Wykorzystywanie modeli predykcyjnych do reakcji na epidemię koronawirusa
Pandemia COVID-19, z uwagi na swoje tempo rozwoju oraz skutki, stanowi bezprecedensowe wyzwanie dla decydentów politycznych w całej Europie. Obecny wybuch epidemii koronawirusa to kolejny atak starego, znajomego wroga. Nic nie zabiło więcej ludzi niż wirusy, bakterie i pasożyty wywołujące choroby takie jak dżuma, ospa, grypa hiszpanka i malaria. To właśnie choroby zakaźne są jedną z głównych przyczyn zgonów na świecie. Wzmożone działania mające na celu stłumienie epidemii COVID-19 i innych niedawnych epidemii, na przykład eboli i SARS, podkreśliły potrzebę przewidywania rozwoju epidemii. Finansowany ze środków UE projekt EPIFOR (Complexity and predictability of epidemics: toward a computational infrastructure for epidemic forecasts) znalazł się w czołówce przedsięwzięć mających na celu dokładniejsze przewidywanie i kontrolę rozprzestrzeniania się epidemii. Epidemiologia obliczeniowa, która łączy w sobie różne dyscypliny, takie jak matematyka, statystyka, nauki obliczeniowe i epidemiologia, pomaga naukowcom w gromadzeniu i powiązaniu dużych zbiorów danych dotyczących historycznych epidemii, dzięki którym opracowywane są modele obliczeniowe. Można je wykorzystać do stworzenia szczegółowych i dokładnych prognoz dotyczących rozprzestrzeniania się przyszłych epidemii. W artykule zamieszczonym na stronie internetowej Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych (ERBN) badaczka zaangażowana w projekt EPIFOR wyjaśnia, w jaki sposób projekt pomógł naukowcom w opracowaniu takich modeli. Vittoria Colizza z Francuskiego Narodowego Instytutu Zdrowia i Badań Medycznych (Inserm) mówi: „W ramach projektu EPIFOR finansowanego przez ERBN, który był realizowany w latach 2008–2013, wraz z moim zespołem opracowałam szereg narzędzi obliczeniowych, które umożliwiają dokładne przewidywanie przyszłych wybuchów epidemii wirusów, umożliwiając szybką i skuteczną reakcję na zagrożenie. Celem było zwiększenie naszej zdolności kontroli przenoszenia choroby, lepsze zrozumienie jej wpływu na duże populacje i lepsze ukierunkowanie interwencji”.
Wyścig z czasem
Colizza wskazuje na pandemię świńskiej grypy (H1N1) z 2009 r. i epidemię MERS-CoV, które zbiegły się w czasie z trwaniem projektu EPIFOR. Obie dały naukowcom możliwość sprawdzenia opracowanego podejścia w rzeczywistych sytuacjach. „Eksperymenty te potwierdziły znaczne możliwości opracowanych modeli obliczeniowych i dostarczyły użytecznych wzorców potencjalnego przyszłego rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych”. Epidemiolog dodaje, że w Inserm eksperci „pracują przez całą dobę jako część multidyscyplinarnego zespołu, który pomaga zarządzać kryzysem zdrowotnym wywołanym przez epidemię COVID-19. Nasza praca jest wspierana przez kilka innych projektów H2020, jednakże modele obliczeniowe i inne narzędzia opracowane w ramach projektu EPIFOR pozwoliły na zbudowanie fundamentów pod tę pracę i okazują się bardzo przydatne”. Jak mówi Colizza, naukowcy zaangażowani w te działania opracowali również kilka publikacji, w których opisują „wykorzystane modele obliczeniowe do przewidywania rozprzestrzeniania się choroby i oceny oczekiwanego wpływu środków zaradczych wdrażanych w całej Europie”. Jednym z przykładów jest raport opublikowany na stronie internetowej laboratorium EPIcx Inserm. Oceniany jest w nim wpływ zamknięcia szkół i pracy zdalnej w trzech regionach Francji (Île-de-France, Hauts-de-France i Grand Est). „Wyniki liczbowe pokazują, że samo zamykanie szkół przyniosłoby ograniczone korzyści w zakresie zmniejszenia szczytowej zachorowalności (mniej niż 10 % przy 8-tygodniowym zamknięciu szkół dla regionów we wczesnej fazie epidemii). Natomiast zamknięcie szkół na 8 tygodni w połączeniu z pracą zdalną ćwierci populacji dorosłych mogłoby spowodować opóźnienie szczytu o prawie 2 miesiące, przy około 40-procentowym zmniejszeniu częstości występowania przypadków w szczycie”. Więcej informacji: projekt EPIFOR
Słowa kluczowe
coronavirus
Kraje
Włochy
