عداءان يبدآن سباقًا على مضمار يتغير ميله. أحدهما ينطلق مبكرًا والآخر متأخرًا، والحكم يقيس سرعتيهما دون أن يعلم بفارق الانطلاق. هكذا الحال مع المتحورات الفيروسية: البيانات عنها تصل بتأخيرات، وإذا لم تكن هذه التأخيرات متساوية، فقد يكون تقدير الأفضلية التنافسية خاطئًا بشكل فادح.
في علم الأحياء التطوري، تُقدَّر الأفضلية غالبًا من ميل منحنى اللوجيت لتردد النوع الغازي. اللوجيت هو لوغاريتم نسبة الترددات، وميله يُظهر مدى سرعة تفوق متحور على آخر. لكن هذا التقدير يفترض أن الملاحظات تعكس العملية الحقيقية دون تشويه. في الواقع، تمر أيام بين الإصابة وتسجيل العينة، وقد يكون للمتحورات المختلفة تأخيرات مختلفة: على سبيل المثال، بسبب خصائص الاختبار أو تحديد الأولويات.
اختبر المؤلفون ذلك على نماذج SIR ثنائية المتحورات مع مناعة متصالبة كاملة وامتداداتها. أدخلوا تأخيرات رصد ثابتة أو عشوائية ولاحظوا كيف يتغير تقدير الميل. في النموذج الأساسي، بلغ الخطأ النسبي من -47.3% إلى +60.7% اعتمادًا على فرق التأخيرات وتوقيت إدخال المتحورات. والمذهل أنه حتى مع الخطية شبه المثالية لمسار اللوجيت (R² = 0.9999)، بلغ الانحياز حوالي 31%.
هذا يعني أن الملاءمة اللوجستية الجيدة لا تضمن عدم انحياز التقدير. في بيانات GISAID للمملكة المتحدة، كان ميل منحنى اللوجيت لاستبدال Alpha→Delta يساوي 0.107 في اليوم، ولـ Delta→Omicron BA.1 يساوي 0.237 في اليوم. هذه الأرقام قد تكون مشوهة بالتأخيرات، وبدون أخذها في الاعتبار لا يمكن الجزم بأن أوميكرون نما بالفعل أسرع بـ 2.2 مرة من دلتا.
الآن بعد أن أنهى العداءان السباق، يعلم الحكم: دون مراعاة فرق الانطلاق، قد تذهب الميداليات لغير مستحقيها. وكذلك في العلم: قبل استخلاص استنتاجات حول أفضلية متحور، يجب فهم كيف أزاحت تأخيرات الرصد الصورة. ما تزال طرق التصحيح بحاجة إلى التطوير، لكن من الواضح بالفعل أنه لا يمكن تجاهل هذه المشكلة.
في بيانات GISAID لبريطانيا، بلغ ميل منحنى اللوجيت لاستبدال Alpha→Delta 0.107 في اليوم، ولـ Delta→Omicron BA.1 بلغ 0.237 في اليوم، وهو ما يتوافق مع مضاعفة نسبة النمط الجديد كل 6.5 و 2.9 يوم تقريبًا على التوالي.