Поскольку напряжение закрытых предприятий и мер физического дистанцирования продолжает расти, все ищут серебряную пулю, которая положит конец нашим опасениям, связанным с COVID-19.
Некоторые предлагают позволить болезни распространяться бесконтрольно, пока мы не достигнем коллективного иммунитета: точки, в которой болезнь не может распространяться среди населения, потому что достаточно большой процент имеет иммунитет, либо потому, что они вылечились от инфекции, либо получили вакцину. До создания вакцины против SARS-CoV-2, вируса, вызывающего COVID-19, еще больше года, но некоторые люди и правительства надеются, что жизнь может вернуться к нормальной жизни, как только достаточное количество из нас переболеет.
Но коллективный иммунитет – это не ответ, сказал Сэмюэл Скарпино, доцент, руководящий лабораторией Emergent Epidemics в Северо-Востоке. Это не сработает.
"Они считают, что если вы просто позволите волне пройти через население, вы заразите 70 или 80 процентов населения, и у вас не будет следующей волны," Скарпино рассказал аудитории из более чем 200 исследователей, студентов и других в четверг на онлайн-семинаре в рамках серии, представленной программой сетевой биологии Университета Мэриленда в партнерстве с Центром сложных систем Университета Вермонта.
Но эти оценки слишком высоки, сказал Скарпино. "Это будет где-то от 5 до 20 процентов, и у вас будет несколько волн инфекций, потому что у вас по-прежнему будет большая часть населения, восприимчивая к этому заболеванию."
По словам Скарпино, разница между этими числами связана с некоторыми упрощениями, которые специалисты по эпидемиологическим моделям делают для оценки того, как болезнь будет распространяться.
Многие модели в значительной степени зависят от среднего числа дополнительных людей, которым инфицированный человек будет распространять болезнь, величины, известной как базовое репродуктивное число или R0. По оценкам, SARS-CoV-2 имеет R0 от 2 до 3, что означает, что каждый инфицированный человек заразит в среднем от двух до трех других.
Это число не учитывает человеческое поведение. Мы не смешиваемся друг с другом случайным образом – я не набираю число из шляпы, чтобы определить моих товарищей по обеду. У нас есть сети, состоящие из членов семьи, друзей, коллег, которых мы видим чаще, и места, где мы с большей вероятностью взаимодействуем с большим количеством людей, например, школа или церковь. И эти места и закономерности разные в зависимости от того, где мы живем.
"Социальные сети контактов, структура домохозяйства, демографические модели имеют огромное значение, когда речь идет о переводе одного и того же репродуктивного числа, того же среднего числа вторичных инфекций в оценку общей численности инфицированного населения или процента населения, подверженного риску. для инфекции," Скарпино сказал.
Исследования показали, что учет человеческого поведения снижает предполагаемое количество инфекций, сказал Скарпино. И эти прогнозы, кажется, лучше отражают реальность в тех областях, где были проведены крупные опросы инфицированного населения.
Другая проблема с основным репродуктивным числом заключается в том, что оно среднее, сказал Скарпино. И это среднее значение может скрывать множество индивидуальных различий в зависимости от заболевания. И пандемия гриппа 1918 года, и вспышка лихорадки Эбола в Западной Африке, начавшаяся в 2013 году, имели R0 около двух.
"Однако грипп 1918 года вызвал одну из самых разрушительных пандемий в истории, заразив около 500 миллионов человек, что, возможно, составляло около трети населения мира," Скарпино сказал. Эбола была разрушительной для Западной Африки, но не распространилась по миру и заразила около 30 000 человек.
"У них практически одинаковое репродуктивное число, но совершенно разные результаты с точки зрения последствий этих вспышек для общественного здравоохранения," Скарпино сказал.
Репродуктивное число – среднее. R0 из двух может означать, что каждый человек передает болезнь ровно двум людям. Или это может означать, что девять из 10 человек вообще не распространяют болезнь, а десятый человек передает ее 20 людям. Исследователи называют этого десятого человека суперраспространителем.
Пандемия гриппа 1918 года выглядела так же, как и предыдущая ситуация – фактически каждый больной заразил еще около двух человек. Вспышка лихорадки Эбола была больше похожа на последнюю: большинство людей не распространили болезнь очень далеко, и небольшой процент населения был сверхраспространителями. Вспышка атипичной пневмонии в 2003 году также зависела от суперраспространителей.
По словам Скарпино, заболевания, у которых больше вариабельности числа инфекций, вызываемых каждым больным, с большей вероятностью вымрут сами по себе случайным образом, и их легче контролировать с помощью вмешательств общественного здравоохранения.
"Тем не менее, одна из самых больших неопределенностей в отношении COVID-19 заключается в том, где он находится между SARS, лихорадкой Эбола и гриппом," Скарпино сказал. "Мы знаем, что это не атипичная пневмония и лихорадка Эбола, потому что мы смогли остановить эти заболевания с помощью мер общественного здравоохранения. Мы знаем, что это, вероятно, не грипп 1918 года, потому что COVID-19, похоже, больше зависит от сверхраспространения."
Если COVID-19 зависит от этих сверхраспространяющихся событий, то он не будет распространяться равномерно по популяции, что опять же означает, что не будет достаточно большой части населения, инфицированной для работы коллективного иммунитета.
По словам Скарпино, это также не сработает, потому что многие люди не хотят рисковать своим здоровьем или здоровьем своих близких. Исследования показали, что люди начали оставаться дома до того, как были введены ограничения на физическое дистанцирование. И там, где эти меры отменяются, люди не спешат возвращаться к старым привычкам.
"Ухань снова открывается, но люди все еще не обедают вне дома," Скарпино сказал. "Люди не собираются просто выходить и заразиться. По крайней мере, их недостаточно для формирования коллективного иммунитета."