🦠 Цифровой двойник эпидемии кори

Можно ли создать виртуальную популяцию, запустить в ней эпидемический процесс и посмотреть, как будет распространяться корь при разных схемах вакцинации?

Оказывается, можно.

Наш коллега, старший преподаватель кафедры эпидемиологии и доказательной медицины Сеченовского Университета Артём Поздняков разработал агент-ориентированную модель эпидемического процесса кори. В СМИ её уже назвали «цифровым двойником эпидемии», хотя точнее говорить об агент-ориентированной имитационной модели эпидемического процесса кори.

💻 Как устроен «цифровой двойник»?

Представьте виртуальную популяцию из 100 000 человек, где каждый — отдельный цифровой «агент» со своим возрастом и иммунным статусом.

Люди рождаются и стареют, контактируют, вакцинируются и могут заражаться. Модель учитывает демографические и миграционные процессы, возрастную структуру контактов, сезонность передачи инфекции, материнский и поствакцинальный иммунитет.

А наблюдать за эпидемическим процессом можно на протяжении 100 лет.

🔬 Зачем это нужно?

Чтобы проводить цифровые эпидемиологические эксперименты: задавать разные сценарии вакцинации и сравнивать их долгосрочные последствия.

💉 В исследовании сравнили три сценария:

— две дозы — в 12 месяцев и 6 лет;
— первая доза в 9 месяцев, вторая — в 6 лет, при более строгом соблюдении сроков;
— три дозы — в 12 месяцев, 6 и 18 лет.

📊 И результат оказался интересным.

Наиболее выраженный эффект в модели показал сценарий, сочетавший более раннее введение первой дозы и более строгое соблюдение сроков вакцинации.

Среднемноголетняя заболеваемость оказалась в 2,5 раза ниже, чем при базовом сценарии, пиковая — примерно вдвое ниже, а эпидемические подъёмы стали более сглаженными.

Снижение наблюдалось как среди детей до года, так и среди взрослых 18 лет и старше. В модели такой сценарий сокращал период восприимчивости части детей между угасанием материнских антител и формированием поствакцинальной защиты

При этом дополнительная доза в 18 лет не привела к значимому снижению среднемноголетней заболеваемости по сравнению с базовой двухдозовой схемой.

❗️Значит ли это, что календарь вакцинации против кори нужно менять?

Нет. Это результаты компьютерного имитационного моделирования, а не готовая рекомендация по изменению Национального календаря профилактических прививок.

Кроме того, в наиболее эффективном сценарии менялся не только возраст первой дозы, но и своевременность её введения. Поэтому вывод шире: для долгосрочного контроля кори значение может иметь не только количество доз, но и возраст начала вакцинации и соблюдение сроков её проведения.

🔎 В этом и проявляются возможности современной эпидемиологии.

Мы привыкли анализировать то, что уже произошло: подъём заболеваемости, вспышку, распространение инфекции. Математическое моделирование позволяет задать другой вопрос:

«Что будет, если изменить условия?»

Изменить возраст вакцинации, добавить дозу, скорректировать сроки, учесть миграцию — и посмотреть, как это может отразиться на эпидемическом процессе через десятилетия.

Сначала — в виртуальной популяции. А затем оценивать, какие результаты заслуживают дальнейшего изучения в реальной практике.

Вот такой «цифровой двойник» эпидемии.

📄 Исследование опубликовано в журнале «Эпидемиология и Вакцинопрофилактика».

#эпидемиологпредупреждает #корь #вакцинопрофилактика #эпидемиология #цифроваяэпидемиология #СеченовскийУниверситет

📲 Мы на связи во ВКонтакте
👻 Мы на связи в MAX