У журналі Scientific Reports опублікували дослідження, у якому модель поширення коронавірусу прямо корелює з жорсткими епідеміологічними обмеженнями. Генетики побудували математичну модель, і, згідно з її обчисленнями, поява нових штамів (т.зв. «поствакцинних») найімовірніше відбудеться там, де вакциновано понад половину населення.
Контекст
Провідні країни світу вже понад пів року масово вакцинують населення від коронавірусу. Проте як правильно, етично й ефективно організувати цей процес — досі невідомо. Деякі починають з найуразливіших груп, на кшталт літніх людей, що страждають на хронічні захворювання або працівників, які часто контактують з вірусом. Така стратегія допомагала точково, але не завжди гальмувала поширення вірусу загалом.
Логічно, що провідні країни насамперед вакцинують тих, хто багато контактує з іншими й найчастіше поширює інфекцію.
Що сталося
Дослідники з Австрійського Інституту науки та технологій запропонували альтернативний спосіб боротьби з поширенням нових штамів. Вони побудували епідеміологічну модель, яка описує динаміку зараження людей коронавірусом, щоб зрозуміти причину появи нових штамів.
Дослідження робили на базі епідеміологічної SIR-моделі, де людей поділили на вразливих (S, susceptible), інфікованих (I, infected) та одужалих (R, recovered). Австрійські дослідники адаптували модель до поточної ситуації, додавши нові категорії:
- вакциновані
- інфіковані звичайним штамом
- інфіковані стійким до вакцин штамом
- вакциновані та інфіковані стійким до вакцин штамом, що одужали
- вакциновані, що видужали
- померлі
Структура моделі та переходів між різними категоріями населення. Джерело: Nature
Модель враховує переходи між цими стадіями та підбирає коефіцієнт ймовірності для них. Як вхідні умови науковці взяли 10 мільйонів населення протягом трьох років, де після першого року починається вакцинація. Коефіцієнт передачі вірусу прив’язали до репродуктивного числа R.
Потім автори дослідили стійкі штами й виявили, що в моделі вони залежать від двох параметрів: частки вакцинованих людей і порогового числа інфікованих. При низькому пороговому значенні інфекція швидше передається, а висока частка вакцинованих створює умови, де новому штаму легше розвиватися, ніж старому. В результаті моделювання нові стійкі штами виникали, коли кількість щеплених сягала 60%.
І що робити?
Дослідники припускають, що запобігти новим штамам можна, знизивши швидкість поширення вірусу серед населення. Вони внесли в модель таку подію – аналог карантинних обмежень – і виявили, що довша її тривалість знижує ймовірність утворення нового штаму. За максимальної тривалости уявного карантину в 4 місяці, ризик нових штамів майже зник.
Ймовірність поширення нового штаму при різній швидкості (а – найбільша, z – найменша). Різні кольори відповідають за різну тривалість карантину в днях. Джерело: Nature
Результати дослідження слід розглядати як спільну модель, якою можна користуватися й адаптовувати для точкових контекстів. Не дарма ж її source code виклали на GitHub. Дослідники також припускають, що модель підходить не для всіх ситуацій. Їхня робота не описує випадки, коли є кілька різних ступенів стійкості вірусу до антитіл, або різна швидкість передачі різних штамів.
Підводячи риску, дослідники наполягають, що масова вакцинація – не привід для послаблення карантинних обмежень. Йдеться і про соціальну дистанцію, і про мандри країнами. Оскільки динаміка вакцинації різниться і в країнах, і регіонах, нові епідеміологічні обмеження мають розглядатися на міжнародному рівні.
Читайте також
