CN115184614B - 免疫效度或临床相对免疫效度在评价受试者的疫苗应答强度中的应用 - Google Patents
免疫效度或临床相对免疫效度在评价受试者的疫苗应答强度中的应用 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在评价受试者的疫苗应答强度中的应用，属于生物医学技术领域。本发明从免疫学原理出发，综合考虑参与人体免疫反应的核心信号通路、淋巴细胞、细胞因子的体内循环，以及面对抗原宿主的先天性和适应性免疫反应的抗感染动态过程，选择出能够检测免疫效度以及预测疫苗应答强度的临床指标，并提出根据免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*评价接种后的免疫力，所述免疫效度ε为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk与免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc的乘积。本发明还涉及利用该临床指标对受试者接种疫苗后免疫力进行评价的方法、系统和试剂盒。
Description
技术领域
本发明属于生物医学技术领域，具体涉及免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在评价受试者的疫苗应答强度中的应用。
背景技术
先天免疫较弱的人群，特别是I型干扰素(IFN)反应受损和HLA-II表达水平降低的个体，在感染新冠病毒后更可能出现严重的症状，所述症状包括淋巴细胞减少和细胞因子释放综合征(也称为细胞因子风暴)，并伴有促炎细胞因子IL-6的升高。
目前已经报道了针对COVID-19(SARS-CoV-2)患者的多项临床实验和抗病毒治疗。目前，有33种新冠疫苗被不同的国家使用，其保护率在50％到95％。目前在临床中，已将病毒特异性中和抗体水平作为疫苗保护力的通用评估指标，来反应疫苗的有效性。
事实上，人体免疫系统是一个复杂的防御系统，涉及数十种不同类型的细胞和数百种相互作用。在二十世纪的最后十年，已对HIV、HBV和HCV病毒感染的临床数据进行了数学建模。在2007年发表的流感病毒感染模型中，将干扰素诱导的呼吸道上皮细胞抗感染能力和效应细胞去除被感染细胞的能力作为天然免疫的指征，并将病毒特异性抗体作为适应性免疫的指征。该模型由10个常微分方程组成，具有27个参数，用于表征导致疾病进程的各种过程的速率(doi：https：//doi.org/10.1016/j.jtbi.2006.12.015)。然而该模型中未考虑多种细胞类型和细胞因子，临床指标不完整，因此并未得到用于衡量免疫力强弱的统一指标。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在评价受试者的疫苗应答强度中的应用，本发明能够得到用于衡量受试者免疫力强弱的统一指标。
本发明提供了免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在评价受试者的疫苗应答强度中的应用，
所述免疫效度ε根据式1计算获得：
ε＝εk·εc 式1；
所述免疫效度ε*根据式4计算获得：
其中，所述εk为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度，所述εc为免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度；所述为免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度，所述为免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度；
所述εk根据式2计算获得：
所述εc根据式3计算获得：
式3；
在所述式2和式3中，[Mphi]、[Neut]、[NK]、[CTL]以及[CD8+TM]分别为所述受试者的如下细胞计数：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞以及病毒特异性CD8+记忆T细胞；[nAb]为外周血病毒特异性中和抗体水平；kMphi、kNK、分别为所述巨噬细胞、所述自然杀伤细胞、所述病毒特异性细胞毒性T细胞以及所述病毒特异性CD8+记忆T细胞杀伤感染细胞的速率；dIf为感染细胞凋亡速率；cMphi以及分别为所述巨噬细胞以及所述中性粒细胞清除病毒的速率、为所述外周血病毒特异性中和抗体中和病毒颗粒的速率；
其中，所述以及为根据式5-式6以及式8-式14中任一项计算获得：
在所述式5-式6以及式8-式14中，[Mono]为所述受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平，[BM]为所述受试者的外周血中病毒特异性记忆B细胞计数，Mono％为所述受试者的外周血单核细胞百分数，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数。
优选的，所述疫苗包括病毒的疫苗；优选的，所述病毒包括呼吸道病毒；优选的，所述呼吸道病毒包括流感病毒或冠状病毒；优选的，所述流感病毒为A型流感病毒或B型流感病毒；优选的，所述冠状病毒为SARS、MERS或SARS-CoV-2。
本发明还提供了一种检测受试者免疫效度或临床相对免疫效度的方法，包括：测定受试者的临床指标；
所述临床指标选自于第一临床指标、第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标；
所述第一临床指标包括：受试者的外周血免疫细胞计数和外周血病毒特异性中和抗体水平；所述免疫细胞包括：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞和病毒特异性CD8+记忆T细胞；
所述第二临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度、IFN-γ本底水平、外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数和外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平；
所述第三临床指标包括：受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度和IFN-γ本底水平；
所述第四临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度、IFN-γ本底水平、外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数和外周血中病毒特异性记忆B细胞计数；
所述第五临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数、外周血中性粒细胞百分数，所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；
所述第六临床指标包括：受试者的外周血中性粒细胞百分数和外周血淋巴细胞百分；
当所述临床指标为第一临床指标时，将第一临床指标的测定结果代入式1～式3所示公式，得到免疫效度；
免疫效度ε根据式1计算获得：
ε＝εk·εc 式1；
所述式1中，所述εk为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度，所述εc为免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度；所述εk采用式2所述公式计算得到；所述εc采用式3所述公式计算得到；
所述式2和式3中，[Mphi]、[Neut]、[NK]、[CTL]和[CD8+TM]分别为所述受试者的如下外周血免疫细胞计数：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞和病毒特异性CD8+记忆T细胞；[nAb]为外周血病毒特异性中和抗体水平；
所述式2中，0.24×10-6mL/天≤kMphi≤0.98×10-6mL/天、0.25×10-6mL/天≤kNK≤1×10-6mL/天、 dIf＝0.4/天；
所述式3中，0.18×10-6mL·天-1≤CMphi≤1.3×10-6mL·天-1、 和
可基于受试者的该免疫效度预测其对疫苗的应答强度。在这方面，本发明还提供了一种检测受试者对疫苗的应答强度的方法，包括：测定受试者的临床指标；所述临床指标为上述方案所述的临床指标；
当所述临床指标为第一临床指标时，将第一临床指标的测定结果代入上述方案中所述式1～式3所示公式，得到免疫效度ε；
对所述病毒疫苗所对应的病毒的病毒释放量N1进行测量，并根据式15计算所述病毒的毒力γ；
γ＝N1dIfkinfect[H0] 式15；
所述式15中，dIf＝0.4/天、kinfect＝0.00012×10-6mL/天、H0＝50×106/mL；
对所述受试者的免疫效度ε与所述毒力γ进行比较，当ε大于所述毒力γ时，则判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度；
当所述临床指标为第二临床指标时，将第二临床指标的测定结果代入式4～式7所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式4中，ε*为临床相对免疫效度、为免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度，为免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度；
所述为根据式5计算获得，所述为根据式6计算获得；
所述式5中，[Mono]为所述受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数；
所述式6中，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平；
所述[T]根据如下式7计算得到；
[T]＝[IFN-γ]/[IFN-γ]0-1 式7；
所述式7中[IFN-γ]是所述受试者的外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度；[IFN-γ]0为所述受试者IFN-γ本底水平；
当所述临床指标为第三临床指标时，将第三临床指标的测定结果代入式4、式7、式8和式9所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式8中，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数；所述式9中，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平；
当所述临床指标为第四临床指标时，将第四临床指标的测定结果代入式4、式5、式7和式10所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式10中，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[BM]为所述受试者的外周血中病毒特异性记忆B细胞计数；
当所述临床指标为第五临床指标时，将第五临床指标的测定结果代入式4、式11和式12所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式11中，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；所述式12中，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数；所述式11和式12中，Mono％为所述受试者的外周血单核细胞百分数；
当所述临床指标为第六临床指标时，将第六临床指标的测定结果代入式4、式13和式14所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式13中，Lymm％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；所述式14中Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数。
本发明还提供了一种检测受试者对疫苗的应答强度的方法，包括：测定受试者的临床指标；所述临床指标为上述方案所述的临床指标；
当所述临床指标为第一临床指标时，将第一临床指标的测定结果代入上述方案中所述式1～式3所示公式，得到免疫效度ε；
对所述病毒疫苗所对应的病毒的病毒释放量N1进行测量，并根据式15计算所述病毒的毒力γ；
γ＝N1dIfkinfect[H0] 式15，
所述式15中，dIf＝0.4/天、kinfect＝0.00012×10-6mL/天、H0＝50×106/mL；
对所述受试者的免疫效度ε与所述毒力γ进行比较，当ε大于所述毒力γ时，则判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度；
当所述临床指标为第二临床指标时，将第二临床指标的测定结果代入上述方案中所述式5～式7所示公式，得到和
当所述临床指标为第三临床指标时，将第三临床指标的测定结果代入上述方案中所述式7～式9所示公式，得到和
当所述临床指标为第四临床指标时，将第四临床指标的测定结果代入上述方案中所述式5、式7和式10所示公式，得到和
当所述临床指标为第五临床指标时，将第五临床指标的测定结果代入上述方案中所述式11和式12所示公式，得到和
当所述临床指标为第六临床指标时，将第六临床指标的测定结果代入上述方案中所述式13和式14所示公式，得到和
得到和后，根据式16～式18所述公式计算所述已接种人群的免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度与免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度指标联合分布fm(x，y)：
所述式18中，μx和σx分别为所述已接种人群的的平均值和标准差，μy和σy分别为所述已接种人群的的平均值和标准差；
根据式19，计算相对毒力指标γ/kv：
所述式19中，E为所述病毒疫苗的保护率；
将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
优选的，所述疫苗包括病毒的疫苗；优选的，所述病毒包括呼吸道病毒；优选的，所述呼吸道病毒包括流感病毒或冠状病毒；优选的，所述流感病毒为A型流感病毒或B型流感病毒；优选的，所述冠状病毒为SARS、MERS或SARS-CoV-2。
本发明还提供了一种对受试者的病毒疫苗应答强度进行评价的系统，所述系统包括：受试者模块、病毒毒力模块和计算模块；
当所述临床指标为上述方案中所述的第一临床指标时，所述受试者模块用于采集受试者的临床指标并按照上述方案所述方法中的式2和式3所示的公式计算受试者的免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk以及免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc；
所述病毒毒力模块用于获取病毒释放量N1，并根据上述方案所述方法中的式15计算所述病毒的毒力γ；
所述计算模块用于将受试者模块获取的εk和εc与病毒毒力γ进行比较，当εk·εc＞γ时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果；
当所述临床指标为上述方案中所述的第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标时，所述受试者模块用于采集待评价的受试者的临床指标并按照上述方案所述方法中计算和的公式计算得到受试者的和
所述病毒毒力模块用于采集已接种人群的临床指标并按照上述方案所述方法中计算和的公式计算得到已接种人群的的平均值以及标准差和的平均值以及标准差，和按照上述方案所述方法中式16～式19所述公式计算已接种人群的相对毒力指标γ/kv：
所述计算模块用于将所述病毒毒力模块获取的所述相对毒力γ/kv与所述受试者模块获取的所述受试者的以及进行比较，当时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果。
本发明还提供了一种对受试者的疫苗应答强度进行评价的试剂盒，包括第一试剂、第二试剂或者第三试剂：
所述第一试剂包括用于检测外周血巨噬细胞计数、中性粒细胞计数、自然杀伤细胞计数、病毒特异性细胞毒性T细胞计数、病毒特异性CD8+记忆T细胞计数的试剂和用于检测外周血病毒特异性中和抗体水平的试剂；
所述第二试剂包括用于检测外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数的试剂、用于检测外周血病毒特异性中和抗体水平的试剂或外周血中病毒特异性记忆B细胞计数的试剂、用于检测外周血中中性粒细胞百分数或中性粒细胞计数的试剂用于检测外周血总抗体水平的试剂和用于检测外周血单核细胞百分数或单核细胞计数的试剂；
所述第三试剂包括用于检测外周血中性粒细胞百分数的试剂、用于检测外周血淋巴细胞百分数的试剂和用于检测外周血单核细胞百分数的试剂。
优选的，所述用于检测外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数的试剂为检测外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度的试剂。
有益效果：本发明提供了免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在评价受试者的疫苗应答强度中的应用。免疫系统是人体保护自身、抵抗外来病毒和细菌入侵的复杂系统。由于免疫系统的复杂性以及人群间的差异性，尽管当前已有很多检测技术可以测量人体外周血中的各项免疫指标，但在缺少全局模型的情况下，很难将检测指标与个体针对病毒的免疫反应相关联。例如，可利用现有技术测定接种疫苗后是否产生抗体，或者白细胞数量是否超过正常值。然而，上述测量结果并不足以判断接种后产生的保护力是否足够，特别是接种后是否仍会感染，以及感染后是否会发生重症。
在本发明中，我们从免疫学原理出发，综合考虑参与人体免疫反应的核心信号通路以及淋巴细胞、细胞因子的体内循环，构建多室动力学模型来描述面对病毒攻击宿主的先天性和适应性免疫反应的抗感染动态过程。本发明的模型由32个常微分方程组成，具有32个变量和161个参数。这些参数均来自于已发表的实验数据或合理估计，用于表征免疫反应中各种进程的速率。首先，我们利用该模型重现初次感染时宿主对新冠病毒免疫反应的病程。基于病毒载量和免疫反应的动力学特征，我们研究了差异人群中免疫应答的动态过程。该模型基于个体对新冠病毒产生的免疫应答，解释了病症的个体差异，进而为治疗和疫苗接种策略提供有效指导。
与已公开的仅描述初次感染的模型不同，本发明的模型还可用于描述疫苗保护状态下宿主适应性免疫的动态过程，特别是细胞和体液免疫中记忆细胞如何协同防止新冠病毒SARS-CoV-2感染。根据本发明的实施例，疫苗所诱导的对新冠病毒感染的保护作用能够用基于记忆T细胞的免疫效度以及基于杀伤感染病毒的免疫效度来表征。本发明的模型显示，个体的疫苗保护力ε包含细胞免疫应答效度εk与体液免疫应答效度εc两个维度，且二者具有乘性关系(ε＝εk·εc)。因此可使用细胞免疫和体液免疫的乘性关系作为个体免疫系统免疫力的定量指标。在临床上，也可利用相对免疫效度表征受试者或受试者群体的免疫效度强弱。在这一方面，目前临床常用的测量都是通过外周血检测不同淋巴细胞计数、细胞因子浓度和抗体浓度。许多疾病的实际炎症部位的淋巴细胞数目和外周血存在较大的差异。重症新冠病毒肺炎的一大特征在于外周血淋巴细胞减少症。实际上，淋巴细胞在体内动态流动，在炎症部位的浸润淋巴细胞数目反而可能上升。因此，在未修正的情况下，外周血淋巴细胞计数不能直接反应感染部位(例如肺部)的免疫细胞和细胞因子的水平。根据本发明的模型，对于外周血临床指标，通过参数拟合将感染部位免疫细胞以及细胞因子的浓度考虑在内，在临床上更为定量和准确。
此外，面对层出不穷的新型突变株，如何评价疫苗对突变株的防护能力也是亟待解决的问题。尽管许多研究已经从分子层面、基因层面解释突变株与原始毒株的不同，但仍未有一个简单指标用于衡量该病毒毒株的危险性(相比于原始毒株)。在本发明的模型中，患者的病情发展、康复时间均与毒力γ与个体的疫苗保护力ε相关。可将γ与ε进行比较，对受试者体内由疫苗产生的抗体对病毒毒株的防护能力进行评估。
本发明的临床指标以及基于本发明的方法、系统和试剂盒同样适用于对其它呼吸道病毒的适应性免疫进行评估。所述呼吸道病毒例如冠状病毒科的重症急性呼吸综合征病毒(SARS)、中东呼吸综合症(MERS)以及流感病毒等。
附图说明
图1显示针对新冠病毒SARS-CoV-2感染的免疫系统反应网络；其中，A为在本发明的模型中，免疫系统反应网络包含五个模块：病毒感染模块、固有免疫模块、细胞免疫模块、体液免疫模块和免疫抑制模块；每一模块均包含免疫细胞和细胞因子间复杂和非线性的相互作用；所述相互作用可为激活(→)或抑制(┤)；B为五个模块间相互作用概述；
图2显示免疫记忆保护以及对疫苗效力的预测；其中，A为接种疫苗后抗体水平随时间变化的示意图；接种疫苗后，接种者体内的细胞免疫达到稳态是快过程，而抗体水平随时间缓慢下降；在记忆细胞(BM、CD8+TM)均达到稳态的情况下，抗体水平随时间的变化呈现三种典型状态：稳态(ss)、中间态和指数下降态(exp)；在ss状态下，疫苗产生的免疫原性激活一定水平的BM，BM的释放和抗体降解达到平衡，使得抗体水平保持在定值；在exp状态下，疫苗产生的免疫原性没有激活BM，适应性免疫产生的抗体在足够长的时间后下降为0；中间态为介于两种极端状态之间：抗体水平随时间下降，但由于BM细胞的存在，抗体水平下降趋势不是指数下降，最终会达到BM细胞决定的稳定水平；B为对初次感染(虚线)、接种后无感染(浅灰色实线)/发生感染病例(黑色实线)的病程演化进行数值模拟，初次感染为无BM和TM的情况，浅灰色演化轨迹代表完全受保护个体，由于其强大的适应性免疫病毒载量单调下降，临床表现为无感染，深灰色演化轨迹代表由于免疫效度不足而被感染的个体，全部样本为ss状态，样本的初始CD8+TM和Ab水平是均匀随机抽样得到的，黑色实线的区间为均值±标准差；C为在初始CD8+TM和Ab(t＝t*)空间中对图3B的个体抽样的结果，左图和右图分别为exp状态以及ss状态，实线和虚线分别对应于exp状态以及ss状态下完全保护的边界，当个体的免疫效度位于边界的右侧，则免于感染(浅灰色)，所述初始t＝t*为接触病毒的时刻；D为将exp状态以及ss状态全部个体的平均保护力投影至εc-εk平面，实线和虚线分别对应于exp状态以及ss状态下完全保护的边界，两条保护线在双对数坐标下的斜率均接近于-1；
图3显示根据本发明的模型，预测不同种类疫苗针对突变株的保护水平；其中，A为接种人群的免疫指标联合分布以及针对突变株的保护线，上两图为CoronaVac以及SputnikV接种者的免疫指标联合分布，下两图为接种ChAdOx1以及BNT162b2的免疫指标联合分布；B为各种疫苗针对各突变株的预测保护率与临床保护率比较；
图4显示根据本发明的循环模型，病情严重程度不同的患者体内淋巴细胞分布；其中，A为循环模型包含4个区室：肺部淋巴结、远端淋巴结与脾、外周血、肺，趋化因子/趋化因子受体调节同区室之间免疫细胞的定位以及细胞迁移；B为根据模型计算的次级淋巴器官、外周血和肺中淋巴细胞的数量；
图5为根据本发明模型计算的免疫效度与病毒载量数据的拟合；其中，A为两例新加坡新冠患者感染数据和免疫效度拟合结果；B为新加坡、德国、韩国和法国新冠患者的康复时间与免疫效度之间的关系。
具体实施方式
免疫系统是人体保护自身、抵抗外来病毒和细菌入侵的复杂系统。针对病毒与人体免疫系统多层次的调控机制，我们开展医学和生物物理学的交叉学科研究，利用系统生物学方法，建立定量数学模型，研究了新型冠状病毒引起的免疫系统的反应，以及细胞因子风暴的随时间变化的动力学过程(对应于疾病的发生发展过程)，为疾病的发展机理提供参考。在本发明中，我们基于免疫系统整体作用，提出了对个体疫苗效果评价的定量标准，为临床治疗过程提供定量指标和定量疗效预测。
免疫效度ε以及相对免疫效度ε＊的计算
在本发明中，我们提出了反应个体接种后免疫力的定量指标ε，所述免疫效度ε根据式1计算获得：
ε＝εk·εc 式1；
所述式1中，所述εk为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度，所述εc为免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度。由于在疫苗反应和保护过程中，εk中主要与记忆T细胞相关，εc中主要与记忆B细胞和抗体水平相关，因此在讨论疫苗保护过程的上下文中，也将εk称为细胞免疫效度，将εc称为体液免疫效度。
在一些实施方式中，所述εk为根据式20计算，所述εc为根据式21计算：
在式20以及式21中，临床指标[APCl]、[APCu]、[Neut]、[NK]、[CTL]以及[CD8+TM]分别为受试者如下细胞的细胞计数：与抗原结合的抗原呈递细胞、未与抗原结合的抗原呈递细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞以及病毒特异性CD8+记忆T细胞；[Ab]为受试者的外周血抗体浓度。式20中，参数 以及分别为抗原激活的APC对病毒感染细胞的杀伤率、感染细胞的非抗原激活APC杀伤率、NK对病毒感染细胞的杀伤率、CTL对病毒感染细胞的杀伤率以及记忆CD8+T细胞对病毒感染细胞的杀伤率，其取值范围分别为 以及 dIf为因病毒感染而导致的感染细胞死亡率，优选为0.4/天。式21中，参数以及A分别为抗原激活的APC通过吞噬作用清除SARS-CoV-2病毒颗粒的速率、非抗原激活的APC通过吞噬作用清除SARS-CoV-2病毒颗粒的速率、中性粒细胞通过NET清除SARS-CoV-2病毒颗粒的速率、抗体清除SARS-CoV-2病毒颗粒的速率、以及抗体对抗原的亲和力，其取值范围分别为 以及0＜A＜1。式20以及式21中的参数和根据式22和式23计算获得：
式22-式23中，临床指标[IFN-γ]是抗原刺激后γ干扰素的浓度，[TNF-α]是抗原刺激后肿瘤坏死因子α的浓度，[IL-2]是抗原刺激后白介素2的浓度。[IFN-γ]、[TNF-α]与[IL-2]均可使用商用试剂盒对受试者外周血进行测定获得。[D]是死亡细胞浓度，可用肺部CT中阴影面积占比乘以100表示。参数 参数
在临床中，可对受试者的临床指标[APCl]、[APCu]、[Neut]、[NK]、[CTL]、[CD8+TM]、[Ab]以及D进行测定，并基于式20-式23计算免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk以及免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc。
出于方便临床测量的目的，在一些实施方式中，不对式20-式21中APC的类型进行区分，依据模型结果取固定和在此类实施方式中，εk为根据式2计算获得，εc为根据式3计算获得：
所述式2以及式3中，[Mphi]、[Neut]、[NK]、[CTL]以及[CD8+TM]分别为所述受试者的如下细胞计数：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞以及病毒特异性CD8+记忆T细胞；[nAb]为外周血病毒特异性中和抗体水平。不希望被理论所限地，[Mphi]＝[APCl]+[APCu]； 参数kMphi、kNK、和分别反应相应细胞杀伤感染细胞的能力，参数dIf为感染细胞凋亡速率；参数cMphi和分别为相应细胞清除病毒的能力，参数为抗体中和病毒颗粒的能力。在优选的实施方式中，所述式2中，kMphi、kNK、以及的取值范围分别为0.24×10-6mL/天≤kMphi≤0.98×10-6mL/天、0.25×10-6mL/天≤kNK≤1×10-6mL/天、 以及dIf＝0.4/天；所述式3中，cMphi、以及的取值范围分别为0.18×10-6mL·天-1≤cMphi≤1.3×10-6mL·天-1、以及
在一些实施方式中可采用临床相对免疫效度ε*比较不同受试者或受试者群体的疫苗应答强度。与免疫效度ε类似，临床相对免疫效度ε*反应了受试者免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度以及免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度的乘性关系，即
在一些实施方式中，为根据式5计算获得，为根据式6计算获得：
其中，[Mono]为所述受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平。
在此类实施方式中，也可根据式10计算获得：
[BM]为所述受试者的外周血中病毒特异性记忆B细胞计数。
在一些实施方式中，为根据式8计算获得，为根据式9计算获得：
其中，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平。在优选的实施方式中，可利用新冠病毒刺激后γ-干扰素水平来表征记忆T细胞的浓度，即，根据式7计算[T]：
[T]＝[IFN-γ]/[IFN-γ]0-1 式7；
其中，[IFN-γ]是抗原刺激后γ干扰素的浓度；[IFN-γ]0为所述所述受试者IFN-γ本底水平。不希望被理论所限地，为了将临床参数[IFN-γ]与[T]对应，需要减去稳态水平，差值和实际被激活T细胞成正比。
在一些实施方式中，为根据式11计算获得，为根据式12计算获得：
其中，Mono％为所述受试者的外周血单核细胞百分数，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数。
在此类实施方式中，也可根据式13计算根据式14计算
其中，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数。
虽然本发明公开了多种计算ε*的方法，然而只要在计算毒力时采用相同的方法，即可对待评价的受试者的ε*与毒力γ进行定量比较。
临床指标外周血巨噬细胞计数、中性粒细胞计数、中性粒细胞百分数、自然杀伤细胞计数、病毒特异性细胞毒性T细胞计数、病毒特异性CD8+记忆T细胞计数、单核细胞百分数、单核细胞计数、抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数、淋巴细胞百分数、病毒特异性记忆B细胞计数、病毒特异性中和抗体水平等的测定方法为本领域所公知，例如可使用表1的商购试剂盒对各临床指标进行测定。
表1用于测定特异性免疫细胞、抗体及细胞因子的试剂盒
外周血中性粒细胞计数、中性粒细胞百分数、单核细胞百分数、单核细胞计数、淋巴细胞百分数、淋巴细胞计数可借助血常规分析仪进行血常规检测得到。
可采用如下方法测定病毒特异性细胞毒性T细胞[CTL]：首先，取得受试者外周血样品，测量其中细胞毒性T细胞计数，记为基础值；随后，在外周血样品加入相应抗原(例如病毒表面蛋白)进行激活，培养一天后，再次测量样品中细胞毒性T细胞计数，记为激活值；病毒特异性细胞毒性T细胞计数＝激活值-基础值。可采用同样的方法测定病毒特异性CD8+记忆T细胞计数以及病毒特异性记忆B细胞计数。
病毒毒力γ以及相对相对毒力指标γ/kv的计算
迄今为止，已经报道了大量涉及新冠病毒感染的机制、对感染者进行治疗以及对易感人群进行保护的实验室和临床研究。然而，仍然需要对这些临床和实验室数据进行整合，并对病毒感染和疫苗保护下的免疫反应进行系统性研究。特别地，目前仍缺少合适的模型解释针对新冠病毒及其突变株的个体免疫反应差异、疫苗的免疫原性和效果以及新冠病毒易感人群风险。
我们针对不同的突变株提出了病毒毒力的定量指标。
根据本发明的模型，可根据式15计算所述病毒的毒力γ：
γ＝N1dIfkinfect[H0] 式15
其中，参数dIf＝0.4/天，kinfect＝0.00012×10-6mL/天，H0＝50×106/mL。临床指标N1为病毒释放量(burst size)，即被感染的单个细胞产生的病毒粒子数。可利用本领域已知的方法对病毒或突变株的病毒释放量进行测定，例如将病毒接种于离体细胞，或直接将病毒序列导入离体细胞，进而对被感染的细胞或转化后的细胞进行定量竞争性RT-PCR或原位杂交图像分析等(https：//doi.org/10.1073/pnas.0707449104)。
在一些实施方式中，可基于已接种人群的免疫效度计算病毒毒力γ：
首先，获得已接种人群的免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度以及免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及所述疫苗的保护率E；
随后，根据式16-式18计算所述已接种人群的免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度与免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度指标联合分布fm(x，y)：
所述式18中，μx以及σx分别为所述已接种人群的的平均值以及标准差，μy以及σy分别为所述已接种人群的的平均值以及标准差；
最后，根据式19，计算相对毒力指标γ/kv：
所述式19中，E为所述疫苗的保护率。
不希望被理论所限地，式16-19中x、y仅为对不同的变量进行的区分。也可以使得且
已接种人群的免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及疫苗的保护率E数据一般在疫苗上市审批材料的临床实验部分公开。如前所述，只要计算待评价的受试者的各相对免疫效度时所使用的公式与计算毒力时所使用的各免疫效度相同，即可对待评价的受试者接种后的保护力进行定量评价。例如，当疫苗上市审批材料中包含外周血中病毒特异性中和抗体水平以及外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数[T]时，可对待评价的受试者的这两项临床指标进行测定，并使用式7以及式8的方式分别计算待评价的受试者以及已接种人群中各接种者的和从而对受试者的接种后相对免疫效度ε*与毒力γ进行比较。优选地，将受试者的以及与式18计算得到的γ/kv进行比较，当 时，将所述受试者评价为获得足够的疫苗应答强度。在这方面，本发明的用途和方法可兼容不同来源的公共数据，使得对不同个体、个体与群体之间免疫力的定量比较成为可能。
在本发明中，也将受试者的外周血免疫细胞的如下计数和外周血病毒特异性中和抗体水平定义为第一临床指标，所述受试者的外周血免疫细胞包括：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞和病毒特异性CD8+记忆T细胞。能够基于式1-3，计算受试者的免疫效度ε、免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk以及免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc。在此类实施方式中，可利用式15计算病毒毒株的毒力γ，并对所述受试者的免疫效度ε与所述毒力γ进行比较，当ε大于所述毒力γ时，则判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
在本发明中，也将受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度，IFN-γ本底水平，外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平定义为第二临床指标。能够基于式4-7，计算受试者的临床相对免疫效度ε*、免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度在此类实施方式中，可利用式16-19计算病毒毒株的相对毒力指标γ/kv，并将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
在本发明中，也将受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度和IFN-γ本底水平定义为第三临床指标。能够基于式4、式7-9，计算受试者的临床相对免疫效度ε*、免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度在此类实施方式中，可利用式16-19计算病毒毒株的相对毒力指标γ/kv，并将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
在本发明中，也将受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度，IFN-γ本底水平，外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，以及外周血中病毒特异性记忆B细胞计数定义为第四临床指标。能够基于式4、式5、式7以及式10，计算受试者的临床相对免疫效度ε*、免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度在此类实施方式中，可利用式16-19计算病毒毒株的相对毒力指标γ/kv，并将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
在本发明中，也将受试者的外周血单核细胞百分数、外周血中性粒细胞百分数以及所述受试者的外周血淋巴细胞百分数定义为第五临床指标。能够基于式4以及式11-式12，计算受试者的临床相对免疫效度ε*、免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度在此类实施方式中，可利用式16-19计算病毒毒株的相对毒力指标γ/kv，并将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
在本发明中，也将受试者的外周血中性粒细胞百分数以及外周血淋巴细胞百分数定义为第六临床指标。能够基于式4以及式13-式14，计算受试者的临床相对免疫效度ε*、免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度以及免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度在此类实施方式中，可利用式16-19计算病毒毒株的相对毒力指标γ/kv，并将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度。
对受试者的病毒疫苗应答强度进行评价的系统和试剂盒
本发明还提供了一种对受试者的病毒疫苗应答强度进行评价的系统，所述系统包括：受试者模块、病毒毒力模块和计算模块。
在一个实施方式中，所述受试者模块用于收集受试者的第一临床指标，并基于临床指标计算εk和εc；所述病毒毒力模块用于获取获取病毒释放量N1，并根据上述方案所述方法中的式15计算所述病毒的毒力γ；所述计算模块用于将受试者模块获取的εk和εc与病毒毒力γ进行比较，当εk·εc＞γ时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果。
在一些实施方式中，所述受试者模块用于收集受试者的第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标，并基于临床指标计算以及
所述病毒毒力模块用于采集已接种人群的临床指标并按照与受试者模块所采用的相同方法中计算和得到已接种人群的的平均值和标准差、以及的平均值和标准差，并依据式16～式19所述公式计算已接种人群的相对毒力指标γ/kv：
所述计算模块用于将所述病毒毒力模块获取的所述相对毒力γ/kv与所述受试者模块获取的所述受试者的以及进行比较，当时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果。
本发明还提供了一种对受试者的疫苗应答强度进行评价的试剂盒，包括第一试剂、第二试剂或者第三试剂：
所述第一试剂包括用于检测外周血巨噬细胞计数、中性粒细胞计数、自然杀伤细胞计数、病毒特异性细胞毒性T细胞计数、病毒特异性CD8+记忆T细胞计数的试剂和用于检测外周血病毒特异性中和抗体水平的试剂；
所述第二试剂包括用于检测外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数的试剂、用于检测外周血病毒特异性中和抗体水平的试剂或外周血中病毒特异性记忆B细胞计数的试剂、用于检测外周血中中性粒细胞百分数或中性粒细胞计数的试剂用于检测外周血总抗体水平的试剂和用于检测外周血单核细胞百分数或单核细胞计数的试剂；
所述第三试剂包括用于检测外周血中性粒细胞百分数的试剂、用于检测外周血淋巴细胞百分数的试剂和用于检测外周血单核细胞百分数的试剂。
在本发明中，所述用于检测外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数的试剂优选为检测外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度的试剂。
如无特殊说明，本发明对所用原料的来源没有特殊要求，采用本领域技术人员所熟知的市售商品即可。
术语
本文使用的术语“受试者”是指对引发免疫应答有用的任何动物。所述受试者可以是野生动物、驯养动物、商业动物或伴侣动物，例如，鸟类或哺乳动物。所述受试者可为人。尽管在本发明的一个实施方式中，设想本文所公开的用途、方法、系统和试剂盒可适于对人进行评估，但其也适用于哺乳动物(如非人灵长类动物、啮齿类动物)以及非哺乳动物(如鸡、鸭或火鸡)。
本文使用的术语“抗原”或“免疫原”是指促进针对该物质的免疫应答的任何物质，例如为病毒或病毒片段。
本文使用的术语“疫苗”是指具有免疫原性、能够被用于激发接种者体内的保护性免疫的试剂，所述接种者例如人或动物接种者。就有效性而言，疫苗能够在部分被免疫群体中激发免疫，而一些个体可能未能获得稳健或保护性的免疫应答，或者在一些情况下，未能获得任何免疫应答。这种无法获得可能源于接种者的遗传背景，或由于免疫缺陷状态(获得性免疫或先天性免疫的缺陷)或者免疫阻遏(例如由于化疗处理或使用免疫阻遏药物)，可通过本发明的方法评价疫苗的效力。适用于本发明的评价方法的疫苗包括但不限于灭活疫苗、减毒疫苗、重组蛋白疫苗、病毒载体疫苗以及mRNA疫苗。
本文使用的术语“免疫细胞”是指在针对直接或间接抗原刺激的应答中能够释放细胞因子、趋化因子或抗体的任何细胞。本文中的“免疫细胞”涵盖淋巴细胞，包括天然杀伤(NK)细胞、T细胞(CD4+和/或CD8+细胞)、B细胞、巨噬细胞；白细胞；树突状细胞；肥大细胞；单核细胞；以及能够在针对直接或间接抗原刺激的应答中生产细胞因子分子或趋化因子分子的任何其它细胞。
本文使用的术语“受试者疫苗应答强度”为受试者在接种疫苗后产生的针对免疫原的免疫力，该免疫力可由该受试者的免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk与免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc的乘积计算得到。在接种后，受试者获得足够的疫苗应答强度意味着疫苗能够实现针对病毒的完全保护，受试者的适应性免疫使得免疫病毒载量单调下降，临床表现为无感染。
下面将结合本发明中的实施例，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例1病毒-免疫系统相互作用网络模型的构建
我们对人体中参与针对病毒的免疫应答反应的信号通路、不同类型的细胞以及关键细胞因子等进行了梳理，构建了病毒-免疫系统相互作用网络。该网络能够用于理解病毒感染的动态过程。如图1所示，该网络了包括病毒感染模块、固有免疫模块、细胞免疫模块、体液免疫模块以及免疫抑制模块。
对于冠状病毒而言，呼吸道上皮细胞是其感染的靶细胞。健康上皮细胞(H)在被感染之后变成受感染的细胞(If)，会被固有免疫细胞如抗原呈递细胞(APC)、自然杀伤细胞(NK)和中性粒细胞(Neut)检测到。固有免疫细胞通过分泌炎症细胞因子，以及更重要的抗原呈递作用途径，激活CD4+和CD8+T淋巴细胞以及B淋巴细胞，即固有免疫激活下游的适应性免疫。这些被激活的淋巴细胞将增殖并执行相应的效应功能，其中细胞毒性T细胞(CTL)将会杀死被感染的细胞，而浆细胞(PB)分泌的抗体(Ab)则会清除病毒。此外，调节性T细胞(Treg)通过释放抑炎性细胞因子，发挥着免疫负调控作用。这个过程中，一些被激活的淋巴细胞会转变为记忆表型，再次接触同一抗原时能更迅速地做出反应。对于B细胞，生发中心B细胞(GC B)分化为浆细胞和记忆B细胞，前者可以分泌抗体，后者可以通过再次形成生发中心来快速响应类似抗原的刺激。对于T细胞，活化的CD8+T细胞(CD8+TA)分化为具有细胞毒性功能的效应记忆T细胞，或分化为中心记忆T细胞，中心记忆T细胞能迅速增殖并分化为CD8+TA；而记忆CD4+T细胞(CD4+TM)则能在抗原刺激下迅速分化为活化的CD4+T细胞(CD4+TA)。在图1中，箭头上方的黑字表示对该过程有促进作用的细胞因子或因素；反之，在箭头下方的灰字表示对该过程起抑制作用的细胞因子或因素。
基于图1中的A的详细网络，我们建立了一个32变量的常微分方程组来描述SARS-CoV-2感染引发免疫反应的动态过程。所述方程及参数详见方法部分。
式24～式26描述了病毒对肺上皮细胞感染的动力学。其中，式24描述新冠病毒(nCoV)的动力学。具体而言，病毒颗粒从以速率N1dIf[If]在感染细胞(If)中生成并被释放，其中N1是单个感染细胞破裂释放的平均病毒颗粒数，dIf是被感染细胞的死亡率。对应于黏膜免疫的清除率。
为固有免疫和抗体共同作用下的对病毒颗粒的清除率；在本发明中，定义
从而将免疫系统对病毒颗粒的清除能力简写为εc·[nCoV]。在这里，表示细胞因子以及炎症信号(例如：γ-干扰素，损伤相关的分子)对APC效应功能的增强；A为抗体的亲和力，随着感染的进程逐渐增强。
式25描述被感染细胞的动力学。其中，kinfect[nCoV][H]为健康上皮细胞(H)被病毒颗粒感染并转变为被感染细胞的速率；dIf[If]为被感染细胞的死亡率；第三项是固有免疫和细胞免疫细胞清除被感染细胞的速率。类似于εc，免疫系统清除被感染细胞的能力(εk)可定义为
式26描述健康上皮细胞的动力学。上皮细胞以常数的再生速率rH再生，并以自然凋亡的速率dH[H]凋亡，因此稳态时或感染前的浓度为rH/dH。
将式20和式21代回式24和式25可得
在感染细胞达到稳态(d[If]/dt＝0)，且固有免疫和体液免疫直接清除病毒的速率远大于黏膜免疫的清除速率的情况下，式27可简化为：
其中，我们将εc·εk定义为免疫效度ε，与各个固有免疫、细胞免疫和体液免疫的指标相关；病毒毒力γ定义为γ≡N1dIfkinfect·[H]0，与病毒的特性相关。如上所述，由式26可以得出初始健康细胞浓度为[H]0＝rH/dH。从上述方程中可以看出，若能够保持则病毒变化率病毒载量逐渐减少并最终被清除。在初始状态，疫苗接种者在某时刻刚接触到病毒还未发生感染，此时[H]＝[H]0；若个体的免疫效度效度大于病毒毒力(ε＞γ)，则能防止感染发生；若ε＜γ，病毒将会增殖，即发生感染。因此，免疫效度与病毒毒力的关系决定了是否会发生病毒感染、以及免疫系统是否能清除病毒。对同一病毒毒株(毒力不变)而言，免疫效度这一指标能够定量地评价不同个体的免疫力强弱。进而，由于εc和εk分别为体液免疫和细胞免疫的指征，根据我们的模型，细胞免疫和体液免疫的乘积(即免疫效度)决定了人体的免疫力强弱。
综上所述，我们从新冠病毒和被感染细胞的动力学出发，解析推导如何根据免疫指标推测暴露于病毒时感染是否发生，从理论上推导出免疫系统如何保护疫苗接种者免受新冠病毒感染。该免疫指标为免疫效度ε包含体液免疫εk和细胞免疫εc两部分，二者为乘积关系。
实施例2对病毒-免疫系统相互作用网络进行数值模拟
可利用实施例1进行病毒感染过程的数值模拟，将固有免疫以及适应性免疫的个体差异纳入考量范围，来验证细胞免疫和体液免疫在疫苗保护中的作用以及将免疫效度作为评价免疫强度指标的可靠性。如上所述，免疫效度的定义为ε≡εc·εk(式1)，其中εc和εk的定义在式20和式21中给出。
接种疫苗后，免疫系统响应抗原刺激，激活抗原特异性细胞的增殖以及抗体分泌。其中，记忆细胞、特异性抗体等免疫指标能够维持较长时间，保护人体免受感染。其它免疫指标在约两周后恢复感染前水平。我们通过数值模拟讨论初始的记忆CD8+T细胞计数([CD8+TM])和中和抗体水平([Ab])与感染的关系。
对于同一接种者(参数不变)，接种疫苗种类、策略不同或者接种后接触到病毒的时间点不同都将导致个体遇到病毒时的记忆CD8+T细胞和中和抗体水平不一样(即免疫效度不同)。另一方面，对于不同个体，在接种完疫苗后某时刻，检测接种者的抗体水平(图2中的A，0时刻)，即使此时抗体水平相同，但由于长寿命B细胞等抗体分泌细胞的水平不同，后续抗体变化也将不同。基于上述疫苗引起的免疫原性差异，可将抗体动力学分为三类：稳态(ss)、指数下降(exp)以及介于二者之间的中间态。指数下降状态对应于不存在记忆B细胞(BM)，抗体水平迅速衰减并趋近于0。稳态对应于一定水平的BM细胞持续产生抗体，使得体内的抗体水平维持在稳定的水平。中间状态对应于BM细胞产生的抗体水平缓慢下降，该状态下抗体的最终水平低于稳态下的抗体水平。对于给定的初始抗体水平，抗体浓度通常演化为中间态情况。稳态和指数下降为极限情况，中间态在两者之间，因此我们后续在两种极限情况下进行数值模拟。
在数值模拟中，将初始病毒载量设为104/ml，并独立地对初始CD4+TM、抽样CD8+TM和抗体水平进行均匀撒点。具体地，在exp状态下，将BM水平设为0，并将接触病毒时刻(t*)初始抗体水平设为Ab。在ss状态下，将BM和Ab(t)设为定值。图2中的B的实线展示了ss状态下的感染动力学轨迹。对于接种后的个体，取决于其接触病毒时抗体和记忆T细胞水平不同，个体将面临两种情况：病毒载量增高，发生免疫逃逸，接种者感染(深灰色)；病毒载量低，则能够被接种者的免疫系统直接清除(浅灰色)，不发生感染，即完全保护。未接种过疫苗(记忆T细胞和抗体水平为零)的同一接种者发生初次感染的动力学轨迹如图1中的B的虚线所示。免疫效度也可分解为固有免疫力(εi)和适应性免疫力(εa)之和，根据图1中的B中的固有免疫模块和细胞免疫模块，εi和εa分别为
根据图2中B，当初始状态下适应性免疫力更高时，能避免感染发生；若免疫力低于一定水平后则会发生感染。根据式30和式31，适应性免疫项都包含在εα中，εi由固有免疫决定。临床研究表明，接种后适应性免疫力远大于固有免疫力，因此可将适应性免疫力强度作为免疫效度(ε≈εα)。可见，接种者是否会被病毒感染取决于接触病毒时的免疫效度水平ε，免疫效度能够定量评价免疫力强弱。Exp状态下的感染动力学轨迹与ss状态类似。
我们进一步分析适应性免疫中的细胞免疫和体液免疫如何协同保护疫苗接种者免受感染。将ss状态和exp状态的抽样结果投影在εc-εk(分别以抗体浓度以及初始CD8+TM计)平面。如图2中的C所示，免疫指标空间分为感染和无感染(保护)两个区域，将两个区域的分界线称为保护线。将当受试者免疫指标在保护线之上就不会发生感染。如图2中的D所示，在双对数坐标下，保护线斜率接近-1，说明接触病毒时记忆T细胞浓度、抗体水平共同决定是否会被感染。从定量角度，当疫苗接种者的免疫效度满足式32，即，免疫效度大于某个阈值c时，能够保护接种者免受感染。
log10εc+log10εk＝log10(εc·εk)＝log10(ε)＞c 式32
该结论在ss状态(虚线)和exp状态(实线)下都成立。上述数值模拟结论与理论推导相符，再次表明接触病毒时的细胞免疫和体液免疫乘积决定了是否被感染，免疫效度是定量评价免疫力的指标。
在完全免疫的情况下，病毒载量随时间单调下降，即病毒的复制速度Rt持续小于1。由于健康的靶细胞[H]≤[H]0，且免疫系统起作用，免疫效度在感染后增加，根据式33，也就是说，在接种疫苗后，完全保护的充分条件为即可见，本发明也可用于评价疫苗诱导的免疫反应。在当前的临床实践中，通常用抗体水平作为评价免疫保护的指标。我们的研究表明，细胞免疫(以记忆T细胞表征)和体液免疫(抗体)共同起作用，二者的乘积决定了接种产生的适应性免疫是否能够保护接种者免于病毒感染。
实施例3利用疫苗临床试验数据计算毒力γ
在上述两个实施例中，我们已经从理论上证明了免疫效度在评价免疫力方面的可行性，并介绍了如何利用临床免疫指标计算免疫效度。接下来，我们将结合临床数据说明如何利用疫苗试验的临床数据计算病毒毒力γ，通过比较毒力和免疫效度大小关系推测感染风险，从而预测疫苗的效力。
如上所述，中的参数εc正比于抗体水平，参数εk正比于CD8+T细胞。在个体εc·εk＞毒力γ的情况下，能够实现完全保护。因此，可提取疫苗临床数据中的免疫效度数据，并将其与不同突变株毒力进行比较，推测不同种类的疫苗对突变株的保护力。在这方面，我们收集了科兴(CoronaVac)、俄罗斯卫星(Sputnik v)、牛津一阿斯利康(ChAdOx1)和辉瑞(BNT16262)疫苗的人群水平临床数据(数据来源参见表3)。由于疫苗厂商临床试验的限制，记载的数据中只包含少数几种免疫指标，因此，在本实施例中，基于新冠特异性的中和抗体水平(neutralizing antibody titer)和新冠病毒刺激后特异性记忆T细胞的响应(γ-伽马干扰素，IFN-γ)这两个免疫指标计算群体中各接种者的免疫效度ε。就抗体数据而言，我们用新冠病毒感染患者的平均水平进行标准化处理，使得不同疫苗的试验结果能够比较，并取对数得到相应数据“log10(抗体)”。对于记忆T细胞，我们采取如下处理方法，得到“log10(T细胞)”数据，对应于新冠病毒特异性记忆T细胞水平：
log10(T)＝log10([IFN-γ]/[IFN-γ]0-1)
其中，[IFN-γ]为病毒刺激后的IFN-γ浓度，对应于特异性记忆T细胞响应；[IFN-γ]0为病毒刺激前的IFN-γ基础水平，对应于非新冠特异性免疫细胞释放的IFN-γ。在疫苗接种者群体中的“log10(抗体)”和“log10(T细胞)”水平都满足正态分布且互相独立的假设下，对于某种疫苗m，结合临床试验中抗体和T细胞的平均值μ和标准差σ数据，即可得到疫苗接种人群的免疫指标联合分布fm(x，y)：
其中，x为“log10(抗体)”；y是“log10(T细胞)”；μ和σ为相应免疫指标的均值和标准差。图3中的A中展示了不同疫苗的免疫指标联合分布。
利用临床试验得到的疫苗保护率和模型得到的保护条件，即可计算出病毒毒力大小，用于后续评价免疫力和预测危险性。本实施例中，免疫效度计算公式可具体化为ε＝kv×T细胞×中和抗体，其中，参数kv表征抗体亲和力以及T细胞杀伤力等。如图3中的A所示，保护线为
log10(T细胞)+log10(中和抗体)＝log10(γ/kv)
疫苗产生的免疫原性足以预防感染的条件为免疫效度大于毒力，即在保护线以上。进一步，可以计算人群中免疫效度高于保护线的比例，并将其作为疫苗保护率的期望值E；
该疫苗保护率的期望值一般在疫苗申报材料中，我们可以根据该期望值拟合得到不同毒株的病毒毒力相关参数(γ/kv)，并绘制保护线(图3中的A中灰线)。如图3中的A所示，对于SARS-CoV-2原始毒株(WT)，γ/kv为0.15，我们对科兴以及俄罗斯卫星疫苗针对WT效力预测的均方根误差RMSE＝2.7％。阿尔法变种(B.1.1.7)的γ/kv为0.51，我们对辉瑞以及牛津-阿斯利康疫苗针对B.1.1.7变种效力预测的RMSE＝3.5％。德尔塔变种(B.1.617.2)的γ/kv为0.72。我们对俄罗斯卫星疫苗针对B.1.617.2变种效力预测的RMSE＝5.8％。图3中的B中，预测保护率与临床保护率一致，说明对于同一毒株((γ/kv)相同)，只要给出疫苗的免疫指标人群分布，即可预测其保护率，评价疫苗好坏。同时，对于疫苗接种者，只需要知道个体的免疫效度与毒力(γ/kv)的关系，就能评价其免疫力强弱，以及是否有感染风险。可见，根据我们的模型，对于特定的毒株，kv与γ为常数，γ/kv可以作为判断疫苗针对特定毒株的效果唯一参数，这在临床上具有重要意义。
实施例4新冠病毒突变株动力学：病毒毒力γ与免疫效度ε之间的竞争
在人类通过接种疫苗进行群体性卫生防控的同时，新冠病毒自身也在变异。在突变株的相互竞争中，阿尔法、德尔塔和欧米克戎毒株陆续成为主流流行毒株，一部分突变株具有更高的免疫逃逸性和靶细胞亲和力，因此可导致患者病毒载量的增加、病症更加严重、突破疫苗保护和/或传染性增加。在进一步的模型中，我们在模型中考虑突变体与免疫系统的相互作用，并从个体和群体水平讨论突变如何影响个体和群体水平的流行病学特征。
根据最新的研究，相比于原始毒株，突变株可具有如下的一种或多种特征：借助S蛋白突变逃避现有的中和抗体；提高病毒与血管紧张素转化酶2(ACE2)的亲和性；以及加快复制。因此，我们的模型做了如下修正：降低抗体亲和性；提高感染性kinfect与靶细胞丰度[H]0；以及提高平均单个被感染细胞释放的病毒颗粒数N1。kinfect、[H]0以及N1均为与毒力γ有关的参数。由于很难直接计算式15的第一项N1dIfkinfect·[H]0，因此我们利用实施例3的方法，整合针对各突变株的临床抗体亲和性以及疫苗保护力数据，并用kv·T·Ab＞γ的保护条件来评估各突变毒株的毒力Y。根据模型估计，阿尔法毒株的毒力γα＝4.8天-2(4.5-5.1天-2)，德尔塔毒株的毒力γδ＝9.1天-2(6.0-11.5天-2)，原始毒株WT的毒力γWT＝3.6天-2。
病毒在宿主体内的复制速度Rt以及感染病程同时依赖于宿主的个体免疫效度ε和病毒毒力Y。当患者的免疫应答被激活时，ε会升高，帮助清除病毒并杀伤被感染的细胞，以促进患者进入康复进程。另一方面，更高的Y使得病程的进展更迅速。我们对不同突变株感染后的病程动态变化进行了数值模拟，结果表明，γ更大则病程进展更快，这解释了在检测中观察到的德尔塔变种患者比原始毒株患者的病毒载量更高的现象。从群体水平上看，无论是否被完全保护，感染毒力更高的变种使得被感染者的重症率增加。
实施例5基于循环模型和外周血数据，预测感染部位的细胞和细胞因子
在进一步的模型中，我们将免疫细胞和细胞因子在器官内的分布考虑在内，针对新冠病毒感染，考虑包括感染部位(肺部)、外周血以及淋巴器官(淋巴结和脾脏)，建立包括免疫反应和区室之间淋巴细胞循环和迁移、以及细胞因子扩散的定量常微分方程组。
如图4中的A所示，在本实施例的区室动力学的模型中，重点考虑了肺部感染和免疫，并合并考虑考虑细菌感染。具体而言，感染部位(肺部)产生的损伤分子激活巨噬细胞和抗原呈递细胞，巨噬细胞释放促炎细胞因子和趋化因子进入血液。通过这种方式，能够将炎症部位的免疫反应情况与外周血联系起来。通过将临床数据(doi.org/10.1186/s12879-021-06899-7、https：//doi.org/10.1038/s41598-021-93519-8等)与稳态的细胞水平估计模型中的参数值比对，确定不同类型病人之间的主要差异或者关注点，找到主要变化的相关联参数。
通过拟合患者在多个时间点的外周血检验结果，将健康状态下的测量结果作为稳态对照，得到免疫情况的模型估算，从而给出炎症部位的计算结果。其中多参数拟合可以采用温度并行的蒙特卡洛方法，通过限定参数的合理范围，结合测量结果给出参数估值，以防止出现不合理结果以及无法拟合的情况。通过区室模型的建模，可以关联外周血和炎症部位。如图4中的B所示，不同感染程度的新冠状病毒患者体内的淋巴细胞数比例也不同。其中轻症感染者，感染初期，血液中淋巴细胞向肺部趋化，这会导致外周血淋巴细胞下降，后期外周血中淋巴细胞数也会随着炎症消退而恢复。对于危重症患者，感染初期也出现淋巴细胞向肺部的趋化现象，但在感染后期，由于病毒的感染持续以及合并的细菌感染，会导致外周血的淋巴细胞比例一直保持低水平，而肺部的淋巴细胞比例保持高水平。在不同疾病严重程度患者体内，感染部位和外周血中免疫细胞浓度的比值如表2所示。
表2：在不同疾病严重程度患者体内，感染部位和外周血中免疫细胞浓度的比值
| 前期及未感染 | 感染初期 | 感染后期 | |
| 中性粒细胞 | ≈1 | 1.5～5 | 1～2 |
| 单核细胞 | ≈20 | 10～100 | 10～20 |
| NK细胞 | ≈5 | 20～100 | 5～150 |
| T淋巴细胞 | ≈5 | 20～70 | 5～50 |
| B淋巴细胞 | ≈5 | 30～80 | 5～60 |
实施例6拟合病毒脱落的临床数据
我们基于式25-27，对来自最新发表的三篇文章(doi：10.1126/sciadv.abc7112、doi：10.1016/S1473-3099(20)30232-2、doi：10.1073/pnas.2017962118)提及的171位受试者的鼻咽拭子和痰液样本中的病毒脱落数据进行了分析。每个临床病例的数据都有三次以上重复。本分析忽略粘膜免疫项εv。感染发生后病毒载量进入上升期，即病毒载量逐渐上升至峰值。对于上升期病例(24个病例)，设定上升期εc＝1，改变参数εk取值，使得模型预测与数据相符合，得到εk水平。病毒载量达到峰值后进入下降期，对于下降期病例(171个病例)，设定下降期εk＝3，改变参数εc取值，使得模型预测与数据相符合，得到εc水平；并根据式1计算各时期的免疫效度ε。图5中的A给出对两个病例ε的拟合。进而，我们将患者最大病毒载量作为患者病情的指标。对24组包含上升期的数据进行分析发现，最大病毒载量与免疫效度负相关(皮尔逊相关系数p＝-0.42)，再次表明在感染初期较弱的免疫力会使得感染者状态恶化。参数Y(例如病毒接种量以及患者易感性)也会影响最大病毒载量。另一方面，下降期的免疫效度决定了病毒脱落的持续时间，免疫效度-脱落时间关系曲线的幂律为-1.1(图5中的B)。老年患者更可能出现较慢的病毒清除和恢复。对来自Neant等的数据(doi：10.1073/pnas.2017962118)分析表明，老年患者更可能出现较慢的病毒清除和恢复(上升期Whitney-MannU检验p＝0.22，下降期p＝0.17)，这是由于适应性免疫相对不足导致。病毒脱落期长可能导致严重的淋巴细胞减少症、肺部损伤和细菌感染。因此，老年人和免疫抑制性疾病患者更有可能产生严重症状。
对于病毒感染过程，人体的免疫系统通过整个系统的协同产生反应，包括固有免疫、抗原呈递和适应性免疫；并于人体的其他体系共同作用产生效应。当前，大部分测量都是通过单个指标的测量方法，然后建立起指标和各种生理学过程之间的联系。本方法通过将所需的测量指标结合起来，用一个综合的指标(例如免疫效度)将会较大程度地提高指标对监测受试者灵敏度和正确率；利用单个试剂盒完成预期的多指标测量，有利于节约受试者时间和经济成本，能通过单次血样测量便完成多指标的测量，减少采血量，减少医疗废物。
此外，通过建立区室循环的方案进行炎症部位的情况估算，对比传统的外周采样区室，能结合更多的免疫反应情况(在进行数据拟合时候)，从而能更清晰地反应炎症部位的信息，为更加精确的诊疗提供定量指标。
1.参数抽样方法
面对新冠病毒感染或其它传染病时，不同人的免疫响应和所接受的治疗存在很大差别。这种差别在模型中对应于为病毒-免疫系统相互作用参数的区别。为了找到一些体现新冠病毒感染过程动力学特征的代表性参数组，我们需要对模型参数空间进行探索，即对参数进行抽样和筛选。
首先，由于模型中有32个变量和161个参数，出于降低参数空间的维度和大小、提高抽样效率的目的，我们固定所有解离常数(希尔系数)，它们决定了系统的动力学特征。所述解离常数包含免疫细胞凋亡速率、细胞因子产生和降解速率以及病毒相关参数(感染速率、感染细胞死亡速率和感染细胞释放病毒数)(表3)。接下来，我们对细胞间相互作用参数进行抽样，包括CD4+和CD8+T细胞库的大小。抽样方法为拉丁超立方抽样，抽样分布为对数空间的均匀分布，抽样范围参考表3。进一步，对每一组抽样参数进行数值模拟，模拟初始值(见表4)都是固定的，使用Python语言中的Scipy库进行常微分方程数值求解。初始条件设定为：初始病毒载量是0.01×106(个/毫升)；初始感染细胞数为0；初始抗原特异性幼稚型CD4+和CD8+T细胞都是抽样参数(见表3)；其它变量初始值都为稳态水平。最后，我们根据公开数据，要求模拟结果符合临床水平，即有生理意义，并对符合该条件的所有参数取均值，作为为代表参数组，用于后续模拟研究。
2.疫苗保护过程的模拟
疫苗保护过程定义为打完疫苗后感染病毒、免疫系统清除病毒的过程。疫苗保护过程的模拟中，我们改变了免疫记忆相关变量的初始条件。其中，我们对抗原特异性记忆CD8+T细胞(CD8+TM)和抗体水平(Ab)的初始值进行均匀抽样，抽样范围分别是0～0.5×105个每毫升和0～1200微克每毫升；将抗原特异性记忆CD4+T细胞(CD4+TM)的初始值固定为0.2×105个每毫升；抗体亲和力固定为1。我们将疫苗保护过程分为exp态和ss态(详见实施例2)，它们初始条件区别为抗原特异性记忆B细胞(BM)初始值不同：exp态初始水平为0；ss态中假设抗体水平达到平衡，即抗体变化速率为0，
即可根据初始抗体水平计算记忆B细胞初始值，计算公式为
其中，[IL-4]ss为白介素4的稳定水平，其它参数定义详见表3。初始病毒载量是0.01×106(个/毫升)；初始抗原特异性幼稚型CD4+和CD8+T细胞为原始参数的一半；其它变量初始值为稳态水平。
3.基于疫苗数据预测保护率和计算病毒毒力Y的方法
基于疫苗数据预测保护率方法参考实施例3。经过上述处理可以得到不同毒株复合参数(γ/kv)水平，基于该参数可计算不同毒株病毒毒力Y，下文以实施例3为例介绍具体步骤。
实施例3给出，阿尔法和德尔塔的(γ/kv)水平是原始毒株的3.4倍和4.8倍，计算过程如下：
其中，下标指代不同毒株：WT(原始毒株)、Alpha(阿尔法)和Delta(德尔塔)。同时，从公开数据(参考文献1～2)可以得到抗体对突变株亲和力和原始毒株亲和力的差别，即公式中不同突变株的kv项不同。其中，相比于原始毒株，抗体对阿尔法毒株亲和力下降至2.4到2.7倍，对德尔塔株亲和力下降至1.5到2.9倍。模型中，我们假设原始毒株毒力γWT为3.6天-2，计算可得阿尔法毒力γAlpha介于4.5到5.1天-2之间，德尔塔毒力γDelta介于6.0到11.5天-2。计算过程为：若取kv，WT/kv，Delta＝1.5，可以计算得到德尔塔毒株毒力γDelta为：
亲和力变化参考文献：
1.Liu，C.et al.Reduced neutralization of SARS-CoV-2 B.1.617 by vaccineand convalescent serum.Cell 184，4220-4236.e4213，doi：https：//doi.org/10.1016/j.cell.2021.06.020(2021).
2.Lustig，Y.et al.Neutralising capacity against Delta(B.1.617.2)andother variants of concern following Comirnaty(BNT162b2，BioNTech/Pfizer)vaccination in health care workers，Israel.Euro surveillance：bulletin Europeensur les maladies transmissibles＝European communicable disease bulletin 26，doi：10.2807/1560-7917.Es.2021.26.26.2100557(2021).
完整模型公式
为了书写方便，方程里面的中括号[·]表示细胞数(颗粒数)密度或者浓度。对于核心的病毒感染模块
1.)病毒动力学
ε＝εk(εc+εv)
2.)白细胞动力学
[APC0]＝Constant，[NK0]＝Constant，[Neut0]＝Constant，[B0]＝Constant
3.)细胞因子和抗体动力学
表3.参数说明和取值范围
表4.所有变量名称、描述、初始值和单位
表5：疫苗数据来源
尽管上述实施例对本发明做出了详尽的描述，但它仅仅是本发明一部分实施例而不是全部实施例，人们还可以根据本实施例在不经创造性前提下获得其他实施例，这些实施例都属于本发明保护范围。
Claims (6)
1.免疫效度ε或临床相对免疫效度ε*在制备对受试者的疫苗应答强度评价的试剂或试剂盒中的应用，其特征在于，
所述疫苗为针对病毒的疫苗；所述病毒为SARS-CoV-2；
所述免疫效度ε根据式1计算获得：
ε＝εk·εc 式1；
所述免疫效度ε*根据式4计算获得：
其中，所述εk为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度，所述εc为免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度；所述为免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度，所述为免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度；
所述εk根据式2计算获得：
所述εc根据式3计算获得：
所述式2中，0.24×10-6mL/天≤kMphi≤0.98×10-6mL/天、0.25×10-6mL/天≤kNK≤1×10-6mL/天、 dIf＝0.4/天；其中，kMphi以及kNK为根据式34以及式35计算获得：
所述式3中，0.18×10-6mL·天-1≤CMphi≤1.3×10-6mL·天-1、 和 其中，cMphi为根据式36计算获得：
式34～36中，分别为抗原激活的APC对病毒感染细胞的杀伤率、感染细胞的非抗原激活APC杀伤率以及NK对病毒感染细胞的杀伤率；其中，
在所述式2和式3中，[Mphi]、[Neut]、[NK]、[CTL]以及[CD8+TM]分别为所述受试者的如下细胞计数：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞以及病毒特异性CD8+记忆T细胞；[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平；kMphi、kNK、 分别为所述巨噬细胞、所述自然杀伤细胞、所述病毒特异性细胞毒性T细胞以及所述病毒特异性CD8+记忆T细胞杀伤感染细胞的速率；dIf为感染细胞凋亡速率；cMphi以及分别为所述巨噬细胞以及所述中性粒细胞清除病毒的速率、为所述外周血病毒特异性中和抗体中和病毒颗粒的速率；
其中，所述以及为根据式5-式6以及式8-式14中任一项计算获得：
在所述式5-式6以及式8-式14中，[Mono]为所述受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平，[BM]为所述受试者的外周血中病毒特异性记忆B细胞计数，Mono％为所述受试者的外周血单核细胞百分数，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数。
2.临床指标在制备对受试者的免疫效度或临床相对免疫效度进行评价的试剂或试剂盒中的应用，包括：测定受试者的临床指标；
所述临床指标选自于第一临床指标、第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标；
所述第一临床指标包括：受试者的外周血免疫细胞计数和外周血病毒特异性中和抗体水平；所述免疫细胞包括：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞、以及病毒特异性CD8+记忆T细胞；
所述第二临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度、IFN-γ本底水平、外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数、以及外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平；
所述第三临床指标包括：受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平或外周血总抗体水平、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度和IFN-γ本底水平；
所述第四临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数、外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度、IFN-γ本底水平、外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数、以及外周血中病毒特异性记忆B细胞计数；
所述第五临床指标包括：受试者的外周血单核细胞百分数、外周血中性粒细胞百分数，所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；
所述第六临床指标包括：受试者的外周血中性粒细胞百分数和外周血淋巴细胞百分数；
当所述临床指标为第一临床指标时，将第一临床指标的测定结果代入式1～式3所示公式，得到免疫效度；
免疫效度ε根据式1计算获得：
ε＝εk·εc 式1；
所述式1中，所述εk为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度，所述εc为免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度；所述εk采用式2所示公式计算得到；所述εc采用式3所示公式计算得到；
所述式2和式3中，[Mphi]、[Neut]、[NK]、[CTL]和[CD8+TM]分别为所述受试者的如下外周血免疫细胞计数：巨噬细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞、病毒特异性细胞毒性T细胞和病毒特异性CD8+记忆T细胞；[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平；
所述式2和式3中，kMphi、kNK、 分别为所述巨噬细胞、所述自然杀伤细胞、所述病毒特异性细胞毒性T细胞以及所述病毒特异性CD8+记忆T细胞杀伤感染细胞的速率；dIf为感染细胞凋亡速率；
cMphi以及分别为所述巨噬细胞以及所述中性粒细胞清除病毒的速率、为所述外周血病毒特异性中和抗体中和病毒颗粒的速率；
所述式2中，0.24×10-6mL/天≤kMphi≤0.98×10-6mL/天、0.25×10-6mL/天≤kNK≤1×10-6mL/天、 dIf＝0.4/天；其中，kMphi以及kNK为根据式34以及式35计算获得：
所述式3中，0.18×10-6mL·天-1≤CMphi≤1.3×10-6mL·天-1、 和 其中，cMphi为根据式36计算获得：
式34～36中，分别为抗原激活的APC对病毒感染细胞的杀伤率、感染细胞的非抗原激活APC杀伤率以及NK对病毒感染细胞的杀伤率；其中，
当所述临床指标为第二临床指标时，将第二临床指标的测定结果代入式4～式7所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式4中，ε*为临床相对免疫效度、为免疫系统杀伤被感染细胞的相对免疫效度，为免疫系统杀伤感染病毒的相对免疫效度；
所述为根据式5计算获得，所述为根据式6计算获得；
所述式5中，[Mono]为所述受试者的外周血单核细胞百分数或外周血单核细胞计数，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数；
所述式6中，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平；
所述[T]根据如下式7计算得到；
[T]＝[IFN-γ]/[IFN-γ]0-1 式7；
所述式7中[IFN-γ]是所述受试者的外周血中抗原刺激后γ干扰素的浓度；[IFN-γ]0为所述受试者IFN-γ本底水平；
当所述临床指标为第三临床指标时，将第三临床指标的测定结果代入式4、式7、式8和式9所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式8中，[T]为所述受试者的外周血中抗原刺激后释放IFN-γ的细胞的细胞计数；所述式9中，[nAb]为所述受试者的外周血病毒特异性中和抗体水平/外周血总抗体水平；
当所述临床指标为第四临床指标时，将第四临床指标的测定结果代入式4、式5、式7和式10所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式10中，[Neut]为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数或外周血中性粒细胞计数，[BM]为所述受试者的外周血中病毒特异性记忆B细胞计数；
当所述临床指标为第五临床指标时，将第五临床指标的测定结果代入式4、式11和式12所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式11中，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；所述式12中，Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数；所述式11和式12中，Mono％为所述受试者的外周血单核细胞百分数；
当所述临床指标为第六临床指标时，将第六临床指标的测定结果代入式4、式13和式14所示公式，得到临床相对免疫效度；
所述式13中，Lym％为所述受试者的外周血淋巴细胞百分数；所述式14中Neut％为所述受试者的外周血中性粒细胞百分数；
所述病毒为SARS-CoV-2。
3.临床指标在制备对受试者的疫苗应答强度进行评价的试剂或试剂盒中的应用，其特征在于，包括：
测定受试者的临床指标；所述临床指标为权利要求2中所述的第一临床指标；
将第一临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式1～式3所示公式，得到免疫效度ε；
对所述病毒疫苗所对应的病毒的病毒释放量N1进行测量，并根据式15计算所述病毒的毒力γ；
γ＝N1dIfkinfect[H0] 式15；
所述式15中，dIf＝0.4/天、kinfect＝0.00012×10-6mL/天、H0＝50×106/mL；
对所述受试者的免疫效度ε与所述毒力γ进行比较，当ε大于所述毒力γ时，则判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度；
所述疫苗为针对病毒的疫苗；所述病毒为SARS-CoV-2。
4.临床指标在制备对受试者的疫苗应答强度进行评价的试剂或试剂盒中的应用，其特征在于，包括：
测定受试者的临床指标；所述临床指标为权利要求2中所述的第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标；
当所述临床指标为第二临床指标时，将第二临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式5～式7所示公式，得到和
当所述临床指标为第三临床指标时，将第三临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式7～式9所示公式，得到和
当所述临床指标为第四临床指标时，将第四临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式5、式7和式10所示公式，得到和
当所述临床指标为第五临床指标时，将第五临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式11和式12所示公式，得到和
当所述临床指标为第六临床指标时，将第六临床指标的测定结果代入权利要求2中所述式13和式14所示公式，得到和
得到所述和后，根据式16～式18所示公式计算已接种人群的免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度与免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度指标联合分布fm(x，y)：
所述式18中，μx和σx分别为所述已接种人群的的平均值和标准差，μy和σy分别为所述已接种人群的的平均值和标准差；
根据式19，计算相对毒力指标γ/kV：
所述式19中，E为所述病毒疫苗的保护率；
将所述相对毒力指标γ/kv与和进行比较，当 时，判定所述受试者获得足够的疫苗应答强度；
所述疫苗为针对病毒的疫苗；所述病毒为SARS-CoV-2。
5.根据权利要求1、3、4任意一项所述的应用，其特征在于，所述疫苗为灭活疫苗、减毒疫苗、重组蛋白疫苗、病毒载体疫苗或mRNA疫苗。
6.一种对受试者的病毒疫苗应答强度进行评价的系统，所述系统包括：受试者模块、病毒毒力模块和计算模块；
当所述临床指标为权利要求2所述的第一临床指标时，所述受试者模块用于采集受试者的临床指标并按照权利要求2所述应用中的式2和式3所示的公式计算受试者的免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk以及免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc；
所述病毒毒力模块用于获取病毒释放量N1，并根据权利要求3所述的式15计算所述病毒的毒力γ；
所述计算模块用于将受试者模块获取的εk和εc与病毒毒力γ进行比较，当εk·εc＞γ时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果；
当所述临床指标为权利要求2中所述的第二临床指标、第三临床指标、第四临床指标、第五临床指标或第六临床指标时，所述受试者模块用于采集待评价的受试者的临床指标并按照权利要求2所述应用中计算和的公式计算得到受试者的和
所述病毒毒力模块用于采集已接种人群的临床指标并按照权利要求2所述应用中计算和的公式计算得到已接种人群的的平均值以及标准差和的平均值以及标准差，并按照权利要求4述应用中式16～式19所示公式计算已接种人群的相对毒力指标γ/kv：
所述计算模块用于将所述病毒毒力模块获取的所述相对毒力γ/kv与所述受试者模块获取的所述受试者的以及进行比较，当时，输出所述受试者获得足够的疫苗应答强度的结果；
所述病毒疫苗为针对病毒的病毒疫苗；所述病毒为SARS-CoV-2。
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| Zhengqing Zhou 等.Model-based cellular kinetic analysis of SARS-CoV-2 infection: different immune response modes and treatment strategies.https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.04477.2021, * |
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