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来源:彩神彩票下载2024-06-09 17:48

  

中疾控详解CH.1.1:未见致病性增强 短期内不会引起本土大规模流行******

  中新网北京2月1日电(韦香惠) 日前,一种名为CH.1.1的奥密克戎亚变种在美国出现。1月31日,中国疾控中心就相关热点问题作出解答。

资料图。 殷立勤 摄

  未见CH.1.1变异株的致病性增强

  据中国疾控中心介绍,CH.1.1属于奥密克戎变异株BA.2.75的第六代亚分支。最新研究显示,由于新增多个突变位点,增加了CH.1.1的免疫逃逸能力。同时,新增的一个突变位点(L452R)曾经是德尔塔变异株的特征性突变位点。但值得注意的是,该突变位点也存在于许多其他奥密克戎变异株亚分支中,如BA.5.3和BA.5.1.3等。

  2022年11月至今,CH.1.1在美国新冠病毒流行株中占比呈上升趋势。2023年第4周,CH.1.1在美国流行株的占比为第五位,仅次于XBB.1.5、BQ.1.1、BQ.1和XBB变异株。

  目前,未见CH.1.1变异株的致病性增强,仍需进一步关注。一般新毒株出现后,感染病例需达到一定规模并持续一段时间,才能初步判断新毒株的致病力是否变化。

资料图。殷立勤 摄

  短期内不会引起本土大规模流行

  据中国疾控中心介绍,2022年11月13日,我国通过基因组测序首次从天津市报送的1例泰国输入病例样本(2022年11月10日采样)中检出CH.1.1进化分支。截至2023年1月30日,共监测发现24例CH.1.1及其亚分支输入病例。输入病例来源地涉及15个国家或地区。未监测到CH.1.1及其亚分支的本土感染病例。

  据中国疾控中心介绍,尽管CH.1.1变异株的免疫逃逸能力和传播优势进一步增强,导致突破感染和再感染风险增加,但我国大部分人群体内已存在高水平中和抗体,对CH.1.1存在一定的交叉保护作用,CH.1.1短期内不会引起本土大规模流行。脆弱人群(65岁以上老人、基础病患者和未接种疫苗者)以及未感染人群仍需加强个人防护。

  如何面对CH.1.1?中疾控表示,坚持做好个人防护、保持良好卫生习惯、不要相信未经证实的网络报道。

资料图。殷立勤 摄

  目前本轮疫情主要以BA.5.2、BF.7为主要流行株

  1月30日,国务院联防联控机制举办的新闻发布会上,中国疾控中心病毒病所研究员陈操介绍,报告显示,目前流行的毒株主要还是BA.5.2和BF.7。

  他表示,从新冠病毒感染疫情以来,我们国家一直开展新冠病毒的变异株监测工作,也为早期疫情流调溯源提供了重要线索和支撑。同时这个过程也积累了大量经验和数据。根据监测数据显示,本轮疫情主要还是以BA.5.2、BF.7为主要流行株,我国目前没有监测到其他优势病毒株。

  此外,春节假期期间,中国疾控中心收到全国各省上报的新冠病毒全基因组序列1421条,经过分析发现他们有11个进化分支,仍旧以BA.5.2、BF.7为主,没有发现新的变异株输入。

  陈操提到,当前春运正在进行中,高校近期也要陆续开学,下一步我们将继续指导全国做好新冠病毒变异监测工作,继续对哨点医院中的门(急)诊病例、重症病例、死亡病例还有特殊人群开展新冠病毒的变异监测。同时,同其他部门对海陆空口岸的入境人员进行新冠病毒的变异监测,及时预警并采取相应的防控措施。(完)

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                                                                                                                                                                            党的二十大报告指出,要加快建设网络强国、数字中国。数据作为新型生产要素,对于数字中国的建设具有基础性价值。2022年12月,中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《意见》),对数据产权、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度及数据要素治理制度作出部署。数据作为新型生产要素,对于整个数字经济的发展都有着关键性价值,厘清数据产权制度是构建数据基础制度的基础性工作。

                                                                                                                                                                            数据产权制度的关键性问题

                                                                                                                                                                            要素市场运行的前提是产权配置清晰,产权不清的数据资源必然会限制数据市场的流通和交易。有关数据产权问题,早在2017年,习近平总书记就强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度,完善数据产权保护制度”。有关数据产权的讨论,需要关注如下几点关键性问题:

                                                                                                                                                                            第一,有关数据产权的立法规定散见于各地政策性文件中,国家层面尚无统一的立法规定。特别是在2021年之后,各地有关数据要素的政策性文件出台较多,而数据产权的内容主要分散在各类文件中,各地的规定也有所不同。主要存在各地政府“自我赋权”“模糊处理”“规定不全面”等问题,这也就促使此次《意见》的出台,明确了数据产权制度的重要性,对理论界和实务界都有着定分止争的作用。接下来从国家层面制定数据产权相关的统一性规定已经非常必要,尤其是在《意见》的指引下细化数据确权的制度性内容是当务之急。

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                                                                                                                                                                            《意见》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权‘三权分置’的数据产权制度框架”,这是接下来数据产权确立的核心内容。对于此项较新的治理机制,需要注意理解如下问题:

                                                                                                                                                                            一方面,“数据资源持有权”是基于数据所有权特殊性的分离权利。所有权、持有权、经营权、使用权、占有权等都是产权体系中重要的构成,持有权不同于使用权和经营权,更加突出对数据资源的掌控,是脱离于所有权的分离权利。之所以设立“数据资源持有权”,本质上也是因为数据资源所有权的不确定性。

                                                                                                                                                                            另一方面,数据“三权”的分工和定位是不同的。 “数据资源持有权”是对于数据资源的掌控权利,如个人对个人所有的数据持有权,公司对公司所有数据的持有权,公共管理部门对公共管理服务中产生数据的持有权。“数据加工使用权”是对于数据的加工处理活动的使用权利,持有并不代表着有权对数据进行加工处理,在数据授权加工中尤为明显,因而使用权所涉及到的主体就更为多元。“数据产品经营权”是对于数据产品的经营性权利,数据从一开始的资源形态,经过加工处理,最后形成为数据产品,可以经营并产生收益。随着数据交易市场的快速发展,未来各类数据产品会更加多样和丰富,这也容易引发市场竞争的垄断和不公平性,因而更加公平、开放的数据产权运行机制是十分必要的。

                                                                                                                                                                            建立数据产权制度需要同步解决的问题

                                                                                                                                                                            当数据不确权,就会限制数据的流通交易,而当数据产权机制确立后,随着数据广泛流通使用,势必会遇到其他方面的各类问题,如各方权益保护、安全、合规等方面的难点问题,需要重点对以下几个方面加以关注:

                                                                                                                                                                            第一,健全数据要素权益保护制度。数据相关的权益保护主要包括数据财产权益和人格权益的保护。针对不同类型的数据保护内容是不一样的,如个人数据重点在于隐私保护与个人信息保护,企业数据的重点在于商业秘密与知识产权保护,公共数据较为复杂,可能同时包含个人数据和企业数据的内容。随着数据交易运营的快速发展,多方主体参与会使得各方权益保护更为重要。同时,数据也会经历动态发展的过程,针对不同时期的数据权益保护也不尽相同,实践中需要更加细化不同流程和阶段,并进行分类分级保护。

                                                                                                                                                                            第二,重视数据全流程合规能够更好保护数据产权。数据产权制度的确立本质上就是从根源上划清各方主体的数据权益,确保数据运行的合规。此次《意见》指出要“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”“完善数据全流程合规与监管规则体系”“ 统筹构建规范高效的数据交易场所”。当前,数据合规已经逐步被重视并引入企业实践中,此后的数据合规需要结合“三权分置”的数据产权运行机制全面梳理并总结,明确各方权利和责任。以数据合规为契机,全面开展数据产权保护工作是较好的切入点,有助于建立起公平、经济的数据要素流通和交易环境。

                                                                                                                                                                            第三,安全是数据全流程的底线原则,数据产权制度也需要动态调整,适应数据市场的发展。此次《意见》指出要“统筹发展和安全,贯彻总体国家安全观,强化数据安全保障体系建设,把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程,划定监管底线和红线。”数据产权制度本质上是根据数据独特产权属性而创立的,当数据要素市场需要更合适的产权制度的时候,当前的数据产权制度进行不断调整也是必然的。这当中首要保障的就是安全底线,安全体现在数据权属、内容、技术、载体等层面,也贯穿于数据交易、授权、加工、开放、共享等全过程。有了安全的保障,使得数据产权制度更加坚固,数据要素的市场活力方能够充分释放。

                                                                                                                                                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                          [责编:天天中]
                                                                                                                                                                          阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                          相关阅读

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                                                                                                                                                                          加载更多
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