В течение многих лет научное сообщество предупреждало, что птичий грипп, широко известный как H5N1, обладает потенциалом передачи от птиц к человеку, что может спровоцировать глобальную чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения.
Птичий грипп, подтип гриппа, является эндемичным в Южной и Юго-Восточной Азии и спорадически заражает людей с момента его появления в Китае в конце 1990-х годов. С 2003 года по август 2025 года Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сообщила о 990 случаях заражения людей H5N1 в 25 странах, включая 475 смертей, что составляет уровень летальности 48%.
Только в Соединенных Штатах вирус поразил более 180 миллионов птиц, распространился на более чем 1000 молочных стад в 18 штатах и заразил как минимум 70 человек, преимущественно сельскохозяйственных рабочих, что привело к нескольким госпитализациям и одному смертельному исходу. В январе три тигра и леопард погибли от вируса, который обычно заражает птиц, в центре спасения диких животных в Нагпуре, Индия.
Симптомы у людей аналогичны симптомам тяжелого гриппа: высокая температура, кашель, боль в горле, мышечные боли и, в некоторых случаях, конъюнктивит. Также наблюдались бессимптомные случаи. Хотя риск для людей остается низким, органы здравоохранения внимательно следят за H5N1 на предмет любых мутаций, которые могут усилить его передаваемость.
Эта обеспокоенность побудила к новому экспертному моделированию индийскими исследователями Филипом Черианом и Гаутамом Меноном из Университета Ашока. Их исследование имитирует потенциальное прогрессирование вспышки H5N1 у людей и оценивает эффективность ранних вмешательств в сдерживании его распространения.
Модель, опубликованная в журнале BMC Public Health, использует реальные данные и компьютерное моделирование для прогнозирования того, как вспышка может распространяться в реальном сценарии.
«Угроза пандемии H5N1 у людей является реальной, но мы можем надеяться предотвратить ее благодаря улучшенному эпиднадзору и более оперативным мерам общественного здравоохранения», — заявил профессор Менон BBC.
Исследователи предполагают, что пандемия птичьего гриппа, вероятно, начнется с того, что одна зараженная птица передаст вирус человеку, обычно лицу, работающему в сельском хозяйстве, на рынках или занимающемуся птицеводством. Основное беспокойство затем переходит к потенциалу устойчивой передачи вируса от человека к человеку.
Учитывая первоначальную неопределенность данных о реальных вспышках, исследователи использовали BharatSim, платформу моделирования с открытым исходным кодом, первоначально разработанную для моделирования COVID-19, адаптируемую для изучения других заболеваний.
Исследование подчеркивает критическую важность своевременного вмешательства для политиков, чтобы предотвратить выход вспышки из-под контроля, по мнению исследователей.
В статье оценивается, что как только число случаев превысит примерно два-десять, болезнь, вероятно, выйдет за пределы первичных и вторичных контактов.
Первичные контакты определяются как лица, имевшие прямой, тесный контакт с инфицированным человеком, такие как члены семьи, лица, осуществляющие уход, или близкие коллеги. Вторичные контакты — это те, кто не встречался с инфицированным человеком, но находился в тесном контакте с первичным контактом.
Исследование показывает, что карантин домашних хозяйств с первичными контактами после обнаружения всего двух случаев почти наверняка может сдержать вспышку.
Однако, как только будет выявлено 10 случаев, инфекция, скорее всего, уже распространится среди населения в целом, что сделает ее траекторию практически неотличимой от сценария без раннего вмешательства.
Чтобы сохранить актуальность исследования для реальных условий, исследователи выбрали модель одной деревни в районе Намаккал, Тамилнад, центральном регионе птицеводческой промышленности Индии.
В Намаккале находится более 1600 птицеводческих ферм и около 70 миллионов кур, производящих более 60 миллионов яиц в день.
Деревня с 9667 жителями была создана с использованием синтетического сообщества — домохозяйств, рабочих мест, рыночных площадей — и засеяна инфицированными птицами для воспроизведения реального воздействия. (Синтетическое сообщество — это искусственная, сгенерированная компьютером популяция, которая имитирует характеристики и поведение реальной популяции.)
В моделировании вирус возникает на рабочем месте — на ферме среднего размера или на мокром рынке — распространяется первоначально на людей там (первичные контакты), а затем распространяется на других (вторичные контакты), с которыми они взаимодействуют через дома, школы и другие рабочие места. Дома, школы и рабочие места образовали фиксированную сеть.
Отслеживая первичные и вторичные инфекции, исследователи оценили ключевые показатели передачи, включая базовое репродуктивное число R0, которое измеряет среднее количество людей, которым один инфицированный человек передает вирус. В отсутствие реальной пандемии исследователи вместо этого смоделировали ряд правдоподобных скоростей передачи.
Впоследствии они оценили влияние различных вмешательств, включая уничтожение птиц, карантин близких контактов и внедрение целевых стратегий вакцинации.
Результаты были однозначными.
Уничтожение птиц эффективно, но только если оно выполнено до того, как вирус заразит человека.
Исследователи определили, что время становится первостепенным, если происходит событие переноса.
Изоляция инфицированных лиц и карантин домохозяйств могут остановить вирус на вторичной стадии. Однако, как только появляются третичные инфекции — друзья друзей или контакты контактов — вспышка становится неконтролируемой, если власти не примут более строгие меры, включая карантинные ограничения.
Целевая вакцинация полезна, поскольку повышает порог, при котором вирус может поддерживать себя, хотя она оказывает ограниченное влияние на немедленный риск внутри домохозяйств.
Моделирование также высветило сложный компромисс.
Карантин, если он введен слишком рано, продлевает время, в течение которого семьи остаются вместе, тем самым увеличивая вероятность того, что инфицированные лица передадут вирус своим сожителям. И наоборот, если он введен слишком поздно, он оказывает минимальное влияние на замедление вспышки.
Исследователи признают ограничения этого подхода.
Модель основана на одной синтетической деревне с фиксированными размерами домохозяйств, рабочих мест и ежедневными моделями передвижения. Она не учитывает одновременные вспышки, вызванные перелетными птицами или птицеводческими сетями, а также не учитывает изменения в поведении, такие как ношение масок, как только люди узнают о гибели птиц.
Сима Лакдавала, вирусолог из Университета Эмори в Атланте, представляет еще одну оговорку: эта модель моделирования «предполагает очень эффективную передачу вирусов гриппа».
«Передача сложна, и не каждый штамм будет демонстрировать такую же эффективность, как другой», — говорит она, добавляя, что ученые также начинают понимать, что не все люди, инфицированные сезонным гриппом, передают вирус одинаково.
Она отмечает, что новые исследования показывают, что только «подмножество гриппоположительных лиц фактически выделяет инфекционный вирус гриппа в воздух».
Это параллельно феномену суперраспространителей, наблюдаемому при COVID-19, хотя он менее хорошо охарактеризован для гриппа — пробел, который может существенно повлиять на то, как вирус распространяется среди населения.
Каковы потенциальные последствия, если H5N1 успешно адаптируется к человеческой популяции?
Доктор Лакдавала считает, что это «вызовет большие потрясения, скорее всего, более похожие на пандемию [свиного гриппа] 2009 года, чем на COVID-19″.
«Это потому, что мы лучше подготовлены к пандемии гриппа. У нас есть известные лицензированные противовирусные препараты, которые эффективны против штаммов H5N1 в качестве ранней защиты, и запасы кандидатных вакцин H5, которые могут быть развернуты в краткосрочной перспективе».
Однако самоуспокоенность была бы неразумной. Доктор Лакдавала предполагает, что если H5N1 укоренится у людей, он может повторно сортироваться — или смешиваться — с существующими штаммами, усиливая его воздействие на общественное здравоохранение. Такое смешивание может изменить сезонный грипп, приведя к «хаотичным и непредсказуемым сезонным эпидемиям».
Индийские разработчики моделей предполагают, что моделирование может выполняться в режиме реального времени и обновляться по мере поступления данных.
С улучшениями — улучшением задержек отчетности, бессимптомными случаями — они могут предоставить должностным лицам общественного здравоохранения бесценную информацию на ранних стадиях вспышки, предлагая понимание того, какие действия являются наиболее важными до того, как окно для сдерживания закроется.
Следите за новостями BBC Индия в Instagram, YouTube, X и Facebook.
Число случаев гриппа в больницах на юго-востоке на 20% выше, чем в то же время в прошлом году.
Пол Мартин призвал людей атаковать инфраструктуру Великобритании во время пандемии, как было услышано в Old Bailey.
NHS остается в состоянии повышенной готовности из-за гриппа, говорят руководители здравоохранения, но есть признаки того, что инфекции выравниваются.
Используйте наш интерактивный инструмент, чтобы изучить последние данные о гриппе в вашем регионе
Случаи гриппа сократились по всей Шотландии, снизившись на 20% за неделю до 14 декабря, показывают официальные данные здравоохранения.