Опубликовано : Авг 21, 2020

Видео: Решение загадки невидимого ранее патогена

Решение загадки ранее невидимого патогена
Предоставлено: Oxford Sparks.

Новая анимация направлена ​​на то, чтобы пролить свет на научный процесс борьбы с ранее невидимым патогеном.

Борьба с ранее невидимым патогеном — например, с возбудителем COVID-19 — похоже на сборку головоломки. Есть много различных параметров, которые необходимо изучить, прежде чем можно будет полностью понять патоген и принять эффективные меры контроля. Так как же ученые решают загадку и почему моделирование так важно?

Новый анимационный фильм, созданный профессором Кристл Доннелли и Oxford Sparks, призван пролить свет на научный процесс, который предпринимается, когда мы сталкиваемся с новым и неизвестным патогеном, будь то вирус, бактерия или прион.

Объединение данных и уравнений

Используя знания, полученные во время предыдущих вспышек, разработчики статистических моделей объединяют данные и уравнения для оценки роста эпидемии в дополнение к другим параметрам, таким как «коэффициент летальности», то есть доля заболевших, умирающих от болезни. Такие оценки непросты, не в последнюю очередь из-за огромного разнообразия характеристик патогенов даже среди одной группы, такой как коронавирусы.

Например, вирус, вызывающий внезапный острый респираторный синдром (SARS-CoV, выявленный в 2003 году), привел к серьезному клиническому заболеванию у всех инфицированных. Однако многие инфицированные SARS-CoV-2 h (вирус, стоящий за текущей пандемией) протекают бессимптомно.

Предоставлено: Имперский колледж Лондона.

Похоже, что люди могут передавать вирус другим в бессимптомном (или на предсимптоматическом) этапе, что затрудняет контроль. Это также усложняет оценку таких параметров, как коэффициент летальности от инфекций, поскольку во время анализа необходимо учитывать количество бессимптомных случаев — статистику, которую трудно обнаружить.

Информирование политиков

Как показано на анимации, существует множество важных параметров, которые описывают, как инфекция прогрессирует среди людей и распространяется среди населения — знание каждого из них может помочь в принятии решений директивными органами. Примеры включали инкубационный период, используемый для определения того, как долго должны длиться периоды изоляции, и число воспроизводств (R), представляющее количество людей, которые, в среднем, будут инфицированы инфекцией от одного человека. Этот показатель использовался для оценки риска заражения и информирования политики на протяжении всей текущей пандемии.

Оценка этих параметров еще более усложняется, когда ученые сталкиваются с противоречивыми данными, например, из других стран. Как обсуждается в анимации, «очень важно понять, связано ли это с другими заболеваниями, разным доступом к медицинскому обслуживанию или подходами к обнаружению».

На передовой

Ученые снова оказались на переднем крае борьбы с коронавирусом — не только в поисках вакцины и потенциальных методов лечения, но и в анализе данных, оценке параметров и запуске моделей, которые позволяют нам принимать обоснованные решения о том, как лучше всего контролировать пандемию.

Новая анимация Oxford Sparks, запущенная 6 августа 2020 года, была создана с участием профессора Кристла Доннелли, профессора статистической эпидемиологии в Imperial и профессора прикладной статистики в Оксфордском университете. Она является заместителем директора Центра глобального анализа инфекционных заболеваний MRC./P>

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *