14 октября 2021 г 
Лидеры мыслиДоктор. Марк ПенниПостдокторский исследовательУниверситет Ватерлоо
В нашем последнем интервью News-Medical поговорила с доктором. Марк Пенни о своих исследованиях в области продолжающейся пандемии COVID-19 и о том, как мы можем улучшить прививки COVID-19 с помощью приложений для отслеживания контактов.
Что вдохновило ваше последнее исследование COVID-19?
По образованию я физик-математик, и до пандемии мои исследования были сосредоточены на применении топологии к квантовой теории поля. Во время нашей первой блокировки я начал говорить с некоторыми коллегами из Института теоретической физики по периметру о том, как мы можем применять модели из физики, в частности, теории перколяции, для понимания COVID-19.
В итоге мы создали междисциплинарную группу физиков вместе со специалистами по моделированию инфекционных заболеваний и вакцинации. Существует несколько классических исследований в теории перколяции, которые показывают, что скорость распространения инфекционного заболевания увеличивается, когда у населения больше различий в количестве контактов. Наша первоначальная мотивация состояла в том, чтобы лучше понять, как эти неоднородности в моделях контактов с людьми влияют на вмешательства общественного здравоохранения.
Изображение предоставлено: Lightspring / Shutterstock.com
Пандемия COVID-19 научила нас тому, что, сотрудничая вместе, можно быстро добиться научных достижений. Как можно реализовать этот уровень сотрудничества в программах вакцинации COVID-19?
Это исследование, безусловно, было результатом сотрудничества. Когда мы впервые подумали об этом проекте, наш соавтор Ли Смолин был мудрым, чтобы предположить, что если мы хотим оказать какое-либо влияние, нам нужно работать вместе с экспертами по инфекционным заболеваниям.
Итак, мы объединились с Крисом Баучем, Мадхуром Анандом и Эдом Томмсом. Мы также добавили тогдашнего аспиранта Ли Игита Яргича, который является другим ведущим автором статьи и с которым я очень тесно работал.
Вакцины, в некотором смысле, по своей сути являются совместными: они обеспечивают защиту не только для человека, получающего их, но часто и для тех, кто с ними связывается. Более конкретно, безусловно, существует необходимость в сотрудничестве и совместном использовании ресурсов для обеспечения справедливого доступа к вакцинам COVID-19 во всех странах.
В местном масштабе кампаниям по вакцинации может препятствовать сильная степень преференциальной привязанности между неиммунизированными людьми, что позволяет более свободно распространять болезнь среди неиммунизированных. Такая преференциальная привязанность может быть симптомом разделения внутри сообщества вокруг вакцинации.
Как работают приложения для отслеживания контрактов COVID-19?
В разных странах применяются разные подходы к отслеживанию цифровых контактов. Один популярный подход использует Bluetooth для создания децентрализованного зашифрованного журнала контактов. Google / Apple Exposure Notification API и BlueTrace являются двумя основными реализациями. Первый используется в Канаде, Европе и некоторых штатах США, а второй — в Сингапуре, Новой Зеландии и Австралии.
«Децентрализованный журнал контактов», о котором я говорил выше, является, по крайней мере, на мой взгляд, самой захватывающей частью этих приложений для отслеживания контрактов. Основная идея заключается в том, что всякий раз, когда два человека, использующие приложение, в течение некоторого времени обмениваются криптографическими токенами для записи своего контакта. На устройстве каждого пользователя есть журнал, в котором перечислены все контакты, которые у них были, за исключением того, что записи зашифрованы, так что невозможно определить, кто был этим контактом.
Когда человек, получивший положительный результат на COVID-19, решает загрузить его в приложение, он отправляет ключ, который позволяет всем другим пользователям приложения расшифровать токены, которыми они обменялись. Так телефон другого пользователя может предупредить их о потенциальном воздействии.
Важно отметить, что в структуре Google / Apple нет доступа к зашифрованному журналу контактов для государственных органов или кого-либо еще. Эти системы отслеживания контактов работают без центрального сбора частной информации.
Изображение предоставлено: Redkey USB / Shutterstock.com
Можете ли вы описать, как вы провели свое последнее исследование вакцин COVID-19 и приложений для отслеживания контактов?
Основная техническая проблема в этом проекте заключалась в том, что наша модель должна зависеть не только от того, сколько контактов было у людей, но и от того, как долго эти контакты продолжались. Это связано с важной тонкостью того, как приложения отслеживания контактов записывают записи в журнал контактов.
Если вы проводите много времени с одним и тем же человеком, приложения могут обмениваться токенами несколько раз, при этом новые записи добавляются примерно каждые 10-15 минут. Поскольку токены зашифрованы, невозможно узнать, соответствовали ли две записи контакту с двумя разными людьми или расширенному или повторному контакту с одним и тем же лицом.
Существующая литература по применению теории перколяции к инфекционным заболеваниям сделала упрощающее предположение, что продолжительность контакта не влияет на вероятность передачи. Это не обязательно ужасное предположение, но, учитывая, как работают приложения для отслеживания контактов, нам нужно было время, чтобы быть на картинке.
Связанные истории
- Новая вакцина демонстрирует высокую эффективность для профилактики COVID-19
- Открытое исследование фазы 1 показывает, что ДНК-вакцина SARS-CoV-2 вызывает длительный иммунный ответ
- Методы, используемые для ограничения передачи SARS-CoV-2, эффективной против других вирусов в Китае
Итак, одна из вещей, которые нам нужно было сделать, это включить продолжительность в эти модели и изменить ключевые формулы. Кроме того, мы должны были определить, как программа вакцинации, которая отдает приоритет людям на основе их количества и продолжительности контактов, повлияла на скорость распространения.
Что вы обнаружили?
Стратегия вакцинации, которая отдает приоритет людям с большим воздействием других, может более эффективно ограничивать распространение болезней. Это связано с тем, что люди, имеющие больше контактов, с большей вероятностью могут заразиться этой болезнью и с большей вероятностью распространяют ее среди других. Эта идея была хорошо изучена в литературе и даже реализована на практике.
Однако его использование в реальном мире ограничено способностью органов общественного здравоохранения фактически определять, кто такие люди с большим количеством контактов. На практике они обычно используют более грубые демографические факторы. Например, в моем регионе во время блокировки вакцины COVID-19 были приоритетными для тех основных работников, которые не могли работать из дома из-за повышенного риска передачи.
Мы предложили способ использовать существующие приложения для отслеживания контактов для более эффективного распределения вакцин. Децентрализованный журнал контактов, созданный приложениями для отслеживания контактов, предоставляет возможность для стратегий общественного здравоохранения, особенно прививок, нацеленных на лиц с высокой степенью воздействия, без необходимости централизованного сбора государственной власти какой-либо информации о контактах населения. В нашем предложении приложение принимает решение на основе количества записей в журнале контактов относительно того, является ли пользователь приложения приоритетным.
В статье мы смоделировали сценарий, в котором спрос на вакцины намного выше, чем предложение, и цель состоит в том, чтобы добиться наибольшего сокращения передачи болезней из ограниченного предложения. Мы рассмотрели идеализированный сценарий, когда кто-то получает вакцину тогда и только тогда, когда он выбран приложением.
Наше моделирование показало, что наша стратегия «горячей точки» с использованием приложений для отслеживания контактов очень эффективно уменьшает распространение, что приводит к возможности подавления заболевания меньшим количеством вакцин. Действительно, для нашей модели контактная сеть стадный иммунитет был достигнут примерно вдвое меньше доз.
Изображение предоставлено: 2021 Penney et al
Как этот подход будет работать для развивающихся стран, где мало кто использует приложения для отслеживания контактов?
Чем меньше людей используют приложение, тем меньше людей могут даже быть выбраны для определения приоритетов приложения. Таким образом, общее снижение распространения заболевания, которое может быть достигнуто, ограничено количеством людей, использующих приложение. Однако интересным результатом нашей работы стало то, что эффективность стратегии все еще высока, даже когда число пользователей невелико.
Любые вакцины, предназначенные для людей с высоким уровнем воздействия, оказывают относительно большее влияние, и поэтому стратегии все еще способны добиться большего сокращения от вакцин, которые они назначили, используя стратегию горячего обнаружения.
Необходимо провести дополнительные исследования, прежде чем какая-либо страна сможет решить, является ли использование этой технологии правильным решением для них. Выбор того, кому следует отдавать приоритет при вакцинации, оказывает социальное воздействие и воздействие на здоровье сверх скорости передачи.
Были ли какие-либо ограничения в вашем исследовании? Если так, то кем они были?
Было бы лучше думать об этом исследовании как о каком-то предварительном моделировании предложения. Как упоминалось выше, необходимо будет провести более подробные исследования, чтобы лучше понять все воздействия. Сказав это, есть важное ограничение, на которое стоит обратить внимание. Мы проанализировали стратегии вакцинации на основе приложений в отдельности.
В более реалистичных сценариях распространение на основе приложений, вероятно, будет происходить наряду с другими, более традиционными системами. Действительно, чтобы более полно понять влияние стратегии, необходимо рассматривать ее как лишь одну часть целостного подхода к вакцинации.
Что дальше для вашего исследования?
Мы создали модель для сценария, более похожего на сезонную вакцинацию против гриппа. Основным фактором охвата вакцинами является уже не поставка вакцин, а индивидуальный выбор для получения прививки. Приложения отслеживания контактов больше не служат для определения приоритетности доступа к вакцине.
Вместо этого, когда пользователь выбирается приложением, он получает уведомление, подтверждающее, что ему делают прививки на основе их высокой степени контакта. Наши ранние результаты показывают, что стратегия «горячих точек» может стать ценным инструментом для снижения бремени сезонного гриппа, особенно с учетом его низкой стоимости развертывания.
Где читатели могут найти больше информации?
- Документ с открытым доступом можно найти по адресу: https://journals.plos.org/plosone/article?id = 10.1371 / journal.pone.0256889
- Марк Пенни и Игит Яргич представили это исследование в Институте Филдса: http://www.fields.utoronto.ca/talks/Vaccine-Prioritisation-Using-Bluetooth-Exposure-Notification-Apps
О докторе. Марк Пенни
Марк Пенни — доктор наук в университете Ватерлоо. Он получил степень доктора математических наук в Оксфордском университете в 2017 году за исследования в области топологии и физики. До поступления в Университет Ватерлоо Марк провел два года в Институте математики Макса Планка в Бонне, Германия.
