Эта недооцененная переменная – ключ к пандемии. И это не R

 

Оригинал здесь: https://www.theatlantic.com/health/archive/2020/09/k-overlooked-variable-driving-pandemic/616548/

Эта недооцененная переменная – ключ к пандемии. И это не R 

Зейнеп Тюфекчи

(Перевод Зои Дымент )

SAKIS MITROLIDIS / AFP / GETTY

 

Есть что-то странное в этой пандемии коронавируса. Даже после нескольких месяцев обширных исследований, которые проводит мировое научное сообщество, многие вопросы остаются открытыми. 

Почему, например, погибло так много людей в северной Италии, а не в остальной части страны? Среди 36 тыс. смертей в пандемии 25 тыс. приходится на три соседних региона, и в одном из них, в Ломбардии, погибло около 17 тыс. человек. Почти все эти смерти произошли в первые несколько месяцев вспышки пандемии. Что произошло в апреле в Гуаякиле (Эквадор), когда за короткий период так много людей, что их тела были брошены на тротуарах и улицах? Почему весной 2020 года незначительное число городов дало значительную часть смертей в мире, в то время как во многих других городах с аналогичной плотностью, погодой, возрастным составом и схемами передвижения ничего подобного не происходило? Чему мы действительно можем научиться у Швеции, которую некоторые приводят как пример успеха из-за низкого числа случаев заболевания и смертей, в то время как остальная Европа переживает вторую волну, а другие считают пример Швеции неудачей, потому что там из-за отсутствия локдауна была высокая с смертность. Почему не оправдались широко распространенные прогнозы о катастрофе в Японии? Непонятные вещи происходят и сейчас.

За последние 9 месяцев я слышал много объяснений этих сильно различающихся траекторий: погода, возраст, витамин D, предшествующий иммунитет, коллективный иммунитет, но ни одно из них не объясняет время или масштаб этих резких различий. Однако существует потенциальный, упускаемый из виду способ понимания этой пандемии, который поможет ответить на эти вопросы, перетасовать многие из текущих горячих споров и, что особенно важно, поможет нам взять под контроль распространение COVID-19.

К настоящему времени многие люди слышали о R0 – базисной репродуктивной характеристике патогена, определяющем его среднюю заразность. Но если вы не читаете научные журналы, вы вряд ли столкнетесь с k, мерой его дисперсии. Определение k звучит сложно, но это просто способ спросить, распространяется вирус стабильно или с большими всплесками, когда один человек заражает сразу несколько других людей. После девяти месяцев сбора эпидемиологических данных мы знаем, что это сверхдисперсный патоген, что означает, что он имеет тенденцию распространяться в группах, но эти знания еще не полностью вошли в наши размышления о пандемии и в нашу профилактику.

Известный теперь R0 – это показатель средней заразности патогена, или среднее число восприимчивых людей, которые, как ожидается, заразятся после контакта с человеком с этим заболеванием. Если один больной заражает в среднем трех других, R0 равен трем. Этот параметр широко рекламируется как ключевой фактор в понимании того, как действует пандемия. Новостные СМИ подготовили для него множество объяснений и визуализаций. Фильмы о пандемии, получившие высокую оценку за научную точность, хвалят за то, что персонажи объясняют «исключительную важность» R0. Панели мониторинга отслеживают его эволюцию в ответ на наши вмешательства в реальном времени, часто именуя R или Rt (Если люди носят маски, изолируются, или у них повышается иммунитет, болезнь больше не может распространяться как раньше, отсюда и разница между R0 и R.) 

К сожалению, средние значения не всегда полезны для понимания распространения явления, особенно, если его поведение сильно варьируется. различается. Если генеральный директор Amazon Джефф Безос заходит в бар, где обычно бывает 100 человек, средний доход в этом баре внезапно превышает 1 миллиард долларов. Если я войду в этот бар, мало что изменится. Ясно, что среднее значение не так полезно для понимания распределения богатства в этом баре или того, как его изменить. Иногда среднее ничего не сообщает. Между тем, если в баре есть человек, инфицированный COVID-19, а также если бар плохо вентилируется и в нем шумно, что заставляет людей громко говорить на близком расстоянии, потенциально почти все в этом помещении могут быть инфицированы – закономерность, которая наблюдалась много раз с начала пандемии, и это точно так же не улавливается с помощью R. И тут появляется дисперсия.

Бывают случаи COVID-19, когда, похоже, один человек заразил 80% людей в комнате или более всего за несколько часов. Но в других случаях COVID-19 может быть на удивление менее заразным. Чрезмерная дисперсия и чрезмерное распространение этого вируса обнаружили исследователи во всем мире. Растущее количество исследований показывает, что большинство инфицированных людей не могут заразить ни одного человека. В недавнем исследовании было обнаружено, что в Гонконге, где проводились обширные исследования и отслеживание контактов,  около 19 процентов случаев были ответственны за 80 процентов передачи, в то время как в 69 процентах случаев инфицированные люди не заразили ни одного человека. Это не редкость: многочисленные исследования с самого начала показали, что 10–20 процентов инфицированных людей могут быть ответственны за 80–90 процентов передачи, а многие люди практически не передают инфекцию.

Такое сильно искаженное, несбалансированное распределение означает, что несколько неудачных событий или несколько групп с высоко распространяющейся инфекцией может привести к кардинально разным результатам даже для схожих стран. Ученые посмотрели глобально на известные случаи ранней интродукции, когда инфицированный человек приезжал в какую-то страну, и обнаружили, что в некоторых местах такие завезенные случаи не приводили к смертельным исходам или известным инфекциям, в то время как в других они вызывали масштабные вспышки. Используя геномный анализ, исследователи из Новой Зеландии изучили более половины подтвержденных случаев в стране и обнаружили, что в первые месяцы произошло 277 отдельных интродукций и что только 19 процентов интродукций привели к более чем одному дополнительному случаю. Недавний обзор показывает, что это может быть правдой даже в местах скопления людей, таких как дома престарелых, и что может потребоваться множественная интродукция, прежде чем начнется вспышка. Между тем, в Тэгу (Южная Корея) только одна женщина, «Пациент 31», способствовала появлению более 5000 известных случаев в мегацерковной группе.

Неудивительно, что SARS-CoV, предыдущее воплощение SARS-CoV-2, вызвавший вспышку SARS в 2003 году, также имел чрезмерную дисперсию: большинство инфицированных людей не передавали его, но несколько событий с высоким распространением вируса вызвали большую часть заражения. MERS, еще один кузен SARS по коронавирусу, также чрезмерно распространялся, но, к счастью, он не передается хорошо среди людей – пока еще.

 

Такое поведение, то чрезмерно инфекционное, то довольно неинфекционное, как раз улавливает k, а сосредоточение на R это скрывает. Самуэль Скарпино, доцент кафедры эпидемиологии и сложных систем в Северо-Восточном университете, сказал мне, что была огромная проблема, особенно для органов здравоохранения в западных странах, где руководство пандемией ориентировалось на те же принципы, что и при гриппе – и не без причины, потому что пандемия гриппа представляет реальную угрозу. Однако у гриппа нет такого уровня группового поведения.

 Мы можем рассматривать паттерны заболеваний как детерминированные или стохастические: в первом случае распространение вспышки похоже на линейное линейно и предсказуемо; во втором гораздо большую роль играет случайность, и делать прогнозы трудно, если вообще возможно. При детерминированных траекториях мы ожидаем, что то, что произошло вчера, даст нам хорошее представление о том, чего ожидать завтра. Но стохастические явления не работают подобным образом – одни и те же входные данные не всегда дают одинаковые выходные данные, и все может быстро переключаться из одного состояния в другое. Как сказал мне Скарпино: «Заболевания, подобные гриппу, в значительной степени детерминированы, и R0 (хотя и ошибочный) рисует почти правильную картину (почти невозможно остановить, пока не будет вакцины)». Но все может быть не так с чрезмерно распространяющимися болезнями.

 Природа и общество изобилуют такими несбалансированными явлениями, среди которых есть такие, которые работают в соответствии с принципом Парето, названным так в честь социолога Вильфредо Парето. Идею Парето иногда называют принципом 80/20: 80 процентов представляющих интерес результатов обусловлены 20 процентами входных данных, хотя цифры не обязательно должны быть точно такими.  Скорее, принцип Парето означает, что небольшое количество событий или людей несет ответственность за большинство последствий. Это не будет сюрпризом для любого, кто работал, например, в сфере услуг, где небольшая группа проблемных клиентов может создать необходимость в большей части дополнительной работы. В подобных случаях проблема может быть решена только за счет оказания помощи этим клиентам или предоставления им значительной скидки, но, если жалобы все еще появляются, потребуются другие стратегии. Точно так же сосредоточение внимания только на R или использование руководства по борьбе с пандемией гриппа не обязательно сработает в условиях сверхдисперсной пандемии.

Хитоши Оситани, член Национальной целевой группы по COVID-19 при Министерстве здравоохранения, труда и социального обеспечения Японии и профессор Университета Тохоку, сказал мне, что Япония с самого начала сосредоточила внимание на влиянии чрезмерной дисперсии, и их подход больше похож на рассмотрение в лесу не отдельных деревьев, а их кластеров. Он считает, что западный мир увлекся деревьями и затерялся среди них. Чтобы эффективно бороться со сверхраспространяющейся болезнью, директивным органам необходимо выяснить, почему происходит сверхраспространение, и им необходимо понять, как это влияет на все, включая наши методы отслеживания контактов и наши режимы тестирования.

Может быть много разных причин сверхраспространения патогена. Желтую лихорадку распространяет, в основном, комар Aedes aegypti, но до тех пор, пока не была обнаружена роль этого насекомого, схема ее передачи сбивала с толку многих ученых. Считалось, что туберкулез распространяется воздушно-капельным путем, пока в результате хитроумных экспериментов не было доказано, что он передается по воздуху. О сверхраспространении SARS-CoV-2 еще многое неизвестно. Возможно, некоторые люди являются супер-излучателями вируса, так как они распространяют его намного больше, чем другие люди. Как и в случае с другими заболеваниями, паттерны контактов, безусловно, играют определенную роль: политический деятель, участвующий в кампании, или студент в общежитии колледжа сильно отличаются тем, сколько людей они потенциально могут заразить, по сравнению, скажем, с пожилым человеком, живущим в небольшой семье. Однако, глядя на эпидемиологические данные за девять месяцев, мы получаем важные ключи к разгадке некоторых факторов.

Одно исследование за другим оказывает, что кластеры, в которых чрезмерно распространяется COVID-19, в подавляющем большинстве случаев возникают в плохо вентилируемых помещениях, где со временем собирается много людей – на свадьбах, в церквях, хорах, спортзалах, похоронах, ресторанах, и особенно там, где громко разговаривают или поют без масок. Для того чтобы произошли события с чрезмерным распространением вируса, одновременно должно случиться много разного, и риск не одинаков в каждой обстановке и деятельности, о чем рассказала мне Муге Чевик, клинический преподаватель по инфекционным болезням и медицинской вирусологии в Университете Сент-Эндрюс и соавтор недавнего обширного обзора условий передачи COVID-19.

Чевик указывает на «длительный контакт, плохую вентиляцию, очень заразного человека [и] скопление людей» как на ключевые элементы для чрезмерного распространения вируса. Оно также может происходить за пределами помещения, на расстоянии более 2,5 м, потому что SARS-CoV-2 – патоген, вызывающий COVID-19, – может перемещаться по воздуху и накапливаться, особенно при плохой вентиляции. Учитывая, что некоторые люди заражают других до того, как у них проявляются симптомы, или когда у них очень легкие симптомы, или когда они вообще болеют бессимптомно, не всегда возможно узнать, насколько мы сами заразны. Мы даже не знаем, есть ли еще какие-то факторы, влияющие на чрезмерное распространение вируса, которые могут обнаружиться впоследствии. Однако нам не нужно знать о всех достаточных факторах, влияющих на чрезмерное распространение, чтобы избежать того, что кажется необходимым в большинстве случаев: контакта с большим количеством людей, особенно в плохо вентилируемых помещениях, особенно без масок. Натали Дин, биостатист из Университета Флориды, объяснила мне, что, учитывая огромное количество таких групп, нацеливание на них было бы очень эффективным для снижения показателей передачи вируса.

 Чрезмерная дисперсия должна также повлиять на наши усилия по отслеживанию контактов. Фактически, нам может потребоваться перевернуть все вверх дном. Прямо сейчас многие государства и страны занимаются так называемым прямым, или перспективным, отслеживанием контактов. После выявления инфицированного человека мы пытаемся выяснить, с кем он взаимодействовал, чтобы можно было предупредить, протестировать, изолировать и поместить в карантин этих людей, имеющих высокий риск заражения. Но это не единственный способ отслеживать контакты. К тому жен, из-за чрезмерной дисперсии он не всегда дает наибольшую выгоду. Во многих случаях мы должны попытаться действовать в обратном направлении, чтобы увидеть, кто первым заразил данного субъекта.

Из-за чрезмерной дисперсии большинство людей заразятся от того, кто заразил и других людей, потому что лишь небольшой процент людей заражает сразу многих других, а большинство вообще никого не заражает или заражает одного человека. Как объяснил мне Адам Кухарски, эпидемиолог и автор книги «Правила заражения», если мы можем использовать ретроспективное отслеживание контактов, чтобы найти человека, заразившего нашего пациента, а затем проследить прямые контакты инфицированного пациента, мы, как правило, сможем обнаружить намного больше случаев, по сравнению с прямым отслеживанием контактов инфицированного пациента, которые просто указывают на контакты, многие из которых все равно не приведут к заражению, потому что большинство цепей передачи прерываются сами по себе.  

Причина важности обратного прослеживания аналогична тому, что социолог Скотт Л. Фельд назвал парадоксом дружбы: у ваших друзей в среднем будет больше друзей, чем у вас. (Извините!) Это просто, если взглянуть на сетевой уровень. Дружба распределяется неравномерно; у некоторых людей много друзей, и ваш круг друзей с большей вероятностью будет включать этих социальных бабочек, потому что как могло быть иначе? Они дружили с вами и другими. И эти социальные бабочки увеличивают среднее количество друзей, которых ваши друзья сравнивают с вами, обычным человеком. (Конечно, это не относится к самим социальным бабочкам, но чрезмерная дисперсия означает, что их гораздо меньше.) Точно так же зараженный человек, передающий болезнь, подобен пандемической социальной бабочке: среднее количество людей, которых они заражают, будет намного выше, чем у большинства населения, которое будет передавать болезнь гораздо реже. В самом деле, как математически показывают Кучарски с соавторами, чрезмерная дисперсия означает, что «одно только прямое отслеживание может в среднем выявить самое большее среднее число вторичных инфекций (т. Е. R)»; напротив, «обратное отслеживание увеличивает максимальное количество отслеживаемых лиц в 2-3 раза, поскольку отмеченные случаи с большей вероятностью будут происходить из инфицированных кластеров, чем служить основой для создания новых».

Даже в условиях пандемии с чрезмерной дисперсией есть смысл проводить прямое отслеживание, чтобы иметь возможность предупреждать и тестировать людей, если есть дополнительные ресурсы и возможности для тестирования. Но не имеет смысла выполнять прямое прослеживание, если нет достаточно ресурсов для обратной трассировки и поиска кластеров инфицированных, которые наносят большой ущерб.

Еще одно важное последствие чрезмерной дисперсии заключается в том, что она подчеркивает важность определенных видов быстрых и дешевых тестов. Рассмотрим преобладающую в настоящее время модель тестирования и прослеживания. Во многих местах органы здравоохранения пытаются отследить и найти прямые контакты инфицированного человека: всех, с кем они контактировали с момента заражения, а затем делается попытка проверить всех контактирующих с помощью дорогостоящих, медленных, но высокоточных тестов ПЦР (полимеразная цепная реакция). Но это не обязательно лучший способ в условиях, когда кластеры так важны для распространения болезни.

 ПЦР-тесты выявляют сегменты РНК коронавируса в образцах из носовых мазков – будто ищут его сигнатуру. Такие диагностические тесты оценивают по двум различным параметрам: хороши ли они для выявления людей, которые не инфицированы (специфичность), и хороши ли они для выявления инфицированных (чувствительность)? ПЦР-тесты очень точны по обоим параметрам. Тем не менее, они медленные и дорогие, и требуют проведения в медицинском учреждении глубокого и неудобного мазка из носа. Медленная обработка теста означает, что люди не получают нужную им информацию своевременно. Хуже того, тесты ПЦР настолько отзывчивы, что могут обнаруживать крошечные остатки сигнатур коронавируса спустя долгое время после того, как кто-то перестал быть заразным, что может привести к ненужным карантинным мерам.

 Между тем, исследователи показали, что быстрые тесты, которые очень точны для выявления людей, не страдающих этим заболеванием, не так хороши для выявления инфицированных, чтобы помочь сдержать эту пандемию. Как сказал мне Дилан Моррис, докторант по экологии и эволюционной биологии из Принстона, дешевые тесты с низкой чувствительностью могут помочь смягчить пандемию, даже если она не является чрезмерно диспергированной, но они особенно ценны для идентификации кластеров во время чрезмерной дисперсии. Это особенно полезно, потому что некоторые из этих тестов анализируют слюну, есть и другие, менее инвазивные методы, их можно реализовать за пределами медицинских учреждений.

При чрезмерной дисперсии идентификация случаев передачи (некто заразил кого-то) более важна, чем идентификация инфицированных людей. Допустим, есть инфицированный человек и его 20 прямых контактов - людей, которых он встретил после заражения. Допустим, мы тестируем 10 из них с помощью дешевого экспресс-теста и получаем результаты через час или два. Это не лучший способ точно определить, кто из этих 10 заболел, потому что в нашем тесте могут быть упущены некоторые положительные результаты, но для наших целей это нормально. Если все отрицательные, мы можем действовать так, как будто никто не инфицирован, потому что тест довольно хорошо обнаруживает отрицательные результаты. Однако в тот момент, когда мы находим несколько передач, мы знаем, что у нас может быть чрезмерное распространение, и мы можем предположить, что все 20 человек положительные и должны самоизолироваться: если есть одна или две передачи, вероятно, их гораздо больше, именно из-за кластерного поведения. В зависимости от возраста и других факторов мы можем тестировать этих людей индивидуально с помощью тестов ПЦР, которые могут точно определить, кто инфицирован, или попросить всех подождать.

Скарпино сказал мне, что чрезмерная дисперсия увеличивает полезность общих методов, примером чего может служить тестирование сточных вод, особенно в местах скопления людей, таких как общежития или дома престарелых, поскольку позволяет нам обнаруживать кластеры, не проверяя всех. Тестирование сточных вод также имеет низкую чувствительность; оно может пропустить положительные результаты, если инфицировано слишком мало людей, но это нормально для целей скрининга населения. Если тестирование сточных вод сигнализирует о том, что инфекции, скорее всего, нет, нам не нужно проверять всех, чтобы найти все возможные случаи. Однако в тот момент, когда мы видим признаки кластера, мы можем быстро изолировать всех, снова ожидая, в зависимости от ситуации, дальнейшего индивидуального тестирования с помощью тестов ПЦР.

К сожалению, до недавнего времени многие такие дешевые тесты задерживались регулирующими органами в Соединенных Штатах – отчасти потому, что они были обеспокоены относительной недостаточной точностью выявления положительных случаев по сравнению с тестами ПЦР, но это беспокойство затеняло полезность этих тестов на популяционном уровне при этом конкретном чрезмерно дисперсионном патогене.

Вернемся к загадкам этой пандемии: что произошло на раннем этапе, что привело к столь радикально различающимся траекториям в похожих местах? Почему наши обычные аналитические инструменты – тематические исследования, сравнения между странами – не дали нам более точных ответов? У нас нет достаточно удовлетворительного для интеллекта объяснения, но из-за чрезмерной дисперсии и стохастичности вируса, можно только сказать, что в наиболее пострадавших регионах, по крайней мере, вначале, просто было несколько неудачных ранних событий чрезмерного распространения. Тут речь не идет о простом невезении: густонаселенность, пожилое население и коллективная жизнь, например, сделали города по всему миру более восприимчивыми к вспышкам по сравнению с сельскими, менее густонаселенными районами и городами с более молодым населением, меньшим количеством общественного транспорта или более здоровым населением. Но почему это случилось в феврале в Тэгу, а не в Сеуле, несмотря на то что два города находятся в одной стране, имеют общее правительство, похожее население, погоду и многое другое? Каким бы неприятным это ни было, иногда ответ заключается просто в том, где оказались пациентка № 31 и мегацерковь, которую она посещала.

Чрезмерная дисперсия мешает нам усваивать уроки из мира, потому что мы используем привычные представления о причине и следствии. Например, события, которые приводят к распространению или нераспространению вируса, асимметричны по своей способности информировать нас. Возьмем получивший широкую огласку случай в Спрингфилде (штат Миссури), когда два инфицированных парикмахера, оба в масках, продолжали работать с клиентами, пока у них были симптомы. Оказалось, что у 139 зараженных клиентов не было обнаружено явных инфекций (67 были непосредственно протестированы; остальные не сообщили о заболевании). Хотя существует множество свидетельств того, что маски имеют решающее значение для подавления передачи, само по себе это событие не скажет нам, работают ли маски. Напротив, изучение передачи при более редком событии может быть весьма информативным. Если бы эти два парикмахера передали вирус большому количеству людей, несмотря на то что все посетители были в масках, это стало бы важным доказательством того, что, возможно, маски бесполезны для предотвращения чрезмерного распространения.

Сравнения также дают нам меньше информации по сравнению с явлениями, для которых вход и выход связаны более тесно. В таком случае мы можем проверить наличие фактора (например, солнечного света или витамина D) и посмотреть, коррелирует ли он со следствием (уровнем заражения). Но все намного сложнее, когда последствия могут сильно варьироваться в зависимости от нескольких удачных случаев, когда какой-то человек оказался в каком-то месте –где-то в середине февраля в Южной Корее. Это одна из причин, по которой при сравнении нескольких стран не удается выявить динамику, которая в достаточной мере объясняет траектории в разных местах.

Как только мы признаем чрезмерное распространение в качестве ключевого рычага, страны, которые выглядят так, как будто они были слишком расслаблены в некоторых аспектах, станут выглядеть совершенно иначе, и наши обычные поляризованные дебаты о пандемии также прекратятся. Возьмите Швецию, предполагаемый пример большого успеха или ужасного провала неограниченного коллективного иммунитета, в зависимости от того, кого вы спросите. На самом деле, хотя Швеция и многие другие страны не смогли защитить пожилых людей в учреждениях коллективного проживания, ее меры, направленные против чрезмерного распространения, были строже, чем во многих других европейских странах. Хотя здесь не было полной изоляции, на что обратил мое внимание Кухарски, Швеция ввела ограничение в 50 человек для собраний в помещении в марте и не сняла это ограничение, хотя многие другие европейские страны ослабили подобные ограничения после отражения первой волны (Многие вновь ограничивают размеры скоплений после возрождения пандемии). Кроме того, в стране маленькие домохозяйства и меньше домохозяйств, состоящих из нескольких поколений, по сравнению с большей частью Европы, что еще больше ограничивает возможности передачи и появления кластера. Школы оставались полностью открытыми, без дистанций и масок, но только для детей до 16 лет, которые вряд ли могут стать чрезмерными распространителями этой болезни. Риски как передачи, так и заболевания повышаются с возрастом, и Швеция полностью перешла на онлайн-обучение для группы повышенного риска – учащихся старших классов школ и университетов, в противоположность тому, что мы сделали в Соединенных Штатах. Там также поощрялось социальное дистанцирование и были закрыты расположенные в закрытом помещении центры, в которых не соблюдались правила. С точки зрения чрезмерной дисперсии и чрезмерного распространения, Швеция не была самой слабой страной, но и не самой строгой. Она просто не заслуживает такого чрезмерного места в наших дебатах по оценке различных стратегий. 

Хотя чрезмерная дисперсия затрудняет некоторые обычные методы изучения причинно-следственных связей, мы можем изучать неудачи, чтобы понять, какие условия превращают невезение в катастрофу. Мы также можем изучить устойчивый успех, потому что невезение в конечном итоге коснется всех, и имеет значение реакция. 

Наиболее информативными примерами могут быть те страны, которым вначале не повезло, как Южной Корее, но они смогли добиться значительного подавления вспышки. Напротив, Европу сильно хвалили на раннем этапе, но это было преждевременно; во многих странах сейчас наблюдается повсеместный рост случаев заболевания, и по некоторым показателям она похожа на Соединенные Штаты. Фактически, достижение Европой определенного успеха этим летом и расслабление, включая открытие мероприятий в закрытых помещениях, с большим количеством участников, поучительно в другом важном аспекте борьбы с чрезмерно диспергированным патогеном: по сравнению с более стабильным режимом успех в стохастическом сценарии может быть более хрупким, чем казалось.

Когда в стране происходит слишком много вспышек, это почти как если бы пандемия перешла в «режим гриппа», как выразился Скарпино, что означает высокие, устойчивые уровни распространения среди населения, даже если большинство инфицированных людей не передают инфекцию дальше. Скарпино объяснил, что, если не принимать достаточно радикальных мер, COVID-19 может продолжать распространяться из-за огромного количества уже существующих цепочек. Кроме того, такое число цепочек может в конечном итоге вызвать появление новых кластеров, что еще больше ухудшит ситуацию. 

По словам Кухарски, относительно спокойный период может скрыть, насколько быстро может возникнуть крупная вспышка и как несколько связанных усиливающих событий усиления могут быстро превратить, казалось бы, контролируемую ситуацию в катастрофу. Нам часто говорят, что, если Rt, показатель среднего распространения в реальном времени, больше единицы, пандемия растет, а при значении этого показателя ниже единицы пандемия прекращается. Это может быть верным для эпидемии, которая не является чрезмерно диспергированной, но хотя Rt меньше единицы, безусловно, хорошо, ошибочно полагать, что низкий Rt слишком утешителен, когда всего несколько событий могут вновь вызвать массовые вспышки. Ни одна страна не должна забывать о пациентке № 31 из Южной Кореи.

Тем не менее, чрезмерная дисперсия также является поводом для надежды, о чем свидетельствует агрессивный и успешный ответ Южной Кореи на эту вспышку, с использованием режима массового тестирования, отслеживания и изоляции. С тех пор Южная Корея также проявляет постоянную бдительность и демонстрирует важность обратного отслеживания. Когда недавно в Сеуле возникла серия кластеров, связанных с ночными клубами, органы здравоохранения активно отслеживали и тестировали десятки тысяч людей, связанных с этими заведениями, независимо от их связи с указанным случаем и соблюдением социального дистанцирования – разумный ответ, учитывая что мы знаем, что возбудитель переносится по воздуху. 

Возможно, одним из самых интересных случаев была Япония, страна со средним везением, рано попавшая в ловушку и следовавшая, казалось бы, нетрадиционной модели, не проводившая массового тестирования и никогда полностью не закрывавшаяся. К концу марта влиятельные экономисты публиковали отчеты с ужасными предупреждениями, предсказывающими перегрузку больничной системы и резкий рост числа смертей. Однако предсказанная катастрофа так и не произошла, и, хотя страна столкнулась в дальнейшем с некоторыми всплесками, там не было большого подъема смертности, несмотря на пожилое население, непрерывное использование общественного транспорта, города с высокой плотностью и отсутствие формального локдауна.

Дело не в том, что Япония вначале находилась в лучшем положении, чем Соединенные Штаты. Оситани сказал мне, что, как и в США и Европе, в Японии изначально не было возможностей широкомасштабного проведения ПЦР-тестов. Он также не могла объявить полный локдаун или заставить уйти на строгую самоизоляцию. Даже при всем желании в Японии это было бы невозможно с юридической точки зрения. 

Оситани сказал мне, что в Японии они заметили признаки чрезмерной дисперсии COVID-19 еще в феврале и поэтому создали стратегию, в которой основное внимание уделяется блокировке кластеров, предотвращению воспламенению одного кластера от другого. Оситани сказал, что, по его мнению, «цепь передачи не может поддерживаться без цепочки кластеров или мегакластера». Таким образом, Япония применила подход с перебором кластеров, в том числе предприняла агрессивную обратную трассировку для выявления кластеров. Япония также сосредоточилась на вентиляции, населению рекомендовали избегать мест, где встречаются три фактора: толпа, замкнутое пространство и тесный контакт, особенно если люди разговаривают или поют. Здесь объединили науку о чрезмерной дисперсии с пониманием о передаче вируса по воздуху, досимптомной и внесимптомной передаче.  

Оситани противопоставляет японскую стратегию, в которой почти все важные особенности пандемии были учтены раннем этапе, с ответом Запада, пытающегося ликвидировать болезнь «случай за случаем», хотя это не всегда основной путь ее распространения. Действительно, Япония прекратила рассмотрение случаев, но сохраняла бдительность, когда правительство начало замечать рост числа случаев в сообществе, в апреле оно ввело чрезвычайное положение и изо всех сил старалось стимулировать те виды бизнеса, которые могут привести к чрезмерному распространению вируса, например театры, концертные площадки и спортивные стадионы временно закрыли. Теперь в школах снова проводятся обычные занятия, и даже стадионы открыты, но без песнопений.

Дело не всегда в ограничивающих правилах, а в том, нацелены ли они на действительно опасные вещи. По словам Морриса, приверженность Японии «блокировке кластеров» позволила ей добиться впечатляющих мер по смягчению последствий с помощью разумно выбранных ограничений. Страны, игнорирующие чрезмерное распространение, рискуют получить худшее из обоих миров: обременительные ограничения, которые не позволяют добиться существенного смягчения последствий. Недавнее решение Великобритании ограничить собрания на открытом воздухе до шести человек и оставить пабы и бары открытыми – лишь один из многих таких примеров. 

Можем ли мы вернуться к гораздо более нормальной жизни, сосредоточившись на ограничении условий для развития чрезмерно распространяющихся событий, активно участвуя в блокировке кластеров и развертывая дешевое и быстрое массовое тестирование, как только снизим количество случаев до достаточно низкого числа, чтобы осуществить такую стратегию? (Во многих местах с низким уровнем передачи инфекции это можно сделать немедленно). Как только мы поищем и увидим лес, нам будет легче найти выход.