הבאולה הבא קשה לנבא, אבל "התפרצות פרוץ" יכול לעזור

ילד בן שנתיים בכפרי גינאה מת מאבולה בדצמבר 2014. בשנתיים הקרובות, כמעט 30,000 אנשים במערב אפריקה היו נגועים בנגיף האבולה.

מדוע, בניגוד ל -17 התפרצויות האבולה הקודמות, האם זה גדל כל כך גדול, כל כך מהר? מה, אם בכלל, ניתן לעשות כדי למנוע התפרצויות עתידיות? שאלות אלה, יחד עם רבים אחרים, הן בלב השדה המדעי המתהווה של חיזוי פרוץ. ואת ההימור לא יכול להיות גבוה יותר. בחודש ינואר, הפורום הכלכלי העולמי קרא למגפות אחד הסיכונים הגדולים ביותר לעסקים ולחיי אדם.

במהלך המאות האחרונות, מדענים הפכו להיות טובים יותר בחיזוי היבטים רבים של העולם, כולל מסלול כוכבי לכת, גאות ושפל הגאות והשביל של ההוריקנים. היכולת להבין מערכות טבעיות ופיזיות טוב מספיק כדי להפוך תחזיות מדויקות היא אולי אחד ההישגים הגדולים ביותר של האנושות.

רוב ההצלחה הזו בתחזית מתחילה בתובנה הבסיסית של אייזיק ניוטון, שקיימים חוקים אוניברסליים בלתי פוסקים השולטים בתופעות הטבעיות סביבנו. היכולת לבצע במהירות חישובים גדולים יש טיפחה את נקודת המבט הניוטונית כי, בהתחשב בנתונים מספיק כוח המחשוב, תופעות מורכבות ביותר ניתן לחזות.

יש, עם זאת, גבולות. כמדענים המחקרים סוגים אלה של מערכות ניבוי, אנו מטילים ספק בכך שניתן יהיה לחזות בדיוק מה יקרה בהמשך התפרצות המחלה, משום שהמשתנים החשובים ביותר יכולים להשתנות כל כך מפריצה אחת לאחרת.

לכן, כמו בחיזוי מזג האוויר, איסוף נתונים בזמן אמת עשוי להיות הכרחי לקידום יכולת הקהילה המדעית לחזות התפרצויות.

מגפות קפריזיות

הרעיון שמדענים יכולים לדמות מגיפות מבוסס על הרעיון שהתוואי של כל התפרצות ניתן לחיזוי בשל תכונותיו המהותיות והבלתי משתנות.

אומרים מחלה נגרמת על ידי הפתוגן transmissible. ניתן להדביק את זיהומיותה של המחלה במספר הנקרא "יחס הרבייה הבסיסי", או R0, מספר המתאר עד כמה עשוי הפתוגן להתפשט באוכלוסייה מסוימת.

אם אפידמיולוגים יודעים מספיק על R0 של הפתוגן, התקווה היא שהם יכולים לחזות היבטים של התפרצותו הבאה - ואנו מקווים למנוע התפרצויות בקנה מידה קטן מלהיות מגיפות בקנה מידה גדול. הם עשויים לעשות זאת על ידי גיוס משאבים לאזורים בהם הפתוגנים יש ערכי R0 גבוה במיוחד. או שהם עשויים להגביל את האינטראקציות בין נשאי המחלה לבין החברים הרגישים ביותר בחברה מסוימת, לעתים קרובות ילדים וקשישים.

בדרך זו, R0 מתפרשת כמספר בלתי משתנה. אבל מחקרים מודרניים מראים שזה לא המקרה.

לדוגמה, לשקול את מגיפת וירוס Zika. עבור מחלה זו, R0 נע בין 0.5 ל 6.3. זהו טווח יוצא דופן, החל ממחלה כי יתפזר בפני עצמו לאחד שיגרום מגיפה לטווח ארוך.

אפשר לחשוב כי טווח רחב זה של ערכי R0 עבור Zika נובע אי ודאות סטטיסטית - כי אולי מדענים רק צריך נתונים נוספים. אבל זה יהיה בעיקר לא נכון. עבור Zika, מספר עצום של גורמים, מן האקלים יתושים לנוכחות של וירוסים קשורים אחרים כמו דנגי ואת התפקיד של שידור מיני, כל להוביל ערכי R0 שונים בהגדרות שונות.

מתברר שתכונות המגיפה - הדבקה של הפתוגן, קצב ההולכה, זמינות החיסונים וכיוצא באלה - משתנות במהירות כה רבה במהלך התפרצות אחת, שהמדענים מסוגלים לחזות את הדינמיקה רק במהלך אותה התפרצות. במילים אחרות, חקר התפרצות מחלת האבולה באפריל 2014 עשוי לסייע למדענים להבין התפרצות אבולה באותה הגדרה בחודש הבא, אבל זה הרבה יותר מועיל להבנת הדינמיקה של מגיפות אבולה בעתיד, כמו זו שקרה במאי 2018.

מגיפות לעיתים קרובות אינן תופעות מסודרות וקשורות. הם אירועים רועשים שבהם משתנים רבים לשחק חיוני, אבל זז, תפקידים. אין את האמת הבסיסית של המחלה - רק אוסף בלתי יציב של פרטים המשתנים, לעתים קרובות להסתבך, כמו המחלה מתפשטת.

תחזיות טובות יותר

אם המדענים אינם בטוחים שהם יכולים להבין מערכות אפידמיולוגיות מספיק טוב כדי לנבא את ההתנהגות של אלה הקשורים, למה לטרוח ללמוד אותם?

התשובה עשויה להתרחש במה שאנו מכנים "פיסיקה רכה" של חיזוי: המדענים צריכים להפסיק בהנחה שכל התפרצות עוקבת אחר אותם הכללים. כאשר משווים פרוץ אחד עם אחר, הם צריכים לזכור את כל ההבדלים הקשר ביניהם.

לדוגמה, ביולוגים חשפו פרטים רבים על זיהומים בשפעת. הם יודעים כיצד הנגיפים נקשרים לארח תאים, כיצד הם משכפלים, וכיצד הם מפתחים עמידות בפני תרופות אנטי-ויראליות. אבל מגיפה אחת היתה יכולה להתחיל כאשר אוכלוסייה גדולה השתמשה בתחבורה ציבורית ביום מסוים בחודש, בעוד שאחרת היתה יכולה להיות יוזמת על ידי קהילה בשירות דתי. למרות ששני ההתפרצויות נטועות באותו סוכן זיהומיות, הבדלים אלה ועוד רבים אחרים בפרטיהם משמעו שמדענים יצטרכו לנסח מחדש כיצד הם מדגימים כיצד כל אחד מהם מתקדם.

כדי להבין את הפרטים האלה טוב יותר, המדענים זקוקים להשקעות משמעותיות בנתונים בזמן אמת. שקול כי שירות מזג אוויר לאומי מוציא מעל 1 מיליארד דולר בשנה איסוף נתונים וביצוע תחזיות. ה- CDC מוציאה רק רבע מהנתונים הסטטיסטיים על בריאות הציבור ואין לה תקציב ייעודי לחיזוי.

מעקב אחר מחלות נשאר אחד מתחומי המדע הגבוה ביותר. שיקול זהיר של נסיבות ייחודיות שבבסיס התפרצויות ואוסף אחראי יותר של נתונים יכול להציל אלפי חיים.

מאמר זה פורסם במקור על השיחה על ידי C. ברנדון Ogbunu, רנדל נבל, ו Samuel V. Scarpino. קרא את המאמר המקורי כאן.