I ricercatori di UGA creano il metodo statistico per predire meglio il reemergence di malattia

Parecchio l'università di ricercatori della Georgia ha collaborato per creare un metodo statistico che può permettere che gli specialisti in previsioni economiche della malattia infettiva e di salute pubblica predicano meglio il reemergence di malattia, particolarmente per le infezioni evitabili di infanzia quali il morbillo e la pertosse.

Come descritto nella biologia di calcolo del giornale PLOS, il loro progetto quinquennale ha provocato un modello che mostra come i cambiamenti sottili nel flusso dei casi riferiti di una malattia possono essere premonitori sia di un'epidemia d'avvicinamento che del successo definitivo di una campagna dell'estirpazione di malattia.

“Speriamo che nell'immediato futuro, saremo a disposizione riflettere e tenere la carreggiata i segnali d'allarme per le malattie emergenti identificate da questo modello,„ abbiamo detto John Drake, professore distinto della ricerca dell'ecologia e Direttore per il centro per l'ecologia delle malattie infettive che ricerca la dinamica delle epidemie biologiche. I suoi progetti in corso comprendono gli studi del virus di Ebola in coronavirus in relazione con la sindrome respiratorio di Medio Oriente e dell'Africa occidentale nel Corno d'Africa.

Negli ultimi anni, il reemergence del morbillo, la parotite epidemica, la polio, la pertosse ed altre malattie vaccino-evitabili ha scintillato un rifocalizzazione sulla preparazione di emergenza.

“La ricerca è stata effettuata in ecologia e climatologia circa i punti di capovolgimento nel mutamento climatico,„ ha detto. “Abbiamo realizzato che questo è matematicamente simile alla dinamica di malattia.„

Drake ed i colleghi hanno messo a fuoco “sul rallentamento critico,„ o sulla perdita di stabilità che si presenta in un sistema mentre un punto di capovolgimento è raggiunto. Ciò che rallenta può derivare da evoluzione dell'agente patogeno, da cambiamenti nelle tariffe del contatto delle persone infettate e dai declini nella vaccinazione. Tutti questi cambiamenti possono pregiudicare la diffusione di una malattia, ma hanno luogo spesso gradualmente e senza molta conseguenza fino ad attraversare un punto di capovolgimento.

La maggior parte dei metodi di analisi di dati sono destinati per caratterizzare la diffusione di malattia dopo che il punto di capovolgimento già è stato attraversato.

Abbiamo veduto che una necessità di migliorare i modi di misurazione controllati come una malattia è, che può essere difficile da fare molto in un sistema complesso, particolarmente quando osserviamo una piccola frazione di numero vero dei casi che accadono.„

Eamon O'Dea, un ricercatore postdottorale nel laboratorio di Drake che mette a fuoco sull'ecologia di malattia

Il gruppo di ricerca ha trovato che le loro previsioni erano coerenti con i risultati ben noti degli epidemiologi britannici Roy Anderson e Robert maggio, che hanno confrontato la durata dei cicli epidemici nel morbillo, nella rosolia, nella parotite epidemica, nella vaiolo, nella varicella, nella scarlattina, nella difterite e nella pertosse a partire dai 1880s agli anni 80. Per esempio, Anderson e maggio hanno trovato che il morbillo in Inghilterra e Galles ha rallentato dopo estesa immunizzazione nel 1968. Similmente, il modello indica che le malattie infettive lente come soglia di immunizzazione si avvicina a. Le leggere variazioni nei livelli di infezione potrebbero essere segnali utili di allarme immediato per il reemergence di malattia che i risultati da un declino nell'assorbimento vaccino, essi hanno scritto.

Il nostro scopo è di convalidare questo sugli a scala ridotta in modo dagli stati e le città possono potenzialmente predire la malattia, che è pratica in termini di come prendere le decisioni circa i vaccini. Ciò potrebbe essere particolarmente utile in paesi in cui il morbillo è ancora un'alta causa della mortalità.„

Eamon O'Dea

Per illustrare come il modello della malattia infettiva si comporta, il gruppo ha creato una visualizzazione che assomiglia ad una serie di ciotole con le palle che le arrivano a fiumi. Nel modello, la copertura vaccino pregiudica lo shallowness della ciotola e la velocità della palla che la arriva a fiumi.

“Molto spesso, il lato concettuale di scienza non è sottolineato tanto come dovrebbe essere ed eravamo soddisfatti di trovare le giuste rappresentazioni per aiutare altre per capire la scienza,„ ha detto Eric Marty, un ricercatore dell'ecologia che si specializza nella visualizzazione di dati.

Come componente del progetto AEREO, che i supporti per prevedere l'emergenza e la riapparizione degli scoppi, Drake e colleghi stanno creando gli strumenti interattivi hanno basato sul rallentamento critico affinchè i ricercatori ed i responsabili della politica utilizzino nelle decisioni della guida e del campo. Per esempio, il gruppo sta sviluppando un cruscotto interattivo che aiuterà gli non scienziati a tracciare ed analizzare i dati per capire la corrente tende per una determinata malattia infettiva. Ora stanno presentando un prototipo ai colleghi ricercatori e stanno prevedendo una versione pubblica nell'anno prossimo.

“Se un modello elaborato dal calcolatore di una malattia particolare fosse sufficiente dettagliato ed accurato, sarebbe possibile predire il corso di uno scoppio facendo uso di simulazione,„ Marty ha detto. “Ma se non avete un buon modello, come è spesso il caso, quindi le statistiche di rallentamento critico potreste ancora darci l'allarme immediato di uno scoppio.„