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.