Возникновение новых вариантов коронавируса связали с ослаблением ограничений

Rella et al. / Scientific Reports, 2021

Даже в тех странах, где вовсю идет прививочная кампания, необходимо соблюдать жесткие эпидемиологические ограничения — такой вывод сделала группа генетиков, построив модель распространения коронавируса. Из их вычислений следует, что появление новых вариантов, устойчивых к поствакцинному иммунитету, становится наиболее вероятным, когда привито хотя бы 60 процентов населения. Закрепится ли новый вариант в популяции или нет, зависит от скорости распространения вируса — а ее уже можно ограничивать административно. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

Несмотря на то, что правительства многих стран уже больше полугода массово прививают свое население от коронавируса, до сих пор неизвестно, как правильно организовать этот процесс.

Можно, например, начать с более уязвимых групп — пожилых, страдающих хроническими болезнями или часто контактирующих с вирусом — как это сделали во многих европейских странах. Эта стратегия позволяет избежать некоторого количества жертв, но не обязательно останавливает распространение вируса в популяции в целом. При этом вирус не перестает меняться, и появляются новые варианты, которые могут оказаться более заразными и свести на нет усилия по спасению уязвимых групп. Поэтому некоторые ученые предлагают в первую очередь вакцинировать тех, кто больше контактирует с другими людьми и вносит больший вклад в распространение инфекции.

Группа исследователей под руководством Федора Кондрашова (Fyodor Kondrashov) из Института науки и технологии Австрии предложила еще один способ справиться с этой проблемой. Кондрашов и его коллеги построили эпидемиологическую модель, которая описывает динамику заражения людей коронавирусом, чтобы выяснить, от чего зависит, исчезнет новый вариант или закрепится в популяции.

За основу исследователи взяли SIR-модель эпидемии, в которой все люди делятся на уязвимых (S, susceptible), инфицированных (I, infected) и выздоровевших (R, recovered). Чтобы модель отражала текущую ситуацию с коронавирусом, ученые расширили число категорий до восьми: уязвимые, вакцинированные, инфицированные обычным штаммом, инфицированные устойчивым к вакцинам штаммом, вакцинированные и инфицированные устойчивым к вакцинам штаммом, выздоровевшие, вакцинированные выздоровевшие и мертвые. Модель должна была учитывать переходы между большинством этих стадий, и для каждого перехода авторы работы подобрали свой коэффициент вероятности.

Исследователи просчитали, как, согласно этой модели, эпидемия будет развиваться в популяции из 10 миллионов людей в течение трех лет, при условии, что вакцинация начинается после первого года. Чтобы ситуация больше походила на реальную, авторы модели изменяли коэффициент передачи вируса — так, чтобы он соответствовал колебаниям репродуктивного числа (R) от 0,77 до 2,52. В модельной популяции R росло, когда зараженных людей становилось около тысячи, и снижалось, когда это число падало обратно до 2–20 тысяч. Соответственно, в отсутствие устойчивых вариантов эпидемия постепенно сходила на нет. Но если таким вариантам удавалось закрепиться, волны возвращались в первоначальном объеме.

Затем авторы работы проверили, что влияет на вероятность возникновения устойчивого штамма. Они обнаружили, что в их модели она зависит от двух параметров: доли вакцинированного населения и порогового числа инфицированных, после которого вырастает R и начинается вспышка. С одной стороны, при низком пороговом значении инфекция быстро передается в популяции, а значит, новому варианту проще найти себе нового хозяина. С другой стороны, высокая доля вакцинированных создает условия, при которых новый вариант выигрывает у старого. В итоге в модельной эпидемии новые варианты появлялись, когда число привитых в популяции дорастало до 60 процентов.

Но поскольку останавливать вакцинацию едва ли имеет смысл, исследователи предположили, что отдалить возникновение нового варианта можно, снизив скорость распространения вируса в популяции. Они внесли в свою модель разовое событие, которое резко снижает эту скорость — аналог эпидемиологических ограничений. Оказалось, что чем дольше это событие длится, тем сильнее падает вероятность появления нового варианта. При максимальной длительности ограничений в четыре месяца риск, что новый вариант возникнет, практически не рос, а к моменту, когда 60 процентов населения оказалось привитыми, и вовсе почти исчез.

Авторы работы не ставили своей целью предсказать ситуацию для конкретной популяции. Напротив, они создали общую модель, в которую каждый желающий может подставить более точные значения параметров для той или иной страны — код модели выложен на сайте github.com. Кроме того, исследователи предполагают, что есть некоторые ситуации, которые не укладываются в их модель. Например, она не описывает случай, когда в популяции есть несколько вариантов, в разной степени устойчивых к действию антител. И в ней не учитывается, что некоторые варианты могут передаваться с большей скоростью, чем исходные. Тем не менее, исследователи заключают, что массовая вакцинация не должна быть поводом для ослабления ограничений: не только социального дистанцирования, но и перемещения между странами. Поскольку скорость вакцинации в разных регионах может сильно различаться, напоминают они, свободное перемещение дополнительно повышает риск, что новые варианты попадут в популяцию — а значит, необходимо согласовывать эпидемиологические ограничения на международном уровне.

Некоторые вирусологи полагают, что устойчивые к антителам варианты могут появляться в организме людей с ослабленным иммунитетом — мы писали об этом в материале «„Бэтмены“ среди нас». И недавно российские ученые обнаружили пациентку, у которой коронавирус за время болезни приобрел 40 дополнительных мутаций.

Полина Лосева

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.