Ученые показали модель «мема» для множественных болезней

Ученые показали модель «мема» для множественных болезней

Наличие множественных болезней делает инфекцию более заразной, чем она была бы сама по себе

 

Когда исследователи моделируют распространение эпидемии, такой, как коронавирус, Эбола или грипп, они традиционно относятся к ним как к изолированным патогенам. По этой так называемой «простой» динамике, обычно считается, что прогнозируемый размер эпидемии будет пропорционален скорости переноса.

Но согласно Геберту-Дюфресне и его соавторам, наличие хотя бы еще одной инфекции среди населения может кардинально изменить динамику с простой на комплексную. Как только происходит это изменение, микроскопические изменения в скорости переноса запускают макроскопические прыжки ожидаемого размера эпидемии – способ распространения, который социологи наблюдают в усвоении инновационных технологий, сленга и другого «заразного» социального поведения, пишет sciencedaily.com

Исследователи впервые начали сравнивать биологическую заразу и социальную заразу в 2015 году в институте Санта Фе. Классический пример социального усиления, согласно Геберту-Дюфренсе, это «феномен, когда десять друзей, которые советуют вам пойти посмотреть новые «Звездные войны» отличается от того, когда один друг говорит вам это же десять раз».

Подобно тому, как множество друзей усиливают социальное поведение, наличие множественных болезней делает инфекцию более заразной, чем она была бы сама по себе. Биологические заболевания могут усиливать друг друга через симптомы, как в случае вируса с чиханием, которое помогает распространять вторую инфекцию типа пневмонии. Или одно заболевание может ослабить иммунную систему хозяина, делая население более уязвимым ко второму, третьему или дополнительному инфекционному заболеванию.

Когда болезни усиливают друг друга, они быстро распространяются среди населения, и потом выдыхаются, когда заканчиваются «хозяева». Согласно модели исследователей, такой же сверх-экспонентный способ характеризует распространение социальных трендов, таких, как вирусные видео, которыми все делятся, а потом они перестают быть актуальными, после критической массы просмотров.

Читайте еще: Как устроен вирус гриппа и почему мы болеем?

 

Второй важный результат – то, что одинаковые комплексные способы, которые возникают для взаимодействующих болезней, также возникают, когда биологическая зараза взаимодействует с социальной, как в примере, когда распространение вируса совпадает с антипрививочной кампанией. Это произошло в 2017 году в Пуэрто-Рико во время эпидемии Денге, когда взаимодействие штаммов Денге снизило эффективность вакцины. Это, в свою очередь, подняло волну антипрививочного движения – социальной эпидемии – которая, в конце концов, привела к возникновению кори – второй биологической эпидемии. Это классический пример сложности реального мира, где неожиданные последствия возникают из-за множества взаимодействующих явлений.

Хотя наблюдать за универсальными способами распространения по комплексным и биологическим системам захватывающе, Геберт-Дюфренсе отмечает, что это также уникальная задача. «Следя только за данными, мы можем наблюдать за этим комплексным путем и не знать, была ли смертельная эпидемия усилена вирусом, социальным явлением или их комбинацией».

«Мы надеемся, что это откроет двери для других интересных моделей, которые улавливают динамику множественных инфекций», – говорит он. – «Наша работа показывает, что сообществу моделирования заболеваний пора выйти за рамки рассмотрения отдельной болезни».

Также новое исследование может пролить свет на распространение коронавируса. «Делая прогнозы, например, для текущей вспышки коронавируса во время сезона гриппа, важно знать, в каких случаях наличествует множественная инфекция, и какие пациенты в больнице с гриппом – но боятся коронавируса», – говорит Геберт-Дюфренсе. – «Взаимодействие может иметь биологическую либо социальную природу, но все имеет значение».