Когда модели и реальность сталкиваются: обзор прогнозов смертности от эпидемий и пандемий

[Полный PDF-файл отчета доступен ниже]

Моделирование в эпидемиологии может служить полезной альтернативой реальности, поскольку часто невозможно наблюдать и регистрировать все реальные взаимодействия в высокосложных системах. Пытаясь свести систему к серии уравнений или распределений на основе вероятности, можно получить результаты, которые могут отражать в полезной степени то, что может произойти при определенных условиях в природе. Это намного дешевле и быстрее, чем проводить обсервационное исследование большой продолжительности в различных эпидемиологических условиях. 

Привлекательность превращения лет массивных параллельных исследований в несколько секунд мощных вычислений очевидна. Однако, будучи полностью зависимыми как от дизайна программы, так и от входных параметров, которые программа должна вычислять, выходные данные моделей больше похожи на картину, нарисованную людьми, чем на кинематографическую запись природного явления. Подобно двумерной картине, она может предоставить полезное приближение реальности, если художник того пожелает и будет достаточно искусен. В качестве альтернативы она может предоставить картину, которая заставляет зрителя увидеть вещи, которые не встречаются в природе, преувеличивая определенные аспекты и преуменьшая другие, что по замыслу или случайно может вызвать эмоции или реакции, которые прямое наблюдение может не вызвать. Хотя она и предоставляет важные идеи, в лучшем случае это грубая имитация.

Моделирование человеческих заболеваний становится еще более сложным, когда оно предназначено для прогнозирования редких событий на уровне популяции, поскольку условия и реакции, которые способствуют или смягчают заболевания, сильно меняются со временем. Инфекционные заболевания ранее убивали около половины всех детей в возрасте до 10 лет, но сейчас смертность относительно редка в более богатых странах, в основном из-за изменений в гигиене, условиях жизни, питании и появлении антибиотиков. Массовые смертельные события, такие как Черная смерть, вероятно, из-за бактерий Yersinia чумы, теперь крайне маловероятны, поскольку условия окружающей среды, которые способствовали им, менее распространены, а инфекция легко лечится обычными антибиотиками. Полагаться на такие исторические события для прогнозирования вероятности текущих рисков для здоровья было бы похоже на прогнозирование безопасности современных авиаперелетов на основе характеристик оригинальных конструкций самолетов братьев Райт.

С самого начала вспышки Covid-19, и даже за несколько лет до этого, международное общественное здравоохранение стало уделять больше внимания риску вспышек и пандемий. Хотя это может показаться нелогичным в свете общего устойчивого глобального снижения смертности от инфекционных заболеваний за последние 30 лет, эта обеспокоенность привела к запросам на беспрецедентное финансирование и крупной переориентации нескольких международных агентств здравоохранения. Отчет, опубликованный в 2024 году проектом REPPARE в Университете Лидса, Рациональная политика превыше паники, продемонстрировали, что риск был неверно представлен в отчетах нескольких ключевых международных агентств, участвующих в разработке политики по профилактике, готовности и реагированию на пандемию (PPPR). Значительной причиной было отсутствие учета достижений в области здравоохранения и технологических достижений для обнаружения и регистрации вспышек заболеваний.

С окончанием острой фазы пандемии Covid-19 многие страны пересматривают свои меры реагирования в области общественного здравоохранения, а также приоритеты и способы реагирования на будущие риски пандемии. Государства-члены Всемирной организации здравоохранения продолжают обсуждение предлагаемого Пандемическое соглашение и принятие последние поправки к Международным медико-санитарным правилам. В то же время, несколько новых учреждений PPPR уже были созданы, включая новый Пандемический фонд, Международная сеть по надзору за патогенамиИ Платформа медицинских противодействий, все из которых обновляют свои инвестиционные модели и финансовые требования.

Прогностическое моделирование от Metabiota, компании, которая в настоящее время поглощена Гинкго Биоворкс, внес значительный вклад в обсуждение риска пандемии и необходимости увеличения финансирования. Он стал одним из двух основных источников оценки риска в Независимой группе высокого уровня G20 (HLIP) докладе в июне 2021 года, что оказало влияние на информирование Группы Наций G20 поддержка для повестки дня ВОЗ PPPR. ранее адресованный опасения относительно интерпретации результатов модели, основанных на статье Медоуз и др. (2023) включающее Metabiota (Ginkgo Bioworks) авторство. Ginkgo Bioworks теперь предоставили более подробный отчет Королевской комиссии Новой Зеландии по извлеченным урокам в связи с COVID-19 – Расчетная будущая смертность от патогенов с эпидемическим и пандемическим потенциалом – далее именуемый отчетом Bioworks. 

Отчет Bioworks направлен на прогнозирование угрозы эпидемий и пандемий для здоровья человека. Риск оценивается с помощью вычислительной эпидемиологии и моделирования экстремальных событий для оценки смертности от эпидемий и пандемий «низкой частоты, высокой тяжести» от респираторных заболеваний, в частности пандемического гриппа, новых коронавирусов и вирусных геморрагических лихорадок (ВГЛ). 

Относительную частоту и размер прогнозируемых вспышек можно увидеть на графике ниже из отчета Bioworks. Хотя почти все события имеют относительно низкую смертность, как и все современные пандемии подтвержденного естественного происхождения, основной движущей силой среднегодовых «ожидаемых» смертей являются редкие, но масштабные события, масштаб которых мир не видел с момента развития современной медицины. 

В отчете Bioworks делается вывод, что в среднем 2.5 миллиона смертей ежегодно связаны с этими острыми респираторными вспышками (1.6 миллиона только от пандемического гриппа). Многие сочтут эти результаты неправдоподобными. Такой ежегодной смертности от гриппа не было за столетие, и только дважды в прошлом веке, в 1957-8 и 1968-9 годах, достиг ли уровень смертности того, что модель предполагает как средний. ВОЗ считает, что Covid-19, если рассматривать как естественную вспышку, имеет зарегистрированную смертность чуть более семи миллионов за три года.

Для VHF, согласно отчету, в среднем 26,000 19,000 в мире и 2014 XNUMX в странах Африки к югу от Сахары. Это больше, чем было зафиксировано ранее в любой год. Самая крупная в недавней истории вспышка Эболы в XNUMX году вызвала всего 11,325 смерти. Прогнозируется, что геморрагическая лихорадка будет уносить жизни более 100,000 25 человек каждые 48 лет с вероятностью XNUMX%, что, возможно, не случалось в истории человечества.

Два основных упущения приводят к этим результатам. Во-первых, модель не учитывает изменения в обществе и медицине за последние несколько сотен лет, которые наблюдались в среднем по миру продолжительности жизни возрастет с менее 30 лет до более 70 и более 80 лет в некоторых более богатых странах (см. ниже). Таким образом, бактериальные инфекции, такие как чума (Ю. Пестис), и такие заболевания, как холера и тиф, связанные с плохой гигиеной, как предполагается, имеют частоту рецидивов и масштабы, соответствующие масштабным историческим вспышкам. Испанский грипп в 1918-19 годах привел к значительной смертности из-за вторичные бактериальные инфекции, рецидивы которых стали гораздо менее вероятными с появлением современных антибиотиков. 

Во-вторых, модель не учитывает появление современных диагностических методов, таких как ПЦР, тестирование антигенов и серологии в месте оказания помощи и генетическое секвенирование, а также улучшение возможностей записи и передачи такой информации. Таким образом, предполагается, что увеличение числа сообщений отражает реальное увеличение частоты вспышек, а не отражает в значительной степени улучшение возможностей обнаружения. Затем модель предполагает продолжение этого увеличения в последующие годы.

Ввиду колоссальных изменений в медицине за последние 100 лет и продолжающегося устойчивого снижение в смертности от инфекционных заболеваний предположения, лежащие в основе прогнозов модели, кажутся неправдоподобными. Хотя будущие достижения в медицине трудно измерить, кажется разумным предположить, что достижения в области гигиены, питания, жилья, диагностики, антибиотиков и вакцин за последнее столетие продолжатся с дальнейшим снижением риска в последующие годы. Хотя устойчивость к противомикробным препаратам может возникнуть, это проблема преимущественно для эндемичных инфекций, а не эпидемических, и достижения в области противодействия противомикробным препаратам будут продолжаться.

Моделирование такого типа стало очень влиятельным в разработке политики. По мере увеличения вычислительной мощности возник соблазн думать, что точность прогнозирования увеличивается. Однако модель с нереалистичными предположениями и входными параметрами просто приходит к неправдоподобному результату за более короткий период. 

Как академическое упражнение, моделирование может помочь в постановке вопросов, на которые нужно ответить с помощью серьезных исследований. Однако, когда его неправильно применяют и переоценивают в качестве руководства для политики, оно рискует отвлечь финансовые и человеческие ресурсы от реальных бремени болезней на ложные. Это приведет к увеличению смертности, поскольку результаты нынешних эндемичных инфекционных заболеваний с высоким бременем, таких как малярия и туберкулез, остаются в большой степени зависимыми от наличия официальной помощи в целях развития (ОПР или «иностранной помощи»). ОПР для поддержки питания, основополагающей для улучшения результатов в области здравоохранения, сократилась на 20% за последние четыре года. На основе прогнозов, включая тот, который обсуждается здесь, эквивалент почти 50% ОПР до COVID предлагается для подготовки к пандемии и реагирования на нее. Это сократит необходимые вмешательства в других местах.

Технологические достижения способствовали снижению инфекционных заболеваний, включая смертность от пандемий. Неправильное использование технологий посредством ненадлежащего использования моделей может свести на нет многие из этих важных достижений. По аналогии, мы не оцениваем вероятность выживания при трансатлантическом авиаперелете на основе вероятности разрыва парусиновых чехлов крыльев. Мы также не должны оценивать вероятность выживания при будущих пандемиях на основе эпохи средневековой медицины.

Ноты:

Полный отчет можно найти по адресу: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality

Отчеты REPPARE о риске пандемии и финансировании повестки дня по обеспечению готовности к пандемии и реагированию на нее доступны по адресу: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare