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Scenari didiffusione di modello dei ricercatori per capire l'impatto di COVID-19

I ricercatori al Niels Bohr Institute, università di Copenhaghen, insieme all'epidemiologo Simonsen solo dall'università di Roskilde fanno parte del comitato consiglianti il governo danese su come affrontare le situazioni che didiffusione differenti tutti abbiamo veduto per spiegare l'anno scorso.

I ricercatori hanno modellato la diffusione delle infezioni nell'ambito di vari scenari e il Coronavirus è risultato non seguire i più vecchi modelli di diffusione di malattia. Una maschera sempre più varia del suo comportamento ed il suo impatto sulla società è emerso così.

In parecchi articoli scientifici, i ricercatori hanno descritto la conoscenza si sono accresciuti fin qui, recentemente intorno al concetto “dei superspreaders„. Risulta che soltanto circa 10% di quelli infettati rappresentano approssimativamente 80% della diffusione dell'infezione. I risultati sono stati pubblicati negli atti del giornale scientifico dell'Accademia nazionale delle scienze, PNAS.

Dove la nostra conoscenza di diffusione di infezioni proviene da?

L'uso dei ricercatori di dati„ alimentare„ e sviluppare i modelli elaborati dal calcolatore viene da una vasta gamma di sorgenti differenti. I comuni danesi hanno tenuto gli inventari della diffusione dell'infezione e questi dati presentano il vantaggio che provengono dalle unità che non sono eccessivamente grandi.

C'è un alto livello di dettaglio e questo significa che uno può illustrare più chiaro lo sviluppo locale e costruire così i parametri per superspreading, a cui Postdoc Julius Kirkegaard ha contribuito. Il tracciato del contatto è un'altra fonte di informazione. In quel caso, il fuoco è sulla localizzazione e sulla limitazione della trasmissione della persona del virus. La terza sorgente è leggermente complicata poichè cerca di seguire la catena delle infezioni via la sequenza del gene del virus.

Chi sono i superspreaders?

Indipendentemente dai quali ricercatori di sorgente esaminano, i risultati consegnano approssimativamente lo stessi: 10% del tutto quelli infettati rappresentano fino a 80% della diffusione dell'infezione. È quindi cruciale, relativamente alla diffusione del virus individuare i cosiddetti superspreaders e scoprire come superspreading accade. I ricercatori sollecitano che, dal momento che, non siamo abbastanza sicuri che cosa costituisce una persona come superspreader.

Può puramente essere giù alle caratteristiche personali e fisiologiche. Inoltre, ci sono vari livelli di superspreading nella popolazione, in modo da non è necessariamente appena una o l'altra. Qualche gente sparge semplicemente il virus di più di altre e la variazione dalle persone con quasi nessuna trasmissione ai superspreaders sono grandi.

Come i ricercatori modellano una popolazione di appena sotto 6 milione persone?

Tre categorie di base sono considerate importanti quando modellano il comportamento della popolazione quando calcolano uno scenario per la diffusione dell'infezione: 1. Il contesto della famiglia, 2. funziona il contesto e 3. La gente casuale di contesti si trova cioè gente in- nella prossimità su trasporto pubblico, alle attività di svago ecc. Il fattore temporale in tutti e tre le è cruciale, poichè richiede tempo infettare l'altra gente. In termini di tempo, queste tre categorie sono in qualche modo identiche quando si tratta delle malattie comuni, ma non di una variante di coronavirus del superpreader.

Ma questo è dove le diverse caratteristiche del virus entrano in gioco: Superspreaders è abbastanza differente una volta trattato in un modello elaborato dal calcolatore. I metodi conosciuti da fisica diventano importanti qui, poichè è necessario da modellare le persone ed i loro contatti.

I ricercatori hanno installato i modelli elaborati dal calcolatore sia per gli scenari con e senza i superspreaders che trasparisce quello che interrompe le aree lavoro come pure gli eventi sportivi ed il trasporto pubblico ha lo stesso effetto quando il modello non cattura i superspreaders in considerazione. Ma quando includiamo i superspreaders, c'è una differenza pronunciata e l'arresto degli eventi pubblici ha un effetto molto maggior.

Malattia che modella le nuove sfide delle fronti di taglio e forte collaborazione interdisciplinare

Le malattie possono comportarsi molto diversamente ed è quindi incredibilmente importante essere sia ready che capace di cambiamento rapido relativamente allo sviluppo dei nuovi modelli che riflettono esattamente le caratteristiche delle malattie differenti come possibile, se speriamo di contenerli.

La variazione biologica dei virus differenti è enorme. SARS-CoV-2 contiene un dispositivo speciale in quanto è al suo più contagioso appena prima che uno sviluppa i sintomi. Ciò è l'opposto esatto di una malattia più precoce che ha minacciato di trasformarsi in in una pandemia, vale a dire SAR, che è principalmente contagioso dopo che uno video i sintomi. I virus sono estremamente commputer avanzati punti deboli specifici di quel ogni ritrovamento da sfruttare. Un nuovo campo di ricerca sta sviluppandosi rapido, che esamina come i virus attaccano le celle nel nostro organismo. COVID-19 è risultato piombo alle progressioni molto differenti di malattia per i pazienti differenti. In quanto sensi, si comporta caotico, come diciamo nella fisica.„

Kim Sneppen, il professor, università di Copenhaghen - facoltà di scienza

Lo studente Bjarke Frost Nielsen ed il professor Kim Sneppen di Ph.D. vede un grande campo di ricerca aperto all'interno della collaborazione fra fisica e biologia. Riunire tante informazioni possibili sui virus differenti è cruciale così permettendo ai physists di spiegare questa conoscenza nella mappatura degli scenari per rispondere a loro.

Il potenziale per ricerca sulla diffusione delle infezioni è grande

Bjarke Frost Nielsen dice: “Dobbiamo creare una casella degli strumenti che contiene un'ampia variazione nel modo che affrontiamo la diffusione della trasmissione, nei nostri programmi informatici. Ciò è la prospettiva che immediata possiamo vedere davanti noi, al momento. La modellistica matematica di malattia è stata intorno per quasi 100 anni, ma purtroppo non molto progresso è stato fatto per quel periodo. Per metterlo senza mezzi termini, le stesse equazioni a partire dagli anni 30 sono oggi ancora in uso. Relativamente ad alcune malattie, possono essere corrette, ma relativamente ad altri possono essere modo fuori. Ciò è dove, come fisici, abbiamo un approccio completamente differente. Ci sono numerosi parametri, cioè, dinamica sociale e molto più interazioni varie fra le persone che possiamo sviluppare i nostri scenari su. Ciò è male necessaria, quando vediamo le variazioni enormi nelle malattie differenti„.

Source:
Journal reference:

Sneppen, K., et al. (2021) Overdispersion in COVID-19 increases the effectiveness of limiting nonrepetitive contacts for transmission control. Proceedings of the National Academy of Sciences. doi.org/10.1073/pnas.2016623118.