Новые методы помогают развивать прогнозирование инфекционных заболеваний

Несмотря на значительный прогресс в борьбе с малярией, около 3,2 миллиарда человек — почти половина населения мира — остаются в группе риска по данным ВОЗ. Требуются новые инструменты для развития прогнозирования инфекционных болезней.

Исследование Национального института математического и биологического синтеза (NIMBioS) разрабатывает новые методы для обнаружения критических переходов в эпидемиях инфекционных заболеваний, таких как малярия.

«Ежегодно тратятся миллиарды долларов на различные меры по борьбе с такими болезнями, как малярия, и эти инвестиции дали результат. Но правительствам и агентствам общественного здравоохранения необходимо желание продолжать эти вложения после первоначального снижения числа случаев. Вопрос в том, в какой момент продолжающиеся инвестиции окупаются?», — говорит ведущий автор, постдок NIMBioS Сюзанна О’Риган. «Количественные инструменты оценки могут сильно помочь правительствам и благотворительным организациям в выборе оптимального уровня инвестиций в контроль и ликвидацию после замедления роста случаев».

Метод, разработанный в исследовании, опубликованном в журнале Theoretical Ecology. Он идентифицирует период критического замедления в случаях заболевания людей малярией, переносимой комарами. Это позволяет предположить, что искоренение болезни можно предвидеть даже без полного понимания механизмов, вызывающих это замедление.

Исследователи использовали математическую модель для изучения постепенного внедрения четырёх распространённых тактик контроля и ликвидации малярии:

  • Использование противомоскитных сеток для сокращения числа укусов.
  • Распыление инсектицидов в помещениях для сокращения продолжительности жизни комаров.
  • Применение лекарств, сокращающих период заразности человека.
  • Уничтожение мест размножения комаров.

Анализ фокусируется на малярии, но выводы актуальны и для других инфекций, переносимых комарами, например, жёлтой лихорадки.

«Наша работа предполагает, что создание онлайн-алгоритмов для обнаружения изменений в ведущих индикаторах может быть достижимо. Это в перспективе может помочь сохранить успехи, достигнутые программами по ликвидации», — отмечает О’Риган.