Академик РАН Георгий Рыкованов представил
доклад «Агентный подход к моделированию эпидемии COVID-19
в Российской Федерации» на Общем собрание членов РАН 15 декабря.
Разработкой агентной модели развития
эпидемии занимается мультидисциплинарный коллектив ученых - физиков,
математиков, медиков, вирусологов, эпидемиологов.
«Развитие эпидемии – это, по существу,
цепная реакция. Если говорить о цепных ядерных реакциях, которыми традиционно
занимается наш Федеральный Ядерный Центр, то там все строго детерминировано. <…>
Для вирусной системы такой информации нет, поэтому можно сделать вывод, что
долгосрочное описание развития эпидемии вряд ли возможно», - отметил в своем
выступлении Георгий Рыкованов.
По его словам, в двух придельных случаях низкой
и высокой летальности заболевания польза от математического моделирования не слишком
велика. «В первом случае эпидемия заканчивается сама собой по мере набора требуемого
уровня коллективного иммунитета, во втором – способы ликвидации эпидемии хорошо
отработаны – это жесткая локализация очагов эпидемии. Таким способом была
ликвидирована в 10-миллионом Ухане вспышка COVID-19
в начале 2020 года», - пояснил академик РАН.
Георгий Рыкованов подчеркнул, что роль математического
моделирования возрастает, если планируется управлять ходом эпидемии. «Появляется
необходимость в инструменте, который позволяет оценивать эффективность всех предпринимаемых
мер. Причем, именно получение функции отклика системы на внешние воздействия и является
основной задачей математического моделирования, а не точность описания
фактических данных по заболеваемости, которые могут иметь некую погрешность», -
акцентировал внимание академик РАН.
В агентной модели ученые решили применить методы
решения уравнения переноса нейтронов. В частности, один из них – метод Монте-Карло
– достаточно просто удалось адаптировать для моделирования вирусной инфекции.
По словам Георгия Рыкованова, агентную модель
можно рассматривать как некий аналог метода решения уравнения переноса
нейтронов в гетерогенной среде в многогрупповом приближении. Популяция разбита
на характерные группы по типу ежедневного поведения: работники предприятий,
офисов, сферы жизнеобеспечения, школьники, студенты, пенсионеры и тд. У каждой
группы задан свой дневной жизненный цикл, последовательность мест, которые они
посещают, время пребывания в данном месте. Городская среда приближенно описана
в виде ячеек контактов: квартира, три вида транспорта, место работы или учебы,
общественные места, три вида магазинов. Характеристики ячеек были определены,
исходя из статистических данных для Москвы. «Впоследствии оказалось, что они
близки и для других крупных городов. Вероятность заражения является функцией от
площади ячейки, количества инфицированных, количество здоровых людей,
находящихся в ячейке», - пояснил академик Рыкованов.
При этом, любая приближенная модель
требует калибровки на фактических данных. К примеру, от доли скрытых больных в значительной
степени зависят темпы развития эпидемии и максимальная нагрузка на медицинскую
систему.
Кроме того, результаты математического моделирования
могут быть полезны с точки зрения выявления, как происходит заражение на
различных стадиях эпидемии. «Основными каналами заражения в начале развития
эпидемии является транспорт и работа. Примерно через два месяца после развития
эпидемии вероятность заражения дома увеличивается до уровня заражения на
работе. Это означает, что и меры регулирования эпидемии, вводимые ограничения
могут зависеть от времени», - подчеркнул Георгий Рыкованов. Академик РАН привел
данные, показывающие, что перевод работающих на удаленный режим снижает
нагрузку на медицинскую систему примерно в три раза, а ограничения для пенсионеров
слабо влияют на эту нагрузку.
Представляя прогноз заболеваемости для Москвы, Георгий
Рыкованов отметил, что дельта-штамм обладает большей контагиозностью по сравнению
с первоначальным штаммом. И если ранее для подавления эпидемии в Москве
требовалась вакцинация порядка 30 тыс. человек в день, то для дельта-штамма эта
величина возрастает до 50 тыс. человек в день.
«Прогнозирование темпов развития эпидемии и
эффективности принимаемых мер противодействия должны являться составной частью Национальной
системы защиты от новых инфекций, и разрабатываемые модель и расчетный комплекс
программы могут стать прообразом такой системы», - считает академик РАН Георгий
Рыкованов.
