Даже в государствах, в которых вакцинация осуществляется семимильными шагами, следует жестко придерживаться ограничений. К этому выводу пришел коллектив генетиков после того, как выстроил рабочую модель распространения COVID-19.
Расчеты ученых показали, что возникновение мутированных штаммов, стойких к иммунитету, приобретенному в результате прививки, максимально возможно, если вакцинировано не менее 60% всех людей, сообщает издание N+1. Закрепление мутированного штамма в популяции зависит от скорости распространения вируса — она уже поддается административному ограничению. Эти соображения выложены на страницы журнала Scientific Reports.
Власти большинства государств массово вакцинируют своих граждан уже более полугода. Однако и сейчас никто не знает о правильной организации данного процесса. Можно начинать с самых уязвимых групп — пожилых, страдающих хроническими болезнями, часто контактирующих с вирусом. Так поступили во многих странах ЕС. Подобный метод позволяет избежать определенных жертв, но он не является жестким барьером распространения вируса в популяции в целом. Геном и далее изменяется, возникают новые штаммы. Часто они еще более заразные, чем предыдущие и нивелируют усилия медиков, направленные на спасение уязвимых групп. Из-за этого ученые хотят первыми прививать людей, много контактирующих с другими людьми. Они сильнее всех распространяют инфекцию.
Коллектив ученых, которыми руководит Федор Кондрашов (Fyodor Kondrashov) из Института науки и технологии Австрии, рекомендует еще один метод. Кондрашов с единомышленниками создали эпидемиологическую модель. Она показывает динамику заболевания пациентов COVID-19. Исследователи пытались понять зависимость — пропадет новый штамм либо закрепится в популяции. Основой была SIR-модель пандемии. В ней население поделено на уязвимых (S, susceptible), инфицированных (I, infected) и выздоровевших (R, recovered). Для отражения моделью нынешней ситуации с ковидом ученые сделали 8 категорий: уязвимые, привитые, зараженные простым вариантом, зараженные устойчивым к вакцинам штаммом, привитые и инфицированные устойчивым к вакцинам штаммом, выздоровевшие, привитые выздоровевшие и умершие. Модель учитывает переходы между большинством из 8 стадий. Ученые подобрали к каждому переходу отдельный коэффициент вероятности. Модель состоит из компонентов: категории людей и переходы между ними. S – уязвимый, V – привитый, I – инфицированный (wt – основным вариантом, r – устойчивым, v – после вакцинации), R – выздоровевший, D – мертвый. Ученые вычислили, как, если развивать данную модель, будет себя вести пандемия в популяции из 10 млн человек на протяжении 3 лет. Условием является то, что прививочная кампания стартует после 1-го года. С целью пущей правдоподобности, авторы модели подобрали коэффициент передачи вируса — в соответствии с колебаниями репродуктивного числа (R) от 0,77 до 2,52. В модельной популяции число R увеличивалось, когда инфицированных граждан было примерно 1000, а уменьшалось, когда снижалось до 2–20 тысяч. Соответственно, если не было устойчивых вариантов, пандемия плавно затухала. Когда же эти варианты эффективно закреплялись, волны пандемии возвращались к первоначальному уровню.
После этого создатели схемы проверили, какие факторы влияют на вероятность возникновения устойчивого штамма. Ученые увидели: их модель полностью зависима от 2-х критериев: процентной составляющей привитых людей и порогового количества инфицированных граждан. После второго параметра увеличивается R и происходит скачок. Во-первых, если пороговое число невысокое, болезнь мгновенно передается в популяции. Следовательно, новый штамм быстро себе подбирает очередного владельца. Во-вторых, большой процент привитых граждан создает такие условия, когда новый штамм выигрывает у прежнего варианта. Как результат — в данной схеме моделирования пандемии новые штаммы зарождались тогда, когда численность вакцинированных в популяции поднималась к значению 60%. Вакцинация останавливаться не должна, поэтому исследовательский коллектив решил, что отодвинуть рождение нового штамма можно, если уменьшить скорость распространения вируса в популяции. Ученые добавили в схему своей модели одноразовую акцию. Данное событие резко понизило скорость распространения — подобие эпидемиологических ограничений. Ученые увидели: чем дольше это происходит, тем сильнее уменьшается вероятность появления нового штамма. При максимальной длительности ограничений в четыре месяца риск, что новый вариант возникнет, практически не рос, а к моменту, когда 60 процентов населения оказалось привитыми, и вовсе почти исчез.
Авторы работы не ставили своей целью предсказать ситуацию для конкретной популяции. Напротив, они создали общую модель, в которую каждый желающий может подставить более точные значения параметров для той или иной страны — код модели выложен на сайте github.com. Кроме того, исследователи предполагают, что есть некоторые ситуации, которые не укладываются в их модель. Например, она не описывает случай, когда в популяции есть несколько вариантов, в разной степени устойчивых к действию антител. И в ней не учитывается, что некоторые варианты могут передаваться с большей скоростью, чем исходные. Тем не менее исследователи заключают, что массовая вакцинация не должна быть поводом для ослабления ограничений: не только социального дистанцирования, но и перемещения между странами. Поскольку скорость вакцинации в разных регионах может сильно различаться, напоминают они, свободное перемещение дополнительно повышает риск, что новые варианты попадут в популяцию — а значит, необходимо согласовывать эпидемиологические ограничения на международном уровне. Некоторые вирусологи полагают, что устойчивые к антителам варианты могут появляться в организме людей с ослабленным иммунитетом. И недавно российские ученые обнаружили пациентку, у которой коронавирус за время болезни приобрел 40 дополнительных мутаций.
