Nie można trzymać ludzi w zamknięciu do czasu, aż powstanie szczepionka. Trzeba zatem stopniowo znosić ograniczenia. Ale matematyczne modele rozwoju epidemii nie są w stanie przewidzieć, co wtedy nastąpi.
LONDYN – Pandemia COVID-19 jest pierwszym poważnym ogólnoświatowym kryzysem, do którego podchodzi się jak do problemu matematycznego, wyznaczając strategie działania na podstawie układów równań różniczkowych. Poza kilkoma wyjątkami – w tym, oczywiście, prezydentem Stanów Zjednoczonych Donaldem Trumpem – większość przywódców politycznych w walce z wirusem zdała się na ustalenia nauki. Najwyraźniejszym tego przykładem była nagła zmiana strategii brytyjskiego rządu, który praktycznie z dnia na dzień zarządził surowy lockdown. Stało się to 23 marca – tuż po ogłoszeniu koszmarnej prognozy naukowców z uczelni Imperial College London, którzy przewidywali, że przy bezczynności władz pandemia mogłaby pochłonąć aż 550 tysięcy ofiar śmiertelnych.
czytaj także
Takie modelowanie stanowi właściwe podejście w sytuacji, kiedy nie jest możliwe wykonanie eksperymentu. Działanie nowego leku można zbadać doświadczalnie, podając go losowo wybranym osobom w próbie klinicznej albo testując go na jednej z dwóch grup szczurów laboratoryjnych, którym stworzono identyczne warunki. Nie można jednak celowo wprowadzić wirusa do populacji ludzi w celu przetestowania jego skutków, mimo że tak właśnie robili niektórzy lekarze w nazistowskich obozach koncentracyjnych. Zamiast tego, na podstawie wiedzy o danym patogenie, naukowcy tworzą model rozprzestrzeniania się choroby, po czym zastanawiają się, jakie interwencje ze strony władz mogą ten model zmienić.
Modelowanie predykcyjne opracował ponad sto lat temu niemal zapomniany dziś angielski lekarz Ronald Ross, który badał, jak roznosi się malaria. W fascynującej książce Prawa epidemii z 2020 roku matematyk i epidemiolog Adam Kucharski pokazał, jak Ross poprzez eksperymenty na ptakach najpierw ustalił, że zakażenie przenoszą komary. Na podstawie tego faktu opracował predykcyjny model zakaźności malarii, nazwany później modelem epidemii chorób zakaźnych SIR (od angielskich słów susceptible – narażeni, infected – zakażeni oraz recovered – ozdrowiali).
czytaj także
Epidemiologów interesowało nie tyle to, co wywołuje epidemię, ale co sprawia, że epidemia wygasa. Doszli do wniosku, że epidemie wygasają naturalnie, kiedy wystarczająco dużo osób przebyło już daną chorobę, przez co zmniejsza się liczba kolejnych zakażeń. Mówiąc krótko, nie ma już wystarczająco dużo nosicieli, w których wirus może się reprodukować. W dzisiejszym żargonie powiada się, że populacja osiąga „odporność populacyjną”.
Wiedza płynąca z oryginalnego modelu doktora Rossa jest niemal powszechnie uznawana dziś za prawidłową i bywa stosowana z powodzeniem w innych kontekstach, takich jak rozprzestrzenianie się problemów finansowych w gospodarce. Nikt u władzy nie pozwoli jednak, by epidemia zabójczej choroby rozwijała się w naturalny sposób, ponieważ potencjalna liczba ofiar śmiertelnych byłaby nie do przyjęcia.
W latach 1918-19 na grypę „hiszpankę” zmarło od 50 do 100 milionów osób na całym świecie, który zaludniało wtedy dwa miliardy ludzi. Oznaczało to odsetek przypadków śmiertelnych na poziomie między 2,5 a 5 procent. Jaki byłby ten odsetek dla COVID-19, gdyby koronawirus rozprzestrzeniał się w niekontrolowany sposób – tego nikt nie mógł być pewien.
Jako że nie ma na razie żadnej szczepionki na COVID-19, władze musiały znaleźć inny sposób zapobiegania tak wysokiej liczbie przypadków śmiertelnych, która byłaby nie do zaakceptowania. Większość krajów zdecydowała się na wprowadzenie ograniczeń w przemieszczaniu się, co usunęło z drogi wirusa całe populacje, pozbawiając go nosicieli.
Jednak dwa miesiące po nałożeniu ograniczeń w Europie wyniki badań sugerują, że środki te same w sobie nie miały wielkich skutków zdrowotnych. Na przykład w Szwecji, gdzie zastosowano wyjątkowo łagodne ograniczenia, przypadki zgonów spowodowanych COVID-19 były rzadsze w odniesieniu do całej populacji kraju niż we Włoszech i Hiszpanii, gdzie nałożono o wiele surowsze restrykcje. Jednocześnie, chociaż zarówno w Wielkiej Brytanii, jak i Niemczech wprowadzono znaczne obostrzenia, Niemcy do tej pory zgłosili 96 przypadków śmiertelnych na milion mieszkańców, podczas gdy w Wielkiej Brytanii wskaźnik ten sięgnął 520 zgonów na milion.
czytaj także
Kluczowa różnica między Niemcami a Wielką Brytanią wydaje się polegać na reakcji systemu ochrony zdrowia. Niemcy w ciągu kilku dni od potwierdzenia pierwszego przypadku zakażenia COVID-19 zaczęli masowo przeprowadzać testy i śledzić, z kim kontaktowały się osoby zakażone, izolując zarówno nosicieli wirusa, jak i narażonych na kontakt z nim. Taka polityka umożliwiła wyhamowanie rozprzestrzeniania się pandemii.
Odmiennie zareagowała Wielka Brytania, gdzie zabrakło spójności w decyzjach władz i objawiły się skutki tego, co były minister spraw zagranicznych David Owen (który sam jest lekarzem) nazwał „strukturalnym chuligaństwem” dokonanym na brytyjskiej publicznej opiece zdrowotnej: wieloletnimi cięciami budżetowymi, fragmentaryzacją oraz centralizacją. W rezultacie Wielka Brytania nie miała w zanadrzu narzędzi, które umożliwiłyby jej działania, jakie podjęły Niemcy.
czytaj także
Nauka nie jest w stanie określić, jaka reakcja na COVID-19 byłaby prawidłowa dla danego kraju. Model można uznać za potwierdzony, jeśli dokonywane na jego podstawie prognozy są zgodne z rzeczywistymi obserwacjami. Jednak w epidemiologii możemy mieć pewność, że tak będzie, wyłącznie wtedy, gdy wirus o dobrze rozpoznanych już właściwościach będzie mógł rozprzestrzeniać się w naturalny sposób w obrębie danej populacji, bądź jeśli zostanie zastosowane jedno konkretne rozwiązanie, takie jak szczepienia, którego skutki można dokładnie przewidzieć.
Zbyt duża liczba zmiennych, takich jak różne systemy opieki zdrowotnej czy czynniki kulturowe, zakłóca model, który zaczyna produkować scenariusze i prognozy niczym zapętlony robot. Obecnie epidemiolodzy nie są w stanie powiedzieć, co przyniesie stosowana dziś mieszanka różnych strategii zwalczania COVID-19. Mówią, że „będzie wiadomo mniej więcej za rok”.
Epidemiolodzy nie są w stanie powiedzieć, co przyniesie stosowana dziś mieszanka różnych strategii zwalczania COVID-19.
Ostateczny efekt będzie zatem zależał od polityki. A polityka wokół COVID-19 jest jasna – władze nie mogły zaryzykować naturalnego rozprzestrzeniania się zakażeń, a przy tym uznały, że izolowanie jedynie osób najbardziej narażonych na poważne choroby bądź śmierć, tzn. 15-20 procent ludności powyżej 65. roku życia, byłoby zbyt skomplikowane bądź politycznie zbyt drażliwe.
Typowa strategia polegała zatem na spowolnieniu rozprzestrzeniania się naturalnej odporności do czasu opracowania szczepionki. „Spłaszczanie krzywej” oznacza tak naprawdę rozłożenie przewidywanej liczby zgonów na wystarczająco długi czas, aby nie przeciążyć placówek medycznych i dotrwać do czasu, gdy pojawi się szczepionka.
Ta strategia ma jedną okropną wadę: nie można trzymać ludności w zamknięciu do czasu powstania szczepionki. Pomijając już wszelkie inne powody, ekonomiczne koszty tak długotrwałego zamknięcia byłyby niewyobrażalne. Trzeba zatem stopniowo znosić ograniczenia.
Robimy „rozpoznanie bojem”, bo na tę epidemię nie ma algorytmu
czytaj także
To jednak niweczy efekt zmniejszonego narażenia, który udało się uzyskać dzięki lockdownowi. Dlatego też żaden rząd nie ma dokładnie określonej strategii znoszenia ograniczeń. To, co przywódcy polityczni nazywają „kontrolowanym poluzowaniem” restrykcji, w rzeczywistości oznacza kontrolowane przejście do modelu odporności populacyjnej.
Z oczywistych względów władze państw nie mogą tego otwarcie przyznać. Nie wiadomo przecież nawet, czy przebycie choroby daje odporność na powtórne zakażenia, a jeśli tak, to na jak długo. O wiele lepiej jest zatem dążyć do tego celu po cichu, zasnuwając obraz mgłą niedomówień, w nadziei, że szczepionka będzie gotowa, zanim większość ludzi ulegnie zakażeniu.
**
Copyright: Project Syndicate, 2020. www.project-syndicate.org. Z angielskiego przełożyła Katarzyna Byłów.
