis-Stathopoulos I., Evangelakou Z., Gavriatopoulou M., Manola M.S., Malandrakis P., Gianniou D.D., Kastritis E., Trougakos I.P., Dimopoulos M.A. Comparison of neutralizing antibody responses at 6 Months post vaccination with BNT162b2 and AZD1222. Biomedicines. 2022;10:338.

 13. Premikha M., Chiew C.J., Wei W.E., Leo Y.S., Ong B., Lye D.C., Lee V.J., Tan K.B. Comparative effectiveness of mRNA and inactivated whole virus vaccines against COVID-19 infection and severe disease in Singapore. Clin. Infect. Dis. 2022;12:ciac288.

 14. Victoria Rotshild et al. Comparing the clinical efficacy of COVID-19 vaccines: a systematic review and network meta-analysis. Sci Rep. 2021; 11: 22777.




浏览(10165) (61) 评论(18)
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文章评论
作者:integrity001 回复 马驹小 留言时间:2023-02-14 15:53:17

我始终理不清的绝不是“身在西方又无休止地攻击西方”的奇葩,而是这些奇葩无论身在在西方多久都不能明白西方与我党的根本差异而时时刻刻不遗余力地用我党的“君子之腹”去度西方的“小人之心”。


呜呼!孰知奇葩之顽有甚是党者乎!余思而愈悲。

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作者:非文人a 留言时间:2023-02-08 16:46:21

根据12月1日-1月31日中国名人死亡人数来估算在这疫情海啸期间中国真实非正常死亡人数。中国名人的日死亡数据如下图:

根据12月1日-1月31日中国名人死亡人数来估算在这疫情海啸期间中国真实非正常死亡人数。 在62天内,中国名人共死亡717人。疫情前两年的正常死亡平均值是两人/天,62天则为124人。非正常死亡人数=717人-124人=593人。正常中国名人年均死亡是720人,正常全民年死亡约1000万人。也就是说名人死亡72人就对应100万人死亡。那么593名人非正常死亡,就对应着全民824万人非正常死亡。 中国名人的医疗救治条件比平常人特别是贫困农村的平民要好很多,所以这个数据是一个很保守的估计。

在62天内,中国名人共死亡717人。疫情前两年的正常死亡平均值是2人/天,62天则为124人。非正常死亡人数=717人-124人=593人。正常中国名人年均死亡是720人,正常全民年死亡约1000万人。也就是说名人死亡72人就对应100万人死亡。那么593名人非正常死亡,就对应着全民824万人非正常死亡。 中国名人的医疗救治条件比平常人特别是贫困农村的平民要好很多,所以这个数据是一个很保守的估计。

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作者:非文人a 留言时间:2023-02-08 16:23:28

在中国死亡人口不透明的情况下,利用维基百科上的中国名人死亡信息并整理每月死亡数,可以估计大概的全国死亡人数。 2018年和2019年的平均月死亡数做为control 组,平均年死亡人数为720人。2020年全年及2021年前三个月,月死亡数都明显增加,高于前二年的月均数部份图中用红色标记,第一波疫情期间死亡人数比control 期间多出1267人,是一年control(720人)的1.7倍。第二波疫情期间死亡人数比control 期间多出786人,是一年control 的1.1倍。这样,假设名人样本和全国死亡数据成比例关系,则全国真实非正常死亡人数在第一波疫情期间就是没有疫情的年死亡基数的1.7倍即1700万人左右。第二波疫情期间非正常死亡人数则是正常年死亡的1.1倍即1100万人左右。 这个非正常死亡人数应该由两部份组成,一部分是Covid-19 引致的死亡,而另一部份则是因为封城等措施导致次生灾害引致的死亡。在第一波疫情中后期及第二波疫情前期,这样的次生灾害而致的非正常死亡可能占有相当大比例。

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作者:非文人a 留言时间:2023-02-08 16:21:09

https://twitter.com/jkssdk0907/status/1622096766278705152?s=20&t=nxqTp33n-SG0kGqEMPyF9g

疫情前两年即2018年和2019年的名人死亡数据可以作为正常死亡对照组,这两年的死亡均值是720人/年,60人/月,2人/天。2020年全年及2021年前三个月,月死亡数都明显增加,高于前二年的月均数部份图中用红色标记,第一波疫情期间死亡人数比control 期间多出1267人,是一年control(720人)的1.7倍。第二波疫情期间死亡人数比control 期间多出786人,是一年control 的1.1倍。这样,假设名人样本和全国死亡数据成比例关系,则全国真实非正常死亡人数在第一波疫情期间就是没有疫情的年死亡基数的1.7倍即1700万人左右。第二波疫情期间非正常死亡人数则是正常年死亡的1.1倍即1100万人左右。 这个非正常死亡人数应该由两部份组成,一部分是Covid-19 引致的死亡,而另一部份则是因为封城等措施导致次生灾害引致的死亡。在第一波疫情中后期及第二波疫情前期,这样的次生灾害而致的非正常死亡可能占有相当大比例。

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作者:非文人a 留言时间:2023-02-08 16:10:26

关于中国2022年12月放开后疫情海啸导致的死亡人数,中国政府采取秘而不宣的策略,与60年前的大饥荒饿死人一样,至今也没有一个准数。但是如今网络时代,信息多样,我从维基百科上查到有每天世界各地的名人死亡信息。将中国的名人死亡人数进行分析,进而推出全民的死亡人数。

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作者:无云夜空 回复 双不 留言时间:2023-01-12 06:28:19

双不博,相对而言灭活疫苗应该更能对付病毒变异。是的,有效性数据已经发布很久了,明显中国疫苗的免疫反应较弱,所以科兴疫苗打三针的重症预防效果和mRNA疫苗类似,一针或两针时明显不如mRNA疫苗。国药疫苗比科兴的免疫反应更弱,可能需要四针。

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作者:安博 回复 无云夜空 留言时间:2023-01-11 21:29:11

很高兴在这里认识你。不好意思早先我弄错了人,请见谅!

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作者:马驹小 回复 白草 留言时间:2023-01-11 21:16:35

你这种身在西方又无休止地攻击西方真是奇葩。你所说的张网红一直在一线治病救人。我本人两年前感染了新冠德尔塔毒株,当时还没有疫苗,我就是照着张医生所介绍的方法扛过来了,没有去医院占用医疗资源, 也没有服用钟功勋的清瘟胶囊。 你总说美国死一百万,我就是在美国, 六十五岁以上, 在我的人生中是一次比较严重的疾病,但没去医院也没死。 请您以后不要总是无理取闹( 像饶先生一样), 讲些有用的,实在的。

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作者:无云夜空 回复 安博 留言时间:2023-01-11 18:45:58

安博,也向您问好。我还年轻体健的,慢慢来,哈哈。

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作者:无云夜空 留言时间:2023-01-11 18:25:57

博主这么专研,给个大大的赞!从原理上看,mRNA疫苗免疫反应强烈,有杀死感染细胞的能力,灭活疫苗比较温和,能抑制病毒增值。我最担心的,可能是杞人忧天,是mRNA疫苗引起慢性自身免疫疾病,急性的少量人已经被观察到了,慢性的,暂时不知道,有潜在风险。所以我认为阳过了,就千万别再打疫苗了,而且打疫苗,最多三针,不要多打。如果有选择,就选择温和的灭活疫苗。

千万别把灭活疫苗去扯上共产党,灭活疫苗是中国人几十年来大力发展传统疫苗,供应全世界,培养出的强大能力,现在造福国人,甚至世界。我们中国人都应该为之自豪。

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作者:zainali2015 回复 双不 留言时间:2023-01-11 14:37:58

这个问题已经没有办法讨论了,中国的重症或死亡数据现在都是国家秘密。我们也不可能得到独立第三方的数据。没有可靠的数据,讨论这些问题毫无意义。

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作者:双不 留言时间:2023-01-11 13:52:03

目前的毒株与新冠刚发生时大不相同,因此其疫苗的有效性下降是意料之中的。但疫苗仍然可以防重症,或死亡。这个说法与美国对美国疫苗的说法差不多。

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作者:白草 回复 渔阳山人 留言时间:2023-01-11 13:11:02

中国政府的数字缺乏公信力,根本不能和美国的数字相比较。

美国CDC帮助西方疫苗实验造假,是美国国会议员Thomas Messie说的。不是我说的。美国在新冠早期禁止测试,在后期不断修改疫苗的定义,从防止传染到防重症,根本没有能力做普查,美国的数字造假是全方位的。中国现在不公布了,也不过是堕落到了美国的程度。

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作者:安博 回复 渔阳山人 留言时间:2023-01-11 12:39:11

谢天谢地,是我搞错了。这里向“无云夜空”博问好。

谢谢你澄清博文中的“作者”所指,让我明白了作者的意思。

再谢!

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作者:渔阳山人 回复 白草 留言时间:2023-01-11 12:31:39

中国政府的数字缺乏公信力,根本不能和美国的数字相比较。你应该呼吁中国政府以对中国人民和世界人民负责任的态度统计和公布数字,而不是在这儿信口开河。

回复 | 11
作者:渔阳山人 回复 安博 留言时间:2023-01-11 12:27:05

老芦提到的是“无云夜空”而不是“天云夜空”。“无云夜空”昨天还在老芦的上一篇文后跟帖,应该无恙。“作者”是指“无云夜空”提到的那篇发表在Cell Report的文章的作者。

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作者:白草 留言时间:2023-01-11 11:57:37

应该是张网红该当何罪吧?拿中国89%的感染率估值论证中国新冠疫苗无效,却不敢对比美国官方数据一亿感染者已经占到30%的数据。而抽样调查早就有美国已经有90%的人感染过的估计。只不过美国没有能力象中国一样搞全民核酸检测。这足以证明西方疫苗无效。但美国的说辞是防重症。且看中国未来的超额死亡人数能否按比例超过美国,达到四百万新冠死亡。那时候再说中国疫苗不能防重症不迟。

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作者:安博 留言时间:2023-01-11 11:48:53

芦笛你好,看到你提到“天云夜空”博,并在你的博文里反复提到“作者”,不知这里的作者是否就是“天云夜空”或者其他人?

听说“天云夜空”博上周突然瘁逝,他不会来参加你的讨论了。你的这篇文章很充分,希望有识之人可以读到,并采取些相应措施,尽可能减少损失。我相信这样的人是存在的,somewhere,somehow。

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