Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента

в 8:22, , рубрики: Биотехнологии, Блог компании iCover.ru, будущее здесь, здоровый образ жизни, здоровье, Здоровье гика, Научно-популярное, нулевой пациент

Приветствуем вас на страницах блога iCover . Тема нашей сегодняшней дискуссии – т. н. нулевые пациенты — люди, с которых начинаются эпидемии. Проблема точной и ранней идентификации ”нулевого пациента” чрезвычайно важна для мировой медицины. Владея информацией о первом вирусоносителе можно проследить путь распространения инфекции, выяснить ее происхождение, разработать наиболее эффективные методы борьбы с заболеванием. Первый в истории программный алгоритм, позволяющий обнаружить нулевого пациента с высокой степенью точности был разработан в Хорватии в 2015 году. На феномене нулевого пациента, сильных и слабых сторонах предложенного метода мы остановимся в этой статье.

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 1

Нулевые пациенты, которые вошли в историю

Для того, чтобы получить некоторое представление о рассматриваемом феномене на некоторое время обратимся к истории, сохранившей для нас ряд классических примеров.

Брюшной тиф

Если можно говорить о рейтинге нулевых пациентов, печально прославившихся благодаря своему заболеванию, то, пожалуй, место лидера в истории можно присудить Мэри Маллон из штата Нью-Йорк, больше известной в свое время под псевдонимом Тифозная Мэри (Typhoid Mary). Будучи первым на американском континенте выявленным позже здоровым носителем брюшного тифа первой половины XX века, Мэри полностью отрицала свое отношение к быстро распространяющейся болезни.

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 2

Ирландка по происхождению, Мэри Маллон перебралась в США в 1884 году. “Путь Мэри” – первоклассной поварихи, работавшей с 1900 по 1907 год в организациях и частных домовладениях отмечен чередой случаев заболевания брюшным тифом практически во всех местах ее временного пребывания. При этом в ряде случаев “по долгу службы” в обязанности Мэри вменялся уход за больными, которых она же заразила. Трем пациентам из 47 зараженных Мэри выжить не удалось.

Первым, кто установил логическую связь между Мэри и следовавшими за ней периодическими вспышками тифа стал Джордж Сопер, специализирующийся на санитарной профилактике. После очередной такой вспышки 1906 года Сопер, отличающийся скрупулезностью и маниакальной дотошностью взялся исследовать “послужной список” мисс Маллон и пришел к выводу, что именно она является источником проблем, обрушившихся на штат Нью-Йорк с момента ее появления. Сама Мэри яростно отрицала любую причастность к болезни и решительно отказывалась от настойчивых предложений Сопера пройти полное медицинское обследование.

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 3

Возможно Мэри Маллон продолжила бы свой путь, если бы не настойчивость Сопера, сумевшего привлечь к делу полицию. Принудительное обследование в клинике позволило обнаружить возбудитель заболевания в организме тифозной Мэри, что подтвердило догадки Джорджа Сопера. По результатам обследования пациентку определили в больницу на островке Норт-Бразер, где ей суждено было провести три года в карантине. По результатам анализов, сданных через отмеченный срок, Мэри Маллон была признана здоровой и отпущена под клятвенное обещание нигде и ни при каких обстоятельствах впредь не работать на кухне.

Перебравшись на континент Typhoid Mary устроилась прачкой за мизерную плату, чем и занималась вплоть до 1915 года. Следующей должностью, как нетрудно догадаться, стала должность поварихи в женской больнице Слоан, куда Мэри приняли, но уже под другой фамилией. Там за время своего присутствия наша нулевая пациентка пополнила свой послужной список еще 25 заболевшими, один из которых скончался.
После того, как обман вскрылся, Тифозную Мэри вновь сопроводили на остров Норт-Бразер на пожизненный карантин, где она и почила в возрасте 69 лет от роду в 1938 году, работая в последние годы техником в лаборатории. Вскрытие показало, что возбудителем заболевания были бактерии Salmonella typhi, обнаруженные в желчном пузыре Маллон.

P.S. Мэри Маллон родилась совершенно здоровой, несмотря на то, что мать во время беременности была больна брюшным тифом.

SARS, ТОРС, тяжелый острый респираторный синдром, атипичная пневмония

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 4

Эти названия один из выживших и выздоровевших нулевых пациентов Хуан Синчу (Huan Xingchu) – уроженец городка Фошань из провинции Гуандун. Как и Маллон, Синчу работал поваром и после инфицирования вирусом. С того момента, как Хуан ощутил первые явные признаки атипичной пневмонии, пандемия успела охватить территорию 29 стран и унести жизни 750 человек.
Мнения специалистов о том, каким путем передается SARS разделились. Часто из них настаивает на контактном способе передачи вируса, часть приводит аргументы в пользу того, что ТОРС, как и знакомый нам грипп, передается воздушно-капельным путем, что во многом объясняет скорость распространения заболевания. Источником заражения нулевого пациента по авторитетному мнению большинства стало мясо циветты – хищного млекопитающего, относящегося к семейству вивверовых – традиционная пища жителей южного Китая.

В то время, как в Гонконге и Сингапуре цепочки передачи заболевания удалось восстановить, то на территории Китая, где основная масса заболевших сосредоточена в Пекине и провинции Гундун отследить пути распространения инфекции специалисты не смогли.

Лихорадка Эбола

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 5

Нулевым пациентом, невольно открывшим ящик Пандоры – лихорадки Эбола, унесшей жизни 7800 человек стал двухлетний Эмиль Оуамоуно из небольшой деревушки Мельянду в юго-восточной Гвинее. Как выяснила группа исследователей, 2 декабря 2013 года малыш играл с дуплом дерева, где гнездились летучие мыши. Придя домой ребенок почувствовал сильнейший жар и через четыре дня скончался. Следующими жертвами и носителями Эбола стали три женщины, готовившие тело к погребению. Не избежала печальной участи и Филомена – родная сестра Эмиля. В итоге из всех членов семьи, включая мать, бабушку и отца на сегодняшний день выжить удалось только главе семейства Этьену Оуамоуно.

Экспедиция из Института Роберта Коха (Берлин) установила, что причиной инфицирования стала насекомоядная летучая мышь, живущая в злосчастном дупле. Характерно, что большое дупло в дереве, сгоревшем от удара молнии сразу после начала эпидемии – любимое место игр малышей всей деревни, но нулевым пациентом суждено было стать именно Эмилю.

Современные исследования доказали, что лихорадка Эбола имеет животное происхождение (зооноз). В частности, к категории опасных для человека попадают летучие мыши, свиньи, обезьяны. Крупнейшая вспышка лихорадки Эбола была зафиксирована в Западной Африке в 2014 году и продолжается по сей день.

Найти нулевого пациента поможет программа

Создан первый алгоритм, позволяющий с высокой степенью точности определить нулевого пациента - 6

Исследования, направленные на поиск и точную идентификацию нулевого пациента давно в зоне особого внимания ученых ведущих лабораторий мира. Алгоритм, позволяющий достичь такой цели с высокой степенью точности был разработан в Хорватии группой специалистов различных направлений. В связи с минимальным набором имеющихся в распоряжении исследовательской группы теоретических инструментов, для разработки эффективной модели поиска потребовалось собрать и после подвергнуть аналитической программной обработке колоссальный массив статистических данных. В результате ученым удалось выявить закономерности, которые легли в основу модели предложенного алгоритма поиска нулевого пациента.

Проверка эффективности алгоритма на реальных статистических данных продемонстрировала высокую степень точности определения начальной точки эпидемии в большинстве рассмотренных случаев.

Для определения цели алгоритм строит сеть узлов, идентифицирующих зараженных и здоровых людей в области эпидемии. Полученная сеть подвергается цифровой обработке при помощи аналитических методов и методов оценки Монте-Карло. Результат вычислений позволяет получить “карту вероятностей” с точностью до каждого человеко-узла. После отыскания узла с максимальной вероятностью в 100% программный поиск нулевого пациента завершается. Задача признается решенной.

Ограничения метода

Несмотря на убедительность результатов поиска для большинства проанализированных случаев, разработанный алгоритм имеет свои ограничения. Так, например, возможна идентификация нескольких нулевых пациентов с вероятностью в 100%. В таких случаях для принятия окончательного решения требуется привлечение потенциала дополнительных аналитических инструментов и личного участия специалиста группы.

В процессе оценки эффективности алгоритма на реальных данных было замечено, что его точность тем выше, чем больше скорость и площадь распространения эпидемии. И, напротив, применение метода на небольшой площади при относительно небольшом количестве проживающих на территории охваченной эпидемией спустя достаточно продолжительное время после ее начала часто давало 100% результат для каждого ее жителя.

Несмотря на рассмотренные ограничения, метод, предложенный хорватскими учеными, на сегодняшний день является единственным, позволяющим в большинстве случаев достаточно точно его обнаружения идентифицировать нулевого пациента и определить локализацию возникновения эпидемии. Ученые убеждены, что рассмотренный алгоритм может оказаться эффективен и в виртуальном пространстве, где эпидемии компьютерных вирусов развиваются по схожему сценарию.

Подробнее с результатами эксперимента можно ознакомиться здесь.

Другие наши статьи

Уважаемые читатели, мы всегда с удовольствием встречаем и ждем вас на страницах блога iСover! Мы постараемся сделать все возможное для того, чтобы проведенное с нами время доставило удовольствие и вам. И, конечно, не забывайте подписываться на наши рубрики и мы обещаем — скучно не будет!

Автор: iCover.ru

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля