COVID-19 treft momenteel de hele wereld en verschillende benaderingen om de epidemie te stoppen worden over de hele wereld getest. Naarmate de weken verstrijken, we leren steeds meer over dit kleine virus, die ons dagelijks leven en onze wereld zo beïnvloedt. In de sectie biocomplexiteit van het Niels Bohr Institute (NBI), Universiteit van Kopenhagen, de onderzoekers zijn bezig met het toepassen van methoden uit de fysica van complexe systemen om te onderzoeken hoe de epidemie het beste kan worden aangepakt. De, tegen deze tijd, bekende en eenvoudigste manier is de "lock down, " die we in de maanden maart en april hebben meegemaakt. Het is ook de duurste, het bleek efficiënt, iets wat we niet konden weten voordat we het testten. Maar er zijn veel manieren om de ontwikkeling van de epidemie te berekenen en te voorspellen, en de onderzoekers in biocomplexiteit en complexe systemen leggen er hier een uit, evenals enkele van de meest voorkomende concepten die in de media worden gepresenteerd.

Op agenten gebaseerde wiskundige modellen

Aan het Niels Bohr Instituut, we werken met veel methoden, een daarvan zijn de zogenaamde agent-based modellen, waarin individuele personen worden ondervraagd, als ze andere personen ontmoeten en mogelijk de ziekte oplopen. Dit in tegenstelling tot de gebruikelijke epidemische modellen, waarin alleen effecten op populatieniveau kunnen worden onderzocht. Deze modellen laten toe, via gegevens op de netwerken van individuele personen, voor het onderzoek van een bredere klasse van strategieën. Vooral het gedrag van individuele personen, zoals hoeveel vrienden of familieleden ze in de buurt hebben, hun dagelijkse bewegingsroutines en dergelijke. De gebruikelijke epidemische modellen zijn veel minder gedetailleerd en stellen ons niet in staat om het effect te vatten van alle individuele gedragsveranderingen die we tegenwoordig allemaal maken.

We hebben nauw samengewerkt met het effect van contact-tracking en quarantaine. Voorlopige berekeningen van de NBI-groep geven aan dat je met app de top van de epidemie kunt verkleinen. 50%, bij gebruik van eenvoudig contact volgen en 5 dagen isolatie van recente contacten met een bevestigde zieke. Zolang de besmette persoon thuis in isolatie zit, hij/zij draagt ​​niet significant bij aan de verspreiding van COVID-19.

Het effect van deze "contact en quarantaine"-strategie wordt geïllustreerd in figuur 1.

De figuur vergelijkt het aantal besmettingen in een situatie waarin de samenleving volledig wordt opengesteld met een situatie waarin contactopsporing gelijktijdig wordt toegepast met een volledige openstelling. Het is belangrijk op te merken dat het aantal besmettingen nog verder kan worden beperkt, als we enkele van de infectiereducerende maatregelen die we al kennen handhaven, zoals handhygiëne en het beperken van grote samenstellingen. Contacttracering is geen maatregel om alleen toe te passen.

Agent-gebaseerde modellen zijn universele hulpmiddelen

Andere strategieën om de verspreiding van de ziekte te beperken kunnen ook worden onderzocht met agent-based modellen. Kwetsbare groepen mensen kunnen worden geïsoleerd om hen tegen de ziekte te beschermen en de behoefte aan intensieve zorg aanzienlijk te verminderen. Voorlopige simulaties geven aan dat als alle personen boven de 60 hun sociale contacten met 75% verminderen, het vermindert de maximale druk op intensive care-afdelingen tot slechts een derde. Als grootouders er bovendien voor kiezen om zich af te zonderen van hun kleinkinderen, het vermindert hoogstwaarschijnlijk de behoefte aan intensieve zorg met nog eens 50%.

Het doel van elke strategie om de verspreiding van de ziekte te beperken is vooral:natuurlijk, tot , de druk op de zorgstelsels verminderen, wanneer de epidemie piekt. Een veelzeggend feit voor het belang van deze berekeningen van de COVID-19-epidemie is dat als er niets werd gedaan, de behoefte aan intensive care-bedden zou app zijn. 10.000, - en onze capaciteit is alleen app. 500.

De onzekere parameters voor de ziekte

Als je de vele onzekere voorspellingen in de media van tegenwoordig wilt begrijpen, het is een groot voordeel om de belangrijkste parameters voor de COVID-19-epidemie te kennen. Hieronder worden de drie belangrijkste parameters toegelicht.

De groeisnelheid van de ziekte

De groeisnelheid is direct gekoppeld aan de kans op infectie wanneer twee mensen elkaar ontmoeten. De groeisnelheid zegt heel eenvoudig met hoeveel procent de epidemie per dag groeit. Deze parameter wordt geschat op basis van het aantal ziekenhuisopnames in Denemarken. Wereldwijd is dit het beste te schatten aan de hand van de groei van het aantal sterfgevallen per dag. Internationaal was het niveau in elk land 20% - 40% in het begin van de epidemie, - het hoogst in Italië en Spanje. Een percentage van deze omvang is kenmerkend voor de exponentiële groei van een uit de hand gelopen epidemie. Bij fysieke afstand en lock down draait alles om het beperken van het aantal contacten, waarmee dit percentage zou moeten dalen.

De infectiedruk - de beroemde R

R beschrijft het gemiddelde aantal personen dat door elk geïnfecteerd individu is geïnfecteerd. R is evenredig met de kans op infectie wanneer twee mensen elkaar ontmoeten. R wordt berekend uit de groeisnelheid en de tijd die nodig is voordat een persoon is geïnfecteerd totdat hij / zij opnieuw infecteert. Dit tijdslot is nog onzeker, maar geschat op tussen de 3 en 7 dagen. Hoe korter het interval, hoe kleiner R zal zijn. Een klein R-getal is goed, omdat het resulteert in een lager maximum voor de epidemie, en het wordt voor een populatie gemakkelijker om groepsimmuniteit te bereiken. Met R =2, in principe moeten we "gewoon" onze sociale contacten halveren om R =1 te bereiken waar de epidemie begint uit te sterven. Met R =4 zouden we onze sociale contacten vier keer zo veel moeten verminderen. Ons algemene gedrag zou aanzienlijk moeten veranderen, als R groter is. Dit is de reden waarom verschillende waarden van R zoveel betekenen voor de manier waarop modellen worden gekalibreerd, en voor hoe we onze lockdown in maart moeten evalueren. De beste beoordeling op dit moment is dat de infectiedruk R van app. 3 naar app. 0,7 tijdens onze lockdown.

De donkere figuur

The dark figure is an indication of how many more infected individuals there are, than what we know of. It depends on how and how much we test, and will vary from country to country. Serum tests, showing if people have produced antibodies against the disease are very useful, because they will tell us how many have had the disease. The dark figure is not important for predictions in the beginning of an epidemic, but it is extremely important later, in order to assess where we are in the duration of the epidemic. A large dark figure will say that the disease is less dangerous and that we are closer to herd-immunity. The Norwegian authorities estimate that the dark figure is so high that only 3 in 1000 will die when infected.

These parameters are used in epidemic models of all types, so not only in agent-based models. When we wish to examine strategies depending on networks and social behavior, the agent-based models are particularly useful. As more precise data become available, we hope to be able to produce even better models, yielding more precise predictions of the development of the epidemic.