本港新型病毒疫情每日新增个案维持数千宗水平，专家料长远可能与人共存。尤其是BA. 5具「免疫逃脱」特性，先前染疫而有抗体的人，也可能再度受感染，除了要应付感染的风险，还要预防感染后遗症。玛嘉烈医院儿童传染病科顾问医生早前指出，在340名新型病毒康复儿童覆诊中，近两成人出现新型病毒感染后遗症症状，部分人出现皮肤易敏、脱发等，亦有人出现精神及心理问题。
台湾73%康复儿童现后遗症
在台湾方面， 自今年4月起在社区爆发疫情，两成儿童确诊，当有超过73%人康复后出现后遗症。根据中国医药大学儿童医院数据，最常见的十大后遗症分别是：咳嗽（43.5%）、喉咙不适（35.1%）、耳朵痛（34.5%）、体重减轻或增加（33.1%）、体力虚弱（31.8%）、缺乏动力（25.3%）、睡眠不顺畅（24.7%）、胸痛（23.4%）、注意力不集中（23.4%）、心悸（22.7%）。专家呼吁家长需要留意子女在康复后有否出现生理或心理症状，例如活动力降低、睡眠饮食习惯改变、学习能力落后等。
新型病毒后遗症是指确诊患者康复后，出现持续超过12周的征状，而又找不到其他病因。
香港中文大学研究团队早前指出，新型病毒与肠道微生态失衡息息相关。团队以宏基因学 （metagenomics）分析超过1200 个粪便样本的细菌基因，证实出现「后遗症」患者拥有独特的肠道微生态，患者肠道微生态的生物多样性明显较低，好菌较少。
患者肠道缺青春双歧杆菌
研究更发现有81种细菌（包括坏菌与好菌）与后遗症有关。在好菌之中，青春双歧杆菌、 长双歧杆菌是提高人体免疫力的肠道细菌，但偏偏是患者肠道中缺少的好菌。其中双歧杆菌与病情的严重程度有关；与没有感染的人士相比，患者肠道内的「坏菌」较多，而患者病毒清除后30天，「好菌」的水平仍然偏低。
中大研究团队另一项前期研究发现， 94%新型病毒患者服用由中大研发的 微生态配方 （SIM01）一个月，一年内都没有出现任何长新冠症状；研究进一步显示调节肠道微生态可以预防新型病毒后遗症。
G-NiiB「免疫+」独家采用的中大SIM01微生态免疫力配方，是全球首个而且是唯一根据新型病毒病人研发的精准微生物免疫配方。配方包括青春双歧杆菌与长双歧杆菌，经临床研究能减轻新型病毒患者病情，不但有助患者提升免疫力， 还能促进可调节免疫力的益菌——「普拉梭菌」（Faecalibacterium prausnitzii）生长。普拉梭菌能抑制恶菌，借此减轻患者病情。经临床验证，新型病毒住院病人服用配方两星期内，所有症状消失。 88% 新型病毒患者服用2星期后产生抗体，发炎指数下降63%，改善肠道微生态失衡，令益菌水平上升，有助促进新型病毒患者康复，调节我们的免疫能力。
「免疫+」适合2岁或以上人士服用。
相关医学研究文献及资料：
Zhang, L., Xu, Z., Mak, J., Chow, K. M., Lui, G., Li, T., Wong, C. K., Chan, P., Ching, J., Fujiwara, Y., Chan, F., & Ng, S. C. (2022). Gut microbiota-derived synbiotic formula (SIM01) as a novel adjuvant therapy for COVID-19: An open-label pilot study. Journal of gastroenterology and hepatology, 37(5), 823–831. https://doi.org/10.1111/jgh.15796
Ng, S. C., Peng, Y., Zhang, L., Mok, C. K., Zhao, S., Li, A., Ching, J. Y., Liu, Y., Yan, S., Chan, D., Zhu, J., Chen, C., Fung, A. C., Wong, K. K., Hui, D. S., Chan, F. K., & Tun, H. M. (2022). Gut microbiota composition is associated with SARS-CoV-2 vaccine immunogenicity and adverse events. Gut, 71(6), 1106–1116. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2021-326563
中大研究发现肠道微生态失衡与「长新冠」息息相关：https://bit.ly/3r8xNel
中大医学院全球首证有「长新冠型肠道微生态」利用肠道微生态可准确预测、诊断及治疗「长新冠」
https://www.med.cuhk.edu.hk/tc/press-releases/cuhk-researchers-discover-distinct-gut-microbial-signatures-for-prediction-diagnosis-and-treatment-of-long-covid
