Точное отслеживание эпидемий требует пересмотра классических моделей

Исследователи из Северо-Восточного университета (Northeastern) подвергли сомнению одно из базовых допущений компьютерных моделей, используемых для прогнозирования распространения болезней.

Проблема классического подхода

Традиционные модели предполагают, что на ранних стадиях эпидемии среднее число новых случаев, вызванных каждым инфицированным человеком (базовое репродуктивное число), относительно постоянно. Это число лежит в основе классической экспоненциальной кривой роста.

"Это число никогда не бывает постоянным, — заявил Алессандро Веспиньяни, директор Института сетевых наук Северо-Восточного университета. — Данные разрушают классическую перспективу".

Новый подход: многослойные социальные сети

Учёные из Лаборатории моделирования биологических и социотехнических систем (MoBS) проанализировали различия между типами социальных сетей: рабочими местами, домохозяйствами и сообществами, объединив их в сложную модель.

Ожидалось, что каждый слой будет иметь своё уникальное репродуктивное число. "На самом деле всё было совершенно иначе, — отметил Веспиньяни. — Репродуктивное число, которое мы использовали в прошлом, не работает в реалистичных ситуациях".

Динамика внутри сетей

Как выяснил Марко Аджелли, старший автор статьи в Proceedings of the National Academy of Sciences, даже внутри отдельных слоёв базовое репродуктивное число постоянно меняется. Например, школьник из большой семьи заразит больше домочадцев, чем пенсионер, живущий один. Эпидемии сначала быстро распространяются в местах с высокой проходимостью (школы, офисы), а затем замедляются, достигая более изолированных зон.

"В разные периоды эпидемии у вас разные комбинации различных типов контактов, — пояснил Аджелли. — Всю эту информацию необходимо объединить".

Проверка на реальных данных

Команда проверила модель на данных вспышки свиного гриппа 2009 года в Италии и Нидерландах. Исследователи собрали информацию о социальной динамике в этих странах и характеристиках болезни.

"Это очень долгая, а иногда даже утомительная работа, — сказал Веспиньяни, — но очень важная".

Модель, учитывающая многослойность сетей, гораздо точнее описывала рост и распространение болезни по сравнению с моделями, использующими постоянное репродуктивное число.

Ограничения и новый метод

В настоящее время модель специфична для Италии, Нидерландов и регионов со схожими контактными сетями. Для её применения в других регионах необходимы детальные данные об обществах по всему миру.

В качестве промежуточного решения Веспиньяни и Аджелли предлагают эпидемиологам использовать иной метод: вместо единого числа использовать данные реальных вспышек по мере их развития для расчёта репродуктивного числа на каждый день.

"Это позволяет создавать более точные симуляции и прогнозы, лучше контролируя фактическое распространение болезни в популяции, не строя догадок о происходящем", — заключил Веспиньяни.