Поиск

В Снежинске учёные создали модель распространения коронавируса

28.05.2020 11:24
Автор: Анастасия Карамышева
Группа учёных из Снежинска разработали модель распространения коронавируса. Расчёты строились на известном математическом методе Монте-Карло. В ходе работы специалисты доказали необходимость самоизоляции.
В Снежинске учёные создали модель распространения коронавируса*
не наше
Ученые РФЯЦ – ВНИИТФ создали статистическую модель на основе самой популярной в мире модели SEIRD. Разработку специалистов ядерного центра отметили в правительстве России.

"В самом начале эпидемии, в один из первых дней карантина, научный руководитель института Георгий Николаевич Рыкованов срочно собрал творческий коллектив из ряда сотрудников НТО-1 и НТО-2 – всего чуть более 10 человек – и поставил перед нами задачу заняться проблемой моделирования развития эпидемии коронавируса, поскольку уже в тот момент становилось ясно, что эта эпидемия – важнейший фактор, который затронет все без исключения стороны нашей жизни", - рассказал замначальника научно-теоретического отдела Владимир Легоньков.

Учёные разбились на группы, каждая из которых занималась своей работой: кто-то собирал статистические данные о развитии эпидемии в странах, кто-то обрабатывал меры, принимаемые государствами, выделял отличительные черты болезни и так далее.

"Эпидемия – это типичный пример цепной реакции. Один больной заражает несколько здоровых людей, те, в свою очередь, еще несколько и так далее. Уравнения модели SEIRD подобны уравнениям, описывающим цепную реакцию в ядерной бомбе или ядерном реакторе, поэтому нам они были понятны. Модель очень простая, и ее решение зависит от разности всего двух основных параметров – скорости заражения и скорости выздоровления. Если разность положительна, то эпидемия разрастается, если отрицательна, то затухает. По статистическим данным удалось оценить значения параметров: заражение 0,36 сут-1, а выздоровление 0,09 сут-1. Настораживало, что скорость заражения была в 3–4 раза выше, чем для обычного гриппа или такого опасного заболевания, как лихорадка Эбола. При этом уровень летальности 10–20% (отношение числа умерших к числу зараженных), декларируемый на начальной стадии развития эпидемии, в мире был достаточно высоким (для обычного гриппа летальность находится на уровне меньше 0,5%)", - объяснил Легоньков.

По данным специалистов, для того, чтобы загасить эпидемию, необходимо в четыре раза уменьшить скорость распространения болезни. По расчётам, корнавирус должен исчезнуть сам, когда переболеет 80% населения. Это можно сравнить с выгоранием топлива в ядерном реакторе, приводящем к его остановке. Но при этом одновременно болеть должна максимум половина населения. Ещё один вариант - искусственная иммунизация людей, не имеющих иммунитета к болезни. Также действенным способом был назван карантин. Сложности возникают с бессимптомными носителями. Если заразившихся людей с симптомами можно изолировать и начать лечение, оборвав их контакты с другими людьми и предотвратив их заражение, то "бессимптомники" не чувствуют себя больными и продолжают жить в привычном ритме. Статистическая модель основывается на известном математическом методе Монте-Карло.

"Для каждого человека разыгрывается его поведение в течение дня в соответствии с его социальным статусом. Например, школьники проводят какое-то время в семье (дома), затем, не используя транспорт, следуют в школу, проводят там 6 часов, идут домой и остаток дня проводят в семье. Пенсионеры не ездят на работу, но посещают магазины и так далее. На каждом шаге моделирования рассчитывается вероятность заражения человека, зависящая от времени контакта, числа зараженных в помещении, площади помещения. Работающий человек проводит 8 часов дома с семьей, час едет на работу, 9 часов проводит на работе, час едет обратно домой на другом транспорте, соответственно, взаимодействуя с другими людьми, на час заходит в магазин (возможно, не каждый день) и оставшееся время до суток снова проводит дома с семьей. В процессе такого дня он может где-то пересечься с уже зараженным носителем вируса и в зависимости от плотности заполнения помещения (это может быть и офис, и магазин, и даже вагон метро) и времени нахождения в этом помещении, вычисляется вероятность заразиться. После этого случайным образом с соответствующей вероятностью разыгрывается факт заражения, и человек в результате может приобрести признак  – “Заражен”", - объяснил учёный.

Также расчёты показали. что введение ограничительных мер на начальных этапах заражения лишь оттягивали пик эпидемии. Но при этом такие меры помогли выиграть время для разработки лекарств и подготовки системы здравоохранения. Разработка учёных показала неплохие прогностические качества.

"Как показали многочисленные расчеты, ключевым в плане прогнозирования дальнейшего развития события является вопрос о доле бессимптомных вирусоносителей. В зависимости от этого показателя решения могут идти как по благоприятному сценарию, так и по крайне неблагоприятному. Определить этот коэффициент напрямую из моделирования на данный момент не представляется возможным. Поэтому пока ученые ядерного центра продолжают отслеживать развитие эпидемий в некоторых регионах мира – в Нью-Йорке, в Ломбардии, в Ухане, в Москве. Видно, что принимаемые властями ограничительные меры дают свой эффект, и в ряде регионов число заражений уже идет на спад. Это не означает, что после отмены карантинов эпидемия не может вспыхнуть вновь. Но карантины позволяют добиться двух чрезвычайно важных вещей. Во-первых, с уменьшением темпов заражения при карантине снижается пиковая нагрузка на медицинскую систему, а значит, больше людей удастся спасти. Во-вторых, карантин затягивает течение эпидемии во времени, давая ученым-вирусологам необходимое время для изучения вируса, протекания болезни, методов лечения и, наконец, создания вакцины, с помощью которой можно будет иммунизировать население и тогда уже объявить окончательную победу над эпидемией. Поэтому так важно продолжать соблюдать введенные карантинные меры, как бы тяжелы они нам ни казались", - подытожили в пресс-службе ядерного центра.

Фото: vniitf.ru