Next Ebola este greu de prezis, dar "prognosticarea epidemiei" poate ajuta

Un băiat de 2 ani din Guineea rurală a murit de la Ebola în decembrie 2014. În următorii doi ani, aproape 30 000 de persoane din Africa de Vest ar fi infectate cu virusul Ebola.

De ce, spre deosebire de cele 17 epidemii anterioare de Ebola, a făcut acest lucru să crească atât de mare, atât de repede? Ce se întâmplă dacă se poate face pentru a preveni apariția viitoarelor focare? Aceste întrebări, alături de multe altele, se află în centrul domeniului științific în curs de dezvoltare al prognozării epidemiei. Mizele nu pot fi mai mari. În ianuarie, Forumul Economic Mondial numea pandemiile unul dintre cele mai mari riscuri pentru afaceri și viața umană.

În ultimele câteva secole, oamenii de știință au devenit din ce în ce mai buni în a prezice multe aspecte ale lumii, inclusiv orbita planetelor, deversarea și fluxul mareelor ​​și căile uraganelor. Abilitatea de a înțelege sistemele fizice și fizice suficient de bine pentru a face previziuni precise este probabil una dintre cele mai mari realizări ale omenirii.

O mare parte din acest succes la prognoză începe odată cu cunoașterea fundamentală a lui Isaac Newton că există legi universale neschimbate care guvernează fenomenele naturale din jurul nostru. Abilitatea de a efectua rapid calcule mari a stimulat perspectiva Newtoniană care, dat fiind suficiente date și putere de calcul, pot fi prezise fenomenele cele mai complexe.

Există totuși limite. Ca oameni de știință care studiază aceste tipuri de sisteme de predicție, ne îndoim că va fi posibil să se prevadă exact ce se va întâmpla în continuare într-un focar de boală, deoarece cele mai importante variabile se pot schimba atât de mult de la un focar la altul.

De aceea, ca și în cazul prognozării meteo, colectarea datelor în timp real este esențială pentru avansarea capacității comunității științifice de a anticipa apariția focarelor.

Epidemii capricioase

Ideea că oamenii de știință pot modela epidemii se bazează pe ideea că traiectoria fiecărui focar este previzibilă datorită proprietăților sale intrinseci și neschimbate.

Spune o boală este cauzată de un agent patogen transmisibil. Infecția acestei boli poate fi încapsulată într-un număr numit "raportul de reproducere de bază" sau R0, un număr care descrie cât de mult se poate răspândi un agent patogen într-o anumită populație.

Dacă epidemiologii știu suficient despre R0 agentului patogen, speranța este că aceștia pot prezice aspecte ale epidemiei sale viitoare - și, sperăm, ar împiedica epidemiile la scară mică să devină epidemii la scară largă. Ei ar putea face acest lucru prin mobilizarea resurselor în zonele în care agenții patogeni au valori R0 deosebit de ridicate. Sau ar putea limita interacțiunile dintre purtătorii de boală și cei mai sensibili membri ai unei societăți date, adesea copiii și vârstnicii.

În acest fel, R0 este interpretat ca un număr imuabil. Dar studiile moderne demonstrează că acest lucru nu este cazul.

De exemplu, ia în considerare epidemia de virus Zika. Pentru această boală, R0 a variat de la 0,5 la 6,3. Aceasta este o perioadă remarcabilă, variind de la o boală care se va disipa pe cont propriu pe una care va provoca o epidemie pe termen lung.

S-ar putea crede că această gamă largă de valori R0 pentru Zika provine din incertitudinea statistică - că poate oamenii de știință au nevoie doar de mai multe date. Dar asta ar fi cel mai mult incorect. Pentru Zika, mulți factori, de la climă și țânțari la prezența altor virusuri asemănătoare, cum ar fi Dengue, și rolul transmiterii sexuale, toate conduc la diferite valori R0 în diferite setări.

Se pare că trăsăturile unei epidemii - contagiunea patogenului, rata de transmitere, disponibilitatea vaccinurilor și așa mai departe - se schimbă atât de repede în cursul unui singur focar încât oamenii de știință sunt capabili să prezică dinamica numai în cursul acelui focar. Cu alte cuvinte, studiul epidemiei de boală a virusului Ebola în aprilie 2014 poate ajuta oamenii de știință să înțeleagă o epidemie de Ebola în aceeași situație în luna următoare, dar este adesea mult mai puțin utilă pentru a înțelege dinamica viitoarelor epidemii de Ebola, cum ar fi cea care sa întâmplat în mai 2018.

Epidemiile de multe ori nu sunt îngrijite și sunt asociate fenomenelor. Sunt întâlniri zgomotoase în care multe variabile joacă roluri esențiale, dar schimbătoare. Nu există nici un adevăr care stau la baza acestei boli - doar o colecție instabilă de detalii care variază, adesea devenind încurcate, pe măsură ce boala se răspândește.

O mai bună predicție

Dacă oamenii de știință nu sunt siguri că pot înțelege sistemele epidemiologice suficient de bine pentru a prezice comportamentul celor apropiați, de ce să-i deranjez să-i studiem?

Răspunsul ar putea rezida în ceea ce noi numim o "fizică moale" de predicție: Oamenii de știință ar trebui să înceteze să presupună că fiecare focar respectă aceleași reguli. Atunci când se compară un focar cu altul, ei trebuie să țină cont de toate diferențele contextuale dintre ele.

De exemplu, biologii au descoperit multe detalii despre infecțiile gripale. Ei știu cum se leagă virușii de celulele gazdă, cum se repetă și cum evoluează rezistența la medicamente antivirale. Dar o epidemie ar fi putut începe atunci când o populație mare a folosit transportul public într-o anumită zi a lunii, în timp ce alta ar fi fost inițiată de o congregație la un serviciu religios. Desi ambele focare sunt inradacinate in acelasi agent infectios, aceste si multe alte diferente in detaliile lor inseamna ca oamenii de stiinta ar putea fi nevoiti sa reframeze modul in care modeleaza modul in care fiecare progreseaza.

Pentru a înțelege mai bine aceste detalii, oamenii de știință au nevoie de investiții semnificative în date în timp real. Luați în considerare faptul că serviciul meteorologic național cheltuiește peste 1 miliard de dolari pe an, colectând date și făcând previziuni. CDC cheltuiește numai un sfert din statisticile de sănătate publică și nu are un buget dedicat prognozei.

Supravegherea bolilor rămâne una dintre cele mai înalte domenii ale științei. O examinare atentă a circumstanțelor unice care stă la baza focarelor și colectarea mai responsabilă a datelor ar putea salva mii de vieți.

Acest articol a fost inițial publicat în The Conversation by C. Brandon Ogbunu, Randall Harp și Samuel V. Scarpino. Citiți articolul original aici.