С этим заболеванием знаком практически каждый житель планеты Земля. Один-два раза в год все мы болеем гриппом. Многие даже относятся к этой болезни как к чему-то неизбежному, иронически замечая: «Если грипп лечить, пройдет за семь дней, если не лечить — пройдет за неделю»…
Добавить в моё избранное
9 мин, 45 сек 15812
Пока они все время опаздывают, разрабатывая вакцины против штамма, эпидемия которого уже миновала. Но вскоре ситуация, похоже, может быть исправлена.
Мы уже говорили о том, что современная мобильность и скученность человечества способствует быстрому распространению эпидемий. Человек сходит с трапа самолета, едет автобусом из аэропорта в город, пересаживается в метро и при этом время от времени чихает. Этого оказывается достаточно, чтобы по пути он уже заразил несколько сот человек, случайно оказавшихся с ним рядом.
А дальше эпидемия развивается подобно цепной реакции в атомном котле. Каждый из вновь заразившихся, в свою очередь, в течение суток способен заразить еще как минимум десятки людей. И через несколько дней об эпидемии все заговорят как о факте.
Таков лишь один из возможных сценариев вспышки эпидемии, рассчитанный в Институте математического моделирования РАН. Причем поначалу математики вовсе не собирались вторгаться в медицину. Одна из задач, которую они решали в конце прошлого века, состояла в расчете траектории движения приземляющихся космических аппаратов.
Математики использовали в работе так называемый метод прямого, статистического моделирования Монте-Карло; он позволял оперировать огромным количеством исходных данных. Сегодня для расчета спуска космического корабля исследователи могут учитывать параметры движения десятков миллионов частиц.
И вот тут неожиданно выяснилось, что частицы эти ведут себя подобно людям — обитателям многомиллионного мегаполиса; те тоже имеют собственные траектории движения, соприкасаются между собой, вносят свой вклад в происходящие вокруг них процессы. Только в городе вместо спускаемого космического аппарата сквозь толпу пробирается, например, инфекция.
Впрочем, поначалу исследователи не догадывались, что у них в руках отличный инструмент для моделирования процессов, происходящих в человеческой популяции. Но у них попросили помощи биологи, чтобы проанализировать изменения поголовья леммингов, которые тоже страдают от разного рода эпидемических заболеваний. Отсюда был уже один шаг до моделирования распространения эпидемий среди людей.
И если раньше для анализа подобных случаев использовали лишь дифференциальные уравнения, то новый математический аппарат помог сделать анализ, а затем и прогноз куда более точным. Причем математики достигли бы еще более впечатляющих успехов, если бы им не мешала пресловутая секретность. Так, в частности, в СССР секретились практически все статистические данные.
Причин тому как минимум две. Во-первых, зачастую наши статистики работают довольно небрежно, и собранные ими данные бывают довольно далеки от реальности. Вторая причина чисто политическая: даже приблизительные статистические данные довольно отчетливо показывали промахи социалистической системы хозяйствования. Так, вопреки тому, что писали газеты, ни один из пятилетних планов СССР так и не был выполнен полностью, провалилась и знаменитая семилетка, обещавшая, что все мы уже давным-давно должны жить при коммунизме.
По словам директора НИИ гриппа РАМН академика Олега Киселева, так называемые компетентные органы старательно секретят и по сию пору медицинские показатели. Когда академику уже в нынешнем веке понадобились данные об эпидемиях гриппа в 50—60-е годы прошлого века, «никаких, даже самых приблизительных цифр нам достать не удалось».
И ныне исследователи пытаются пробить бюрократическую стену: собирают данные по разным каналам, налаживают связи с руководством железных дорог и авиакомпаний, чтобы отследить основные транспортные потоки. Эта информация окажется бесценной, если понадобится смоделировать движение инфекции по стране на случай пандемии или теракта. Однако, похоже, эта проблема пока волнует лишь ученых. А ведь если новый вирус все же придет в человеческую популяцию, просчитывать последствия будет поздно.
Между тем за океаном уже давно поняли преимущества предварительного прогнозирования. В США с 2002 года работает междисциплинарный государственный проект MIDAS (Models of Infectious Diseases Agent Study — Модели исследования инфекционных заболеваний), созданный по рекомендации Главного национального консультативного совета по медицинским наукам.
Математики вкупе с представителями иных специальностей прорабатывают сценарии возможных пандемий и биотеррористических атак. В проекте принимают участие два десятка крупнейших американских университетов и исследовательских центров, его выводы учитываются при разработке национального плана действий на случай экстренных обстоятельств.
Мы уже говорили о том, что современная мобильность и скученность человечества способствует быстрому распространению эпидемий. Человек сходит с трапа самолета, едет автобусом из аэропорта в город, пересаживается в метро и при этом время от времени чихает. Этого оказывается достаточно, чтобы по пути он уже заразил несколько сот человек, случайно оказавшихся с ним рядом.
А дальше эпидемия развивается подобно цепной реакции в атомном котле. Каждый из вновь заразившихся, в свою очередь, в течение суток способен заразить еще как минимум десятки людей. И через несколько дней об эпидемии все заговорят как о факте.
Таков лишь один из возможных сценариев вспышки эпидемии, рассчитанный в Институте математического моделирования РАН. Причем поначалу математики вовсе не собирались вторгаться в медицину. Одна из задач, которую они решали в конце прошлого века, состояла в расчете траектории движения приземляющихся космических аппаратов.
Математики использовали в работе так называемый метод прямого, статистического моделирования Монте-Карло; он позволял оперировать огромным количеством исходных данных. Сегодня для расчета спуска космического корабля исследователи могут учитывать параметры движения десятков миллионов частиц.
И вот тут неожиданно выяснилось, что частицы эти ведут себя подобно людям — обитателям многомиллионного мегаполиса; те тоже имеют собственные траектории движения, соприкасаются между собой, вносят свой вклад в происходящие вокруг них процессы. Только в городе вместо спускаемого космического аппарата сквозь толпу пробирается, например, инфекция.
Впрочем, поначалу исследователи не догадывались, что у них в руках отличный инструмент для моделирования процессов, происходящих в человеческой популяции. Но у них попросили помощи биологи, чтобы проанализировать изменения поголовья леммингов, которые тоже страдают от разного рода эпидемических заболеваний. Отсюда был уже один шаг до моделирования распространения эпидемий среди людей.
И если раньше для анализа подобных случаев использовали лишь дифференциальные уравнения, то новый математический аппарат помог сделать анализ, а затем и прогноз куда более точным. Причем математики достигли бы еще более впечатляющих успехов, если бы им не мешала пресловутая секретность. Так, в частности, в СССР секретились практически все статистические данные.
Причин тому как минимум две. Во-первых, зачастую наши статистики работают довольно небрежно, и собранные ими данные бывают довольно далеки от реальности. Вторая причина чисто политическая: даже приблизительные статистические данные довольно отчетливо показывали промахи социалистической системы хозяйствования. Так, вопреки тому, что писали газеты, ни один из пятилетних планов СССР так и не был выполнен полностью, провалилась и знаменитая семилетка, обещавшая, что все мы уже давным-давно должны жить при коммунизме.
По словам директора НИИ гриппа РАМН академика Олега Киселева, так называемые компетентные органы старательно секретят и по сию пору медицинские показатели. Когда академику уже в нынешнем веке понадобились данные об эпидемиях гриппа в 50—60-е годы прошлого века, «никаких, даже самых приблизительных цифр нам достать не удалось».
И ныне исследователи пытаются пробить бюрократическую стену: собирают данные по разным каналам, налаживают связи с руководством железных дорог и авиакомпаний, чтобы отследить основные транспортные потоки. Эта информация окажется бесценной, если понадобится смоделировать движение инфекции по стране на случай пандемии или теракта. Однако, похоже, эта проблема пока волнует лишь ученых. А ведь если новый вирус все же придет в человеческую популяцию, просчитывать последствия будет поздно.
Между тем за океаном уже давно поняли преимущества предварительного прогнозирования. В США с 2002 года работает междисциплинарный государственный проект MIDAS (Models of Infectious Diseases Agent Study — Модели исследования инфекционных заболеваний), созданный по рекомендации Главного национального консультативного совета по медицинским наукам.
Математики вкупе с представителями иных специальностей прорабатывают сценарии возможных пандемий и биотеррористических атак. В проекте принимают участие два десятка крупнейших американских университетов и исследовательских центров, его выводы учитываются при разработке национального плана действий на случай экстренных обстоятельств.
Страница 3 из 3
