Вирус, который сломал планету. Почему SARS-CoV-2 такой особенный и что нам с ним делать

Вспышки надежды

Гипотезу о возможности сдерживать распространение болезней с маленьким и средним дисперсионным параметром k точечными мерами косвенно подтверждают несколько случаев локальных вспышек COVID-19 в странах, где коронавирус удалось быстро победить или почти победить. В начале мая в пригороде Сеула Итэвоне было зарегистрировано около 130 случаев заражения, притом что до этого уже много недель вновь инфицированных можно было пересчитать по пальцам одной руки. Все заразившиеся подхватили коронавирус в ночных клубах, по которым на выходных прошелся один суперраспространитель[383]. Примерно тогда же во Франкфурте-на-Майне состоялась традиционная служба в баптистской церкви. Через несколько дней в городе стало быстро расти число инфицированных COVID-19, и к концу месяца их было уже две сотни. За Франкфуртом последовал небольшой городок Бремерхафен: там тоже на службе в церкви заразилось минимум 44 человека[384]. Обычно такие сообщения воспринимаются с тревогой — мол, как бы опять не начался экспоненциальный рост. На самом деле это в некотором смысле хорошие новости. Тот факт, что после снятия ограничений новые случаи появляются не равномерно по популяции, а кластеризуются в местах большого скопления народа в замкнутых помещениях, указывает на «суперраспространительный» характер эпидемии. А это, в свою очередь, дает возможность загасить ее локальными интервенциями.

Ковровые ограничения — то есть всеобщие карантины — в случае болезней с промежуточными значениями k (как у COVID-19) работают хуже прицельных мероприятий. Они повышают гомогенность (однородность) популяции, а чтобы снизить шансы суперраспространителей заразить много людей, ее нужно, наоборот, уменьшать. Другими словами, при небольшом k точечными мерами можно добиться того же результата, что и повальным карантином, но гораздо дешевле и безопаснее для экономики. Всеобщий карантин для таких заболеваний осмысленно вводить только в крайних случаях, когда ситуация уже вышла из-под контроля, как было, скажем, в Италии.

Вторая работа, объясняющая, как кластеризация помогает нам бороться с эпидемией, посвящена параметру под названием «устойчивая гетерогенность» (persistent heterogeneity), в некотором смысле родственнику дисперсионного параметра[385]. Дисперсионный параметр определял, одинаково ли количество людей, которых может заразить каждый носитель. Смысл устойчивой гетерогенности сводится к тому, что разные люди в силу социальных и биологических причин в различной степени рискуют заразиться коронавирусом. Скажем, врачи, продавцы, обитатели домов престарелых или любители выпить в шумных барах после покатушек в Альпах в феврале-марте, пока еще не ввели ограничения, — очевидные группы риска. Граждане, дисциплинированно самоизолировавшиеся еще в начале весны, или те, кто в принципе всегда работает из дома, наоборот, находятся в относительной безопасности. Соответственно, первыми довольно резво перезаражаются люди из групп риска: для них R_eff — эффективное репродуктивное число, то есть количество заразившихся от одного носителя в этой конкретной популяции заметно выше, чем в среднем. Именно эти люди являются основными драйверами первой волны. Внутри группы добросовестных сидельцев R_eff намного ниже. В результате в группах риска будет быстро достигнут коллективный иммунитет — локально! — и вирус перестанет распространяться среди их представителей. И даже если формальный порог коллективного иммунитета в кластере преодолен не будет, по мере роста числа переболевших вирусу будет все сложнее находить новых хозяев.