Íme, Hogyan Szimulálják A Számítógépes Modellek Az új Koronavírus Jövőbeli Terjedését
Íme, Hogyan Szimulálják A Számítógépes Modellek Az új Koronavírus Jövőbeli Terjedését
Videó: Íme, Hogyan Szimulálják A Számítógépes Modellek Az új Koronavírus Jövőbeli Terjedését
Videó: Koronavírus-járvány: Olaszországban hatalmas a készültség 2023, Február
Anonim

Az egyértelműségre törekszenek a járvány körüli zavartság közepette.

Íme, hogyan szimulálják a számítógépes modellek az új koronavírus jövőbeli terjedését
Íme, hogyan szimulálják a számítógépes modellek az új koronavírus jövőbeli terjedését

A közegészségügyi erőfeszítések nagymértékben függenek annak megjósolásától, hogy az 2019-es új koronavírus által okozott betegségek, amelyeket az Egészségügyi Világszervezet most COVID-19-nek nevez, hogyan terjednek az egész világon. Az új járvány kezdeti napjaiban, amikor még mindig kevés a megbízható adat, a kutatók olyan matematikai modellek felé fordulnak, amelyek megjósolhatják, hogy a fertőzött emberek hová mennek, és milyen valószínűséggel hozzák magukkal a betegséget. Ezek a számítási módszerek ismert statisztikai egyenleteket használnak, amelyek kiszámítják a betegségek átadásának valószínűségét.

A modern számítási teljesítmény lehetővé teszi, hogy ezek a modellek gyorsan beépítsék több bemenetet, például egy adott betegség személyről emberre való átadásának képességét, valamint a légi és szárazföldi úton utazó, potenciálisan fertőzött emberek mozgási szokásait. Ez a folyamat néha feltételezésekkel jár ismeretlen tényezőkről, például az egyén pontos utazási mintázatáról. Az egyes bemenetek különböző lehetséges verzióinak csatlakoztatásával a kutatók azonban frissíthetik a modelleket, amint új információk állnak rendelkezésre, és összehasonlíthatják eredményeiket a betegség megfigyelt mintáival. Például, ha a nyomozók azt akarják megvizsgálni, hogy egy adott repülőtér bezárása hogyan befolyásolhatja a betegség globális terjedését, számítógépeik gyorsan át tudják számolni az esetek más repülőtereken keresztül történő behozatalának kockázatát - az embereknek csak annyit kell tenniük, hogy frissítsék a repülési útvonalak hálózatát és a nemzetközi utazásokat minták.

Ha hiányos adatokkal dolgozunk, akkor egy tényezőnél jelentkező apró hiba túlméretezett hatással járhat. Bizonytalanság valamiben, például a COVID-19 alapvető reprodukciós számában (R0) - a fertőzött egyén által okozott új esetek átlagos száma - megzavarhatja a modell eredményeit. "Ha téved ebben a számban, akkor a becslés nagyságrendekkel megmarad" - mondja Dirk Brockmann, a berlini Humboldt Egyetem Elméleti Biológiai Intézete és a németországi Robert Koch Intézet fizikusa. A jelenlegi becsült R0 mert az új koronavírus kettőtől háromig változik, valahol a SARS R közelében helyezkedik el0 kettőtől négyig 2003-ban, de jóval alacsonyabb, mint a kanyaró R0 12-18.

Mivel minden ismeretlen tényező nagyobb bizonytalanságot okoz egy modellben, Brockmann és néhány más kutató inkább egy korlátozottabb modellre összpontosít, amely csak egy fő tényezőre támaszkodik. Csoportja arra összpontosított, hogy a nemzetközi repülési adatokat felhasználja, anélkül, hogy megmondaná, melyik repülőterek jelentik a koronavírus legnagyobb kockázatú átjáróit az egész világon. "Ez a kockázat megjósolja azoknak az országoknak a várható sorrendjét, amelyekben eseteket találna" - magyarázza Brockmann. "Kibontakozása nagyon összhangban van azzal, amit a mobilitási modell jósolt."

A repülési adatok a hivatalos repülési adatbázisokból származhatnak, így meglehetősen megbízhatóak, de nem vonják maguk után az emberek földi mozgását. Ehhez az információhoz a kutatók különböző forrásokat használnak. Alessandro Vespignani, az Északkeleti Egyetem biológus és szociotechnikai rendszerek modellezésével foglalkozó laboratórium igazgatója egy olyan csapatot vezet, amely az új koronavírus terjedését szimulálja hivatalos légi közlekedési adatok és előrejelzett ingázási minták felhasználásával a népszámlálási populációk között. Annak ellenére, hogy a személyről emberre történő átvitel nem számolható el R-vel0, úgy tűnik, hogy az ilyen utazásra összpontosító modellek következetesen és pontosan megjósolták, hogy mely országok szembesülnek a legmagasabb kockázattal az új COVID-19 esetek bekövetkezésében. "Ha a különböző modellek ugyanabba az irányba mutatnak" - mondja Vespignani, "abban bízik, hogy az eredmények valamilyen szintű realizmusban vannak."

Egy újabb, a koronavírus terjedésének megbecsülésére irányuló erőfeszítés - Kínában és nemzetközi szinten egyaránt - magában foglalja mind a repülési, mind a földi utazási minták egyéni mobilitási adatait a holdújévi ünnep időszakában, amely idén január 25-re esett vissza, amikor a járvány gőzt vett fel. A Lancet-ben január 31-én megjelent cikkben a hongkongi kutatók becsülték az idei nyaralási utazási szokásokat, felhasználva emberek millióinak 2019-es holdújévi utazásainak információit, akik a WeChat alkalmazást és a Tencent kínai technológiai óriás tulajdonában lévő egyéb szolgáltatásokat használták.. A tisztán utazásközpontú modellektől eltérően ez a tanulmány azonban magában foglalta a személyek közötti átviteli becsléseket, valamint a hivatalos repülési adatokon és Tencent egyéni mobilitási adatain alapuló utazási mintákat. Eredményei azt sugallják, hogy a COVID-19 már január 25-én számos kínai nagyvárosban gyökeret vert, és hogy e városok nemzetközi repülőterei segítették a vírus nemzetközi elterjedését.

Az utazással és a transzferrel kapcsolatos ismert és bizonytalan tényezők összevonása mellett a modelleknek számolniuk kell a közegészségügyi beavatkozások - például arcmaszkok elfogadása, iskolabezárások vagy nagyobb kormányzati intézkedések - például Kína egész városok karanténba helyezésével kapcsolatos döntéseivel - nemzetközi utazási tilalmak és korlátozások. A hongkongi kutatók úgy becsülték, hogy Kína január 23-án kezdődött karanténja Wuhanban korlátozott volt az általa okozott különbségben, mert a betegség valószínűleg már elterjedt a nemzet más városaiban is. Ennek ellenére a szerzők azt ajánlották, hogy „a lakosság mobilitását korlátozó drákói intézkedéseket komolyan és azonnal fontolóra kell venni az érintett területeken”. A közegészségügyi szakértők bizonytalannak tűnnek az ilyen utazási korlátozások hatékonyságában a városokon belül és között. A korábbi járványok más tanulmányai azt sugallják, hogy a mozgás szigorú korlátozásainak csak korlátozott hatása van a betegségek nemzetközi terjedésének késleltetésére.

Egyes kutatók a nyilvános magatartás és a kormányzati intézkedések változásainak eredményeinek modellezésén dolgoznak, még mielőtt azok bekövetkeznének. Lauren Gardner, a mérnök és a Johns Hopkins Egyetem Rendszertudományi és Mérnöki Központjának társigazgatója finomította azt a modellt, amelynek célja az amerikai kormánytisztviselők eldöntése, melyik repülőtérnek kell hőmérséklet-ellenőrzéssel és kérdésekkel átvizsgálnia az érkező utasokat, és melyek azok, amelyek nem valószínű, hogy az új koronavírus új eseteivel találkozna. Ez az információ lehetővé teheti a helyi önkormányzatok számára az erőforrások szétosztását ott, ahol valószínűleg a legnagyobb szükség van rájuk. "A különféle regionális közegészségügyi hivatalok nagy érdeklődést mutattak arra, hogy ezeket az eredményeket felhasználják a felügyeleti erőfeszítések prioritásának előtérbe helyezésére" - mondja Gardner.

Ezek a csapatok csak néhányan dolgoznak a COVID-19 jövőbeni elterjedésének előrejelzésén. Elizabeth Halloran orvos, a fertőző betegségek következtetési és dinamikai központjának igazgatója, amelynek székhelye a seattle-i Fred Hutchinson Rákkutató Központban van, azt mondja, hogy az 1980-as években az ujjain számolhatta az ilyen modellező munkát végző kutatócsoportok számát. Most százan vannak. „Telefonbeszélgetést folytattunk a [U.S. A minap a Betegségmegelőzési és Megelőzési Központok], és 80 hívás érkezett [kutatócsoportoktól] "- mondja. "Nagyon sok kiváló csoport létezik, és nagy hálózatként működünk együtt." Senki sem rendelkezik az összes szükséges adattal ahhoz, hogy 100 százalékos bizonyosságot nyújtson a járvány jövőbeli alakulásáról.

De a modellek sokfélesége ellenére sokan végül egyetértenek a legfontosabb kérdésekben. Például február 4. és 5. között a megerősített esetek száma kevesebb mint 25 000-ről több mint 28 000-re nőtt egy nap alatt. Abban az időben, Vespignani rámutat, a különféle modellek egyetértettek abban, hogy a valós szám sokkal magasabb. "Úgy gondolom, hogy minden modellezési megközelítés valamire rámutatott, ami a legjobb esetben 100 000 [jelenlegi] esetnél több volt" - mondja. A cikk megjelenésének idején a megerősített esetek száma meghaladja a 45 000-et.

A téma által népszerű