Создана новая математическая модель возможных вспышек инфекций

Создана новая математическая модель возможных вспышек инфекций

В отличие от традиционного варианта, она не предполагает эпидемиологический подход, который во многом зависит от количества точек столкновений между заболевшими и еще не инфицированными.

ВИЧ, атипичная пневмония, лихорадка Эбола, грипп H1N1, вирус Зика перечень инфекционных глобальных угроз здоровью постоянно растет. Возможно, использование новых сочетаний комплексных социологических и статистических математических моделей поможет предсказать, где произойдет новая вспышка инфекции, как будет распространяться и как ее можно предотвратить. Такой подход к проблеме противодействию вирусам предложили ученые из Школы эволюции человека и социальных изменений Университета Аризоны (Arizona State University's School of Human Evolution and Social Change) во главе с профессором Карлосом Кастильо-Чавесом (Carlos Castillo-Chavez).

Исследователи не удовлетворены традиционной математической моделью, предполагающей эпидемиологический подход к изучению этих заболеваний, который во многом зависит от количества точек столкновений между заболевшими и еще не инфицированными. Эти модели часто терпят неудачу, потому что не учитывают уникальные осложняющие факторы социально-экономические, географические и другие особенности, когда такое взаимодействие происходит.

Вместо этой модели Кастильо-Чавес предлагает рассмотреть пересечение двух эволюционирующих подходов, которые могли бы быть использованы для более эффективного решения этой проблемы.

Первое экономическое эпидемиологическое моделирование (EEM) включает в себя изучение информационных потоков в пострадавших районах и то, как финансовые риски могут влиять на передвижение отдельных лиц в этих районах. Например, когда человек выбирает между самоизоляцией во время вспышки инфекции (и остается дома) и получением дохода (и отправляется на работу).

Второй подход, основанный на применении функции Лагранжа, помогает спрогнозировать движение и поведение людей в эпидемических районах и позволяет оценить риски инфицирования. Эти данные могут впоследствии использоваться как надстройка над ЕЕМ при расчетах мобильности населения для более точных прогнозов передачи.

«Функция Лагранжа помогла увеличить наше понимание последствий преднамеренного высвобождения биологических агентов и в 2003 году, и совсем недавно при исследовании лихорадки Эбола в Западной Африке и вируса Зика в Северной и Южной Америке», отмечает Кастильо-Чавес.

Разработка и применение этих новых сложных математических и социальных методов могло бы стать первым шагом на пути к достижению главной цели выявлению закономерностей, например, в изучении системы хозяин паразит. С помощью этих методов можно будет объяснить не только известные и повторяющиеся переменные, но и возникающие естественные социальные сдвиги в мире, когда люди могут передвигаться в любое место в любое время.