Появление тяжелого острого респираторного синдрома - коронавируса 2 (SARS-CoV-2) предложило миру ускоренный курс современной эпидемиологии, начиная с уроков по выявлению случаев и экспоненциальному росту.
Это также напомнило ученым о проблемах эффективного общения в условиях неопределенности. Нынешняя пандемия не имеет аналогов в современной истории, но новый вирус следует правилам, общим для других патогенов.
Принципы, основанные на вирусных инфекциях гриппа и других инфекционных заболеваниях, дают уверенность в двух предсказаниях: вероятно, SARS-CoV-2 сохранится, и высокая скорость передачи будет и впредь заставлять выбирать между широко распространенной инфекцией и социальными нарушениями, по крайней мере, до вакцины доступен.
Трудность этого выбора усугубляется неопределенностью, характерной для других респираторных патогенов, о факторах вождения передачи. Эта пандемия предоставляет более широкие возможности для выяснения способов борьбы с патогенами.
Современная история пронизана пандемиями, которые сформировали исследование инфекционных заболеваний.
За последние 200 лет, по крайней мере, семь волн холеры, четыре новых штамма вируса гриппа, туберкулеза и ВИЧ распространились по всему миру и убили по меньшей мере 100 миллионов человек.
Практически все передаваемые болезни продолжают развиваться и распространяться в глобальном масштабе после их установления, стирая концептуальные границы между пандемией и особенно опасным сезоном гриппа.
Более чем столетнее изучение масштабов и сроков вспышек, в том числе того, какие вмешательства эффективны для их прекращения, дало основание для обоснованной количественной и частично прогностической теории динамики инфекционных заболеваний.
Эпидемия вымирает, когда обычная инфекция больше не может размножаться. Это происходит, когда большая часть контактов зараженного хоста неуязвима.
Этот порог - между тем, где инфекция может и не может размножаться, - определяет долю населения, необходимую для иммунитета стада.
Это можно точно рассчитать, если эпидемиология возбудителя хорошо известна и используется для руководства стратегиями вакцинации. Стадный иммунитет постоянно подрывается рождением новых, восприимчивых хозяев, а иногда и ослаблением иммунитета у ранее зараженных хозяев.
Прочность иммунитета к SARS-CoV-2 еще не известна, но рождение ребенка способствует выживанию вируса.
Таким образом, как и другие передаваемые патогены, SARS-CoV-2 может циркулировать в организме человека в течение многих лет.Если оно достаточно быстрое и широко распространенное, снижение доступности восприимчивых людей или скорости передачи может привести к исчезновению патогенных микроорганизмов.
Например, в 1957 и 1968 гг. Местные штаммы вируса сезонного гриппа вымерли, потому что перекрестный иммунитет между этими штаммами и возникающими пандемическими штаммами уменьшил число восприимчивых людей ( 1).
Четыре линии коронавирусов уже циркулируют в людях. Генетические различия между этими вирусами и SARS-CoV-2 и его быстрое распространение позволяют предположить, что они не конкурируют друг с другом за восприимчивых хозяев, в отличие от вируса гриппа. Текущие вмешательства, такие как социальное дистанцирование, направлены на снижение передачи SARS-CoV-2.
Поведение человека может иметь как тонкие, так и очевидные последствия для передачи.
Например, график школьных каникул, который модулирует контакты между восприимчивыми и инфицированными детьми, повлиял на время исторических эпидемий кори в Англии и Уэльсе ( 2 ).
Региональные усилия по уничтожению SARS-CoV-2 могут быть неудачными в долгосрочной перспективе из-за сезонных факторов, которые влияют на восприимчивость или передачу. Вирусы гриппа распространяются из тропических районов в умеренные и обратно в каждой зиме каждого полушария.
В тропических и субтропических популяциях вирусы гриппа распространяются менее предсказуемо между взаимосвязанными городами и поселками ( 3).
Эта десинхронизированная динамика ограничивает возможности глобального сокращения населения.
SARS-CoV-2 и вирус гриппа эпидемиологически сходны в том, что они оба легко передаются дыхательным путем, они оба вызывают острые инфекции, и оба заражают и передаются взрослыми.
Это говорит о том, что в отсутствие широко распространенных, тщательно скоординированных и высокоэффективных вмешательств, направленных на прекращение передачи SARS-CoV-2, вирус может сохраняться при сходных миграционных моделях, предполагая, что на него влияют аналогичные сезонные силы.
Это предположение является предварительным, потому что именно поэтому большинство респираторных патогенов демонстрируют пики распространенности зимой в регионах с умеренным климатом, является давней загадкой.
Эксперименты на хорьках показали, что более низкая абсолютная влажность увеличивает скорость передачи вируса гриппа, а недавние эксперименты показали, что более высокая влажность улучшает иммунный клиренс вируса гриппа в легких мышей ( 4 , 5 ).
Но хотя падения температуры и влажности связаны с началом сезонов гриппа в Соединенных Штатах ( 6), ежегодные сезонные эпидемии гриппа часто начинаются на душном юго-востоке Соединенных Штатов, а не на более холодном и сухом севере.
Нет четких доказательств, свидетельствующих о более низкой заболеваемости вирусом гриппа среди тропиков по сравнению с умеренным населением.
Отделение окружающей среды от эндогенных иммунных факторов динамики инфекционных заболеваний является давней статистической проблемой ( 7 ).
Раннее распространение SARS-CoV-2 выявило критическую информацию о потенциальном размере пандемии, если бы ей было позволено беспрепятственно развиваться.
Эта информация имеет математические основы, разработанные на основе моделирования других инфекционных заболеваний (см. Рисунок). Общее число людей, инфицированных в популяции, определяется собственным репродуктивным числом R 0 .
Это число является ожидаемым числом вторичных случаев, вызванных индексным случаем в восприимчивой к другим группам населения. Эквивалентно, R 0 может быть выражен как скорость передачи, деленная на скорость, с которой люди выздоравливают или умирают. Наиболее точно описать R 0в отношении патогена и популяции хозяина, потому что это число частично находится под контролем хозяина.
Это также частично определяет среднюю долгосрочную распространенность среди населения, предполагая, что новые восприимчивые люди предотвращают вымирание заболевания.
По мере развития эпидемии и того, что часть населения становится невосприимчивой, среднее число вторичных случаев, вызванных инфицированным человеком, называется эффективным репродуктивным числом R t .
Потенциальный размер пандемии и стадный иммунитетДоля популяции, которая заражается трансмиссивным заболеванием в простой эпидемической модели, увеличивается нелинейно с собственным репродуктивным числом R 0 и будет превышать порог для стадного иммунитета.
R 0 - ожидаемое количество случаев, вызванных индексом случая.
Вмешательства могут снизить R 0 , общую долю инфицированной популяции и порог для стадного иммунитета.
Таким образом, существуют две основные причины снижения скорости передачи SARS-CoV-2. В популяциях, имеющих доступ к расширенной медицинской помощи, снижение уровня передачи может снизить смертность, увеличив долю тяжелых случаев, получающих лечение, такое как искусственная вентиляция легких.
Вмешательства, которые уменьшают передачу, также уменьшают общее количество людей, которые становятся зараженными. Как предупреждает недавний доклад ( 8 ), драматические меры по снижению R tможет существенно не изменить долгосрочное общее число инфекций, если впоследствии поведение вернется к норме.
Таким образом, сокращение передачи должно быть устойчивым, чтобы снизить долю населения, которое становится инфицированным. Высокая стоимость текущих вмешательств подчеркивает необходимость быстрого определения наиболее полезных мер по снижению уровня передачи, пока не будет увеличен потенциал здравоохранения и не будет повышен иммунитет за счет вакцинации.
Сравнение вмешательств населения с серьезностью эпидемий является одним из способов узнать, что работает.
Сравнение ответов американских городов на первую волну пандемии гриппа H1N1 1918 года продемонстрировало, что социальное дистанцирование - включая ранние решения о закрытии школ, театров и церквей - снизило распространенность и смертность ( 9 , 10).
Точно так же большие различия очевидны в уровне контроля SARS-CoV-2 между странами и могут быть прослежены по различиям в диагностическом тестировании, отслеживании контактов, изоляции инфицированных лиц и ограничениях на передвижение.
Тестирование на SARS-CoV-2-специфические антитела, маркер инфекции, в образцах крови обеспечит важное подтверждение истинного числа людей, инфицированных в различных областях, и может улучшить оценки эффектов вмешательств и потенциального числа будущих случаев.Математическое моделирование и исторические пандемии гриппа дают предупреждение о сравнении эффектов вмешательств в различных группах населения.
Быстрое снижение заболеваемости коронавирусной болезнью в 2019 году (COVID-19) или небольшая весенняя эпидемия могут быть приняты в качестве доказательства того, что вмешательства были особенно эффективными или что был достигнут стадный иммунитет ( 11 ).
Но простые модели показывают, что эпидемическая динамика становится совершенно неинтуитивной, когда есть сезонные колебания восприимчивости или передачи, и особенно когда есть движение между популяциями ( 11). Для SARS-CoV-2, как и вируса гриппа, форма сезонных колебаний неопределенна.
Линейные корреляции могут привести к ложным причинно-следственным выводам о том, какие вмешательства работают лучше всего, и их не следует переоценивать.
Предыдущие пандемии гриппа продемонстрировали региональную изменчивость в количестве, времени и серьезности их пандемических волн ( 1 , 12 ). Различия между популяциями в их существовавшем ранее иммунитете и сезонных факторах могли способствовать этому изменению, даже до учета вмешательств.
Такие различия также предостерегают от прямых сравнений между предшествующими пандемиями и пандемией SARS-CoV-2 без математики в качестве посредника.Учитывая неопределенность в динамике передачи SARS-CoV-2 и высокую уверенность в его вирулентности, понятно, что ранние ответы основывались на тупых вмешательствах, таких как запреты на движение и закрытие, для спасения жизней.
В настоящее время научная задача состоит в том, чтобы определить с помощью логического вывода и моделирования меры, которые могли бы обеспечить такую же хорошую или лучшую защиту при меньших социальных затратах.
Эффективность целенаправленных, менее социально разрушительных мер контроля критически зависит от биологических параметров возбудителя ( 13). Для сдерживания коронавируса ТОРС в 2003 году требовалось интенсивное отслеживание контактов, координируемое несколькими странами.
В итоге было выявлено 8098 случаев, которые, вероятно, представляли большинство людей, инфицированных вирусом.
Контроль был возможен, потому что начало инфекционности совпало с появлением признаков, которые были последовательно серьезны. При SARS-CoV-2 передача может происходить до развития симптомов, а профили симптомов неоднородны.
Существенная бессимптомная и бессимптомная передача делает вмешательства, основанные на сдерживании, особенно те, которые зависят от распознавания ранних симптомов или ограниченного тестирования, более сложными и потенциально невозможными в одиночку.
Дополнительная и неотложная задача состоит в том, чтобы определить, вносят ли какие-либо субпопуляции или параметры непропорционально большой вклад в передачу и нацелить на них вмешательства.
Например, дети школьного возраста, как правило, ведут передачу вируса гриппа в общинах, хотя они недостаточно представлены среди тяжелых клинических случаев и случаев смерти ( 14).
Мероприятия по снижению инфекций, вызываемых вирусом гриппа у детей, привели к непропорциональным эффектам в снижении инфекций у взрослых.
Определение возможностей для усиления косвенных эффектов вмешательств особенно важно, если некоторые из них, такие как вакцинация, являются менее эффективными или недоступными в уязвимых (например, пожилых) группах населения.
Серологические исследования на уровне популяции для оценки прошлых инфекций, сопровождаемые исследованиями в домашних хозяйствах для измерения продолжительности и количества выделения вируса у разных людей, могут помочь идентифицировать соответствующие популяции для SARS-CoV-2.
Эти популяции могут меняться со временем, если иммунитет к вирусу длится долго.Эта пандемия освещает выбор в управлении респираторных патогенов. Большинство людей не имеют доступа к сезонной вакцине против вируса гриппа или отказываются от нее, хотя во всем мире вирус гриппа убивает более полумиллиона человек в год.
Широко распространено мнение, что типичный инфекционный случай вируса гриппа не имеет лихорадки ( 15), что может способствовать распространению людей, которые думают, что у них только простуда (вызванная риновирусами, сезонными коронавирусами и другими). Население уже давно различается по формальной и неформальной поддержке инфекционного контроля, например, люди, которые чувствуют себя плохо, носят лицевые маски или могут легко оставаться дома.
Последствия несколько предсказуемы. SARS-CoV-2 является развивающимся вирусом, и пока неизвестно, подорвет ли эта эволюция эффективность будущей вакцины. Выбор, стоящий сейчас, будет иметь значение.
Ссылки и заметки
↵ ED Kilbourne, Infect. Дис. 12 , 9 ( 2006 ). doi: 10.3201 / eid1201.051254 CrossRef PubMed Web of Science Google Академия
↵ НА Бьёрнстад , Б. Финкенштадт , Б. Гренфелл, Ecol. Monogr. 72 , 169 ( 2002 ). doi: 10.1890 / 0012-9615 (2002) 072 [0169: DOMEES] 2.0.CO; 2 CrossRef Web of Science Google Академия
↵ CA Рассел и др., Science 320 , 340 ( 2008 ). doi: 10.1126 / science.1154137 pmid: 18420927 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar↵ Дж. Шаман , М. Кон, Учеб. Natl. Акад. Sci. США 106 , 3243 ( 2009 ). doi: 10.1073 / pnas.0806852106 pmid: 19204283 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar
↵ Э. Кудо и др.., Учеб. Natl. Акад. Sci. США 116 , 10905 ( 2019 ). doi: 10.1073 / pnas.1902840116 pmid: 31085641 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar
↵ Дж. Шаман , В.Е. Питцер , К. Вибуд , BT Grenfell , М. Липситч, PLOS Biol. 8 , e1000316 ( 2010 ). doi: 10.1371 / journal.pbio.1000316 pmid: 20186267 CrossRef PubMed Google Scholar
↵ К. Коэль , М. Паскуаль, Am. Туземный 163 , 901 ( 2004 ). doi: 10.1086 / 420798 pmid: 15266387 CrossRef PubMed Web of Science Google Академия↵Н.М. Фергюсон, «Отчет 9: Влияние нефармацевтических вмешательств (НКО) на снижение смертности от ХОБЛ-19 и потребности в здравоохранении», Имперский колледж, Лондон, 16 марта 2020 г.
↵ MCJ Bootsma , Н.М. Фергюсон, Учеб. Natl. Акад. Sci. США 104 , 7588 ( 2007 ). doi: 10.1073 / pnas.0611071104 pmid: 17416677 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar
↵ Р. Дж. Хэтчетт , СЕ Мехер , М. Липситч, Учеб. Natl. Акад. Sci. США 104 , 7582 ( 2007 ). doi: 10.1073 / pnas.0610941104 pmid: 17416679 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar
↵ Р.А. Нехер , Р. Дырдак , В. Дрюэль , Э. Б. Ходкрофт , Дж. Альберт, Швейцарский Мед. Wkly. 150 , w20224 ( 2020 ). pmid: 32176808 CrossRef PubMed Google Scholar
↵ К. Вибуд , РФ Грайс , БАП Лафон , М.А. Миллер , Л. Симонсен ; Группа по исследованию сезонной смертности от многонационального гриппа, J. Infect. Дис. 192 , 233 ( 2005 ). doi: 10.1086 / 431150 pmid: 15962218 CrossRef PubMed Web of Science Google Академия
↵ CM Peak , Л.М. Чайлдс , YH Grad , CO Buckee, Учеб. Natl. Акад. Sci. США 114 , 4023 ( 2017 ). doi: 10.1073 / pnas.1616438114 pmid: 28351976 Аннотация / БЕСПЛАТНО Полный текст Google Scholar
↵ CJ Worby и др.., Epidemics 13 , 10 ( 2015 ). doi: 10.1016 / j.epidem.2015.04.003 pmid: 26097505 CrossRef PubMed Google Scholar
↵ Д. К. Ип и др.., Clin. Infect. Дис. 64 , 736 ( 2017 ). pmid: 28011603 CrossRef PubMed Google Scholar
источник https://science.sciencemag.org/content/early/2020/04/23/science.abb5659