Немецкий ученый Стефан Флаш в Лондонской школе гигиены и тропической медицины изучает распространение и серьезность COVID-19. Вот уже несколько месяцев он моделирует поведение вируса, используя математику и компьютеры, чтобы предсказать, как пандемия может развиваться.
Вспышка вируса на круизном лайнере в Йокогаме в Японии помогла понять, как ведет себя болезнь в ограниченном пространстве, где имеется возможность проверить каждого пассажира. Это наводит на мысль, что отношение инфекции к смертности в целом по возрастным группам находится в пределах 1%. Риск намного ниже в младших возрастных группах и резко возрастает для пожилых людей.
Одним из ключевых параметров в математическом моделировании является то, что мы называем числом воспроизведения (r). Это количество людей, которых заражает средний инфицированный человек. Если это число больше, чем один, то каждый заражает больше одного человека. Самые ранние вычисления показали, что один инфицированный человек заразит 2-2,5 человека.
Однако эти цифры не дают возможности предсказать количество общих случаев заражения. Есть люди, которые не прояовляют каких-либо явных клинических признаков заболевания, однако они все равно являются носителями. Отследить таких людей невозможно. Их тесты могут быть отрицательными сегодня. А через неделю они покажут положительный результат. 10-30% всех случаев передачи вируса могут исходить от людей, у которых еще не развились симптомы.
Было подсчитано, что когда умирает первый пациент, это означает, что в среднем около 100 человек заразились в последние две недели. В то же время инфекция будет распространяться со скоростью около 2, и поэтому каждая смерть несет с с собой около 1000 случаев заражения.
В некоторых странах количество случаев заражения уменьшается. Это очень важная информация для контроля COVID-19 во всем мире. Странам удалось обуздать вспышку с помощью очень решительных мер социального дистанцирования. В сценарии неконтролируемого распространения система здравоохранения перегружена. Задержка скорости распространения и уменьшение количества заразных людей уменьшает нагрузку на систему здравоохранения. Это также дает время на разработку мер лечения и профилактические меры, такие как вакцины.
Социальное дистанцирование эффективно. Но в то же время оно очень опасно, потому что означает, что, как только эти ограничения будут сняты, число случаев заражения значительно возрастет, поскольку население еще не создало никакого природного иммунитета.
Опасность также таится в том, что если правительства начинают закрывать школы и слишком рано отменяют крупные мероприятия, то в этом случае нужно будет поддерживать ситуацию сдерживания или модель mitigation очень и очень долго. Поэтому правительства не решаются вводить определенные меры, пока это не станет абсолютно необходимым.
Ограничения на поездки может иметь смысл, если число инфицированных людей в стране очень мало. В этом случае уменьшается вероятность того, что даже если кто-то принес вирус извне, система здравоохранения не будет перегружена слишком большим количеством людей, которых нужно протестировать и отследить течение болезни. Как только обстановка в стране переходит в фазу, в которой есть свидетельства устойчивого распространения в сообществе, дополнительные несколько случаев, поступающих извне, не будут иметь никакого значения.
Другой способ, который менее решителен, но способствовал бы ограничению распространения, состоит в том, чтобы сосредоточиться на группах риска. Потенциальная стратегия для COVID-19 заключается в том, что, если нет возможности изменить саму вспышку, мы пытаемся создать "кокон" для наиболее пострадавших, что означает полную изоляцию населения, входящего в группу риска, от нашего общества, насколько это возможно.
Математики считают, что вирус останется надолго. Человечеству остается только принять меры по его сдерживанию. Эти меры должны быть радикальными. Если они не будут таковыми, то вирус будут действовать довольно долго. Очень сложно предсказать, как долго. Нет никаких доказательств того, что летом все закончится.
Стефан Флаш - доцент Лондонской школы гигиены и тропических лекарств. Его исследования направлены на математическое моделирование инфекционных заболеваний. Он работал над пневмококковой вакцинацией, ответом на вспышку двух эпидемий (свиной грипп и лихорадка Эбола) и консультировал ВОЗ по моделированию (включая денге и малярию).