Nulti pacijent

Podeli :
  •  
  •  
  •  
  •  

Fig3Sjećate se filma “Outbreak”? Gdje američki virolog (Dustin Hoffman) pokušava pronaći nultog pacijenta kojeg je mali majmun zarazio sa smrtonosnim virusom. Pronalazak nultog pacijenta može pomoći epidemiolozima u određivanju kako, kada i zašto je izbila epidemija neke bolesti.

Tijekom moderne povijesti zaraznih bolesti (Tifus, HIV, svinjska gripa) epidemiolozi su identificirali nekoliko ljudi za koje se vjeruje da su nulti pacijenti: Mary Mallon (Tifus), Gaëtan Dugas (HIV), Édgar Enrique Hernández (svinjska gripa) i drugi.

Epidemiolozi najčešće utvrđuju nultog pacijenta anketiranjem zaraženih osoba i raspetljavanjem mogućih prijenosa zaključivanjem unazad koristeći vremenske informacije o vremenu zaraze, oporavka i kontakta. Ali kada informacije o vremenima kontakata su nepoznata ili kada je zaraza asimptomatska jednostavno zaključivanje unatrag u vremenu tko je pacijent nula postaje preteško zbog prevelikog broja mogućih kombinacija.

Nino Antulov-Fantulin s Instituta Ruđer Bošković u Zagrebu zajedno s kolegama Alenom Lančićem, Tomislavom Šmucom, Hrvojem  Štefančićem te Milom Šikićem razvio je novu metodu pronalaska ‘nultog pacijenta’.

Metoda radi tako da se uspoređuje trenutna slika zaražene populacije sa simulacijama dinamike širenja zaraze, a modelom se izračunava vjerojatnost je li neka osoba unutar te populacije zapravo izvor zaraze ili nulti pacijent.

Modelom nije moguće uvijek pronaći nultog pacijenta, ali ne zbog ograničenosti modela, nego zbog granica odredivosti samog procesa. Međutim, ova metoda se može se pokazati vrlo korisnom u sužavanju potrage za izvorom epidemija. Rezultate istraživanja objavio je ugledan znanstveni časopis Physical Review Letters.

Antulov-Fantulin i njegovi kolege zaraženu populaciju prikazali su pomoću modela kompleksnih mreža, u kojoj svaki čvor reprezentira pojedinca, a veze predstavljaju kontakte unutar populacije. Zaraženi čvor može zaraziti svoje susjede i svaki čvor se može oporaviti od zarazne bolesti.

Usporedbom promatrane realizacije epidemije sa simulacijama širenja dotične zarazne bolesti među tom populacijom, nova metoda može procijeniti vjerojatnost da je neki čvor ‘nulti pacijent’.

Model polazi od toga da je svaki zaraženi ili oporavljeni čvor u mreži mogući izvor zaraze, te nakon toga sugerira najizglednijeg kandidata među njima. Učinkovitost procjene izvora ovisi o tome širi li se zaraza lako ili ne, zatim o vremenu oporavka od bolesti, veličini mreže te trenutku u kojem je napravljena slika zaražene populacije (prikupljeni podaci o razmjerima epidemije).

U slučaju zaraze koja se brzo širi, model relativno lagano i s velikom vjerojatnošću locira nultog pacijenta, no ukoliko se zaraza širi sporije, ta vjerojatnost opada.

Posebno je zanimljivo i to da je hrvatski tim otkrio da postoje granice odredivosti nultog pacijenta, odnosno kada svi čvorovi u mreži postaju jednako izgledni s obzirom na promatranu realizaciju epidemije na mreži.

Osim primjene navedene metode za otkrivanje nultog pacijenta, moguće je istu metodu primjeniti za otkrivanje izvora širenja tračeva u socijanim mrežama.

Podeli :
Share on Facebook0Tweet about this on TwitterShare on Google+0Share on LinkedIn0Email this to someone

Podeli :
  •  
  •  
  •  
  •