Подавление волн COVID-19 отражает социальную активность, зависящую от времени, а не коллективный иммунитет

Last Updated on 18.04.2021 by Perelomanet

Ученые из Брукхейвенской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) и Университета Иллинойса в Урбане-Шампейн (UIUC) разработали новую математическую модель для прогнозирования распространения COVID-19. Эта модель учитывает не только различную биологическую восприимчивость людей к инфекции, но и их уровни социальной активности, которые естественным образом меняются с течением времени. Используя свою модель, команда показала, что временное состояние коллективного иммунитета — то, что они назвали «временным коллективным иммунитетом» — возникло на ранних, быстро развивающихся стадиях эпидемии. Однако последующие «волны» или всплески числа случаев продолжали появляться из-за изменения социального поведения. Их результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences..

Эпидемия COVID-19 достигла Соединенных Штатов в начале 2020 года и к марту быстро распространилась по нескольким штатам. Чтобы смягчить распространение болезней, штаты издали приказы о домохозяйствах, закрывали школы и предприятия и вводили запреты на использование масок. В крупных городах, таких как Нью-Йорк (NYC) и Чикаго, первая волна закончилась в июне. Зимой в обоих городах разразилась вторая волна. Понимание того, почему заканчиваются первоначальные волны и начинаются последующие, является ключом к предсказанию будущей динамики эпидемии.

Здесь может помочь моделирование. Но классические эпидемиологические модели были разработаны почти 100 лет назад. Хотя эти модели математически надежны, они не полностью отражают реальность. Один из их недостатков — неспособность учесть структуру сетей контактов между людьми, которые служат каналами для распространения инфекционных заболеваний.

«Классические эпидемиологические модели имеют тенденцию игнорировать тот факт, что популяция неоднородна или различна на нескольких уровнях, в том числе физиологически и социально», — сказал Алексей Ткаченко, физик из группы теории и вычислений Центра функциональных наноматериалов (CFN). Учреждение для пользователей Управления науки Министерства энергетики США в Брукхейвенской лаборатории. «У всех нас не одинаковая восприимчивость к инфекции из-за таких факторов, как возраст, ранее существовавшие состояния здоровья и генетика. Точно так же у нас разный уровень активности в нашей социальной жизни. Мы различаемся количеством близких контакты, которые у нас есть, и то, как часто мы взаимодействуем с ними в разные сезоны. Неоднородность населения — эти индивидуальные различия биологической и социальной восприимчивости — особенно важно, поскольку снижает порог коллективного иммунитета ».

Коллективный иммунитет — это процент населения, которому необходимо достичь иммунитета для прекращения эпидемии.

«Коллективный иммунитет — спорная тема», — сказал Сергей Маслов, пользователь CFN и профессор и научный сотрудник Bliss Faculty в UIUC, с назначенными преподавателями кафедр физики и биоинженерии, а также Института геномной биологии Карла Р. Вёза. «С самого начала пандемии COVID-19 высказывались предложения о быстром достижении коллективного иммунитета, тем самым прекращении локальной передачи вируса. Однако наше исследование показывает, что очевидный коллективный иммунитет, достигнутый таким образом, не продлится долго».

Оцените статью
PerelomaNet.ru
Задайте вопрос