Yıllardır bilim camiası, yaygın olarak H5N1 olarak bilinen kuş gribinin, küresel bir sağlık acil durumunu tetikleyerek, kuş türlerinden insanlara bulaşma potansiyeline sahip olduğu konusunda uyarıyor.
Bir influenza alt türü olan kuş gribi, Güney ve Güneydoğu Asya’da endemiktir ve 1990’ların sonlarında Çin’de ortaya çıkışından bu yana zaman zaman insanlara bulaşmıştır. Dünya Sağlık Örgütü (WHO), 2003’ten Ağustos 2025’e kadar, 25 ülkede 475’i ölümle sonuçlanan 990 insan H5N1 vakası bildirmiştir, bu da %48’lik bir vaka ölüm oranı anlamına geliyor.
Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde virüs, 180 milyondan fazla kuşu etkiledi, 18 eyaletteki 1.000’den fazla süt sığırı sürüsüne yayıldı ve çoğunlukla çiftlik işçisi olan en az 70 kişiye bulaştı, bu da birkaç hastaneye yatış ve bir ölümle sonuçlandı. Ocak ayında, Hindistan’ın Nagpur kentindeki bir vahşi yaşam kurtarma merkezinde, normalde kuşlara bulaşan virüs nedeniyle üç kaplan ve bir leopar öldü.
İnsanlardaki semptomlar şiddetli gribinkilere benzer: yüksek ateş, öksürük, boğaz ağrısı, kas ağrıları ve bazı durumlarda konjonktivit. Asemptomatik vakalar da gözlemlenmiştir. İnsanlar için risk düşük kalsa da, sağlık yetkilileri H5N1’i bulaşıcılığını artırabilecek herhangi bir mutasyon açısından yakından izliyor.
Bu endişe, Hintli araştırmacılar Philip Cherian ve Ashoka Üniversitesi’nden Gautam Menon tarafından yeni hakemli modellemelere yol açtı. Araştırmaları, insanlarda bir H5N1 salgınının potansiyel ilerlemesini simüle ediyor ve yayılmasını engellemede erken müdahalelerin etkinliğini değerlendiriyor.
Model, BMC Public Health dergisinde yayınlandı, gerçek dünya verilerini ve bilgisayar simülasyonlarını kullanarak bir salgının gerçek hayattaki bir senaryoda nasıl yayılabileceğini tahmin ediyor.
Prof. Menon BBC’ye verdiği demeçte, “İnsanlarda bir H5N1 pandemisi tehdidi gerçek bir tehdit, ancak daha iyi gözetim ve daha çevik bir halk sağlığı yanıtı yoluyla bunu önlemeyi umabiliriz” dedi.
Araştırmacılar, bir kuş gribi pandemisinin muhtemelen virüsü bir kuştan bir insana, tipik olarak tarım, pazarlar veya kümes hayvanı işleme işlerinde çalışan bir kişiye bulaştırmasıyla başlayacağını öne sürüyorlar. O zaman asıl endişe, sürdürülebilir insandan insana bulaşma potansiyeline kayıyor.
Gerçek dünyadaki salgın verilerinin başlangıçtaki belirsizliği göz önüne alındığında, araştırmacılar, başlangıçta COVID-19 modellemesi için geliştirilen ve diğer hastalıkları incelemek için uyarlanabilen açık kaynaklı bir simülasyon platformu olan BharatSim‘i kullandılar.
Araştırmacılara göre, çalışma, politika yapıcıların bir salgının kontrolden çıkmasını önlemek için zamanında müdahalesinin kritik önemini vurguluyor.
Makale, vaka sayısı yaklaşık iki ila on’u aştığında, hastalığın birincil ve ikincil temasların ötesine geçme olasılığının yüksek olduğunu tahmin ediyor.
Birincil temaslar, enfekte bir kişiyle doğrudan, yakın teması olan kişiler olarak tanımlanır; örneğin, hane halkı üyeleri, bakıcılar veya yakın meslektaşlar. İkincil temaslar, enfekte kişiyle tanışmamış ancak birincil bir temasla yakın temasta bulunmuş olanlardır.
Araştırma, yalnızca iki vakanın tespit edilmesinden sonra birincil temaslıların hanelerinin karantinaya alınmasının salgını neredeyse kesin olarak kontrol altına alabileceğini gösteriyor.
Ancak, 10 vaka tespit edildiğinde, enfeksiyonun zaten daha geniş popülasyona yayılmış olması ve seyrinin erken müdahale olmayan bir senaryodan neredeyse ayırt edilemez hale gelmesi büyük olasılıktır.
Çalışmanın gerçek dünya koşullarına uygunluğunu korumak için araştırmacılar, Hindistan’ın kümes hayvanları endüstrisinin merkezi bölgesi olan Tamil Nadu’daki Namakkal bölgesinde tek bir köyün modelini seçtiler.
Namakkal, 1.600’den fazla kümes hayvanı çiftliğine ve yaklaşık 70 milyon tavuğa ev sahipliği yapıyor ve günde 60 milyondan fazla yumurta üretiyor.
9.667 sakini olan bir köy, sentetik bir topluluk (hane halkları, iş yerleri, pazar alanları) kullanılarak oluşturuldu ve gerçek hayattaki maruziyeti kopyalamak için enfekte kuşlarla tohumlandı. (Sentetik bir topluluk, gerçek bir popülasyonun özelliklerini ve davranışlarını taklit eden yapay, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir popülasyondur.)
Simülasyonda, virüs bir iş yerinde (orta ölçekli bir çiftlik veya yaş pazar) ortaya çıkar, başlangıçta oradaki insanlara (birincil temaslar) yayılır ve daha sonra evler, okullar ve diğer iş yerleri aracılığıyla etkileşimde bulundukları diğerlerine (ikincil temaslar) yayılır. Evler, okullar ve iş yerleri sabit bir ağ oluşturdu.
Araştırmacılar, birincil ve ikincil enfeksiyonları izleyerek, bir enfekte kişinin virüsü bulaştırdığı ortalama insan sayısını ölçen temel üreme sayısı olan R0 dahil olmak üzere temel bulaşma ölçümlerini tahmin ettiler. Gerçek bir pandemi yokluğunda, araştırmacılar bunun yerine olası bulaşma hızları aralığını modellediler.
Daha sonra, kuşları itlaf etmek, yakın temaslıları karantinaya almak ve hedeflenmiş aşılama stratejileri uygulamak dahil olmak üzere çeşitli müdahalelerin etkisini değerlendirdiler.
Sonuçlar kesin ve netti.
Kuşları itlaf etmek etkilidir, ancak yalnızca virüs bir insana bulaşmadan önce yapılırsa.
Araştırmacılar, bir yayılma olayı meydana gelirse zamanlamanın çok önemli hale geldiğini belirlediler.
Enfekte kişileri izole etmek ve haneleri karantinaya almak virüsü ikincil aşamada durdurabilir. Ancak, üçüncül enfeksiyonlar ortaya çıktığında (arkadaşların arkadaşları veya temaslıların temaslıları), yetkililer karantinalar dahil olmak üzere daha katı önlemler uygulamadıkça salgın kontrol edilemez hale gelir.
Hedeflenmiş aşılama, virüsün kendini sürdürebileceği eşiği yükselterek fayda sağlar, ancak haneler içindeki acil risk üzerinde sınırlı etkisi vardır.
Simülasyonlar ayrıca zorlu bir ödünleşmeyi vurguladı.
Karantina, çok erken uygulanırsa, ailelerin birlikte kalma süresini uzatır, böylece enfekte kişilerin virüsü birlikte yaşayanlara bulaştırma olasılığı artar. Tersine, çok geç uygulanırsa, salgını yavaşlatma üzerinde minimal etkisi olur.
Araştırmacılar bu yaklaşımın sınırlamalarını kabul ediyor.
Model, sabit hane büyüklükleri, iş yerleri ve günlük hareket kalıplarına sahip tek bir sentetik köye dayanmaktadır. Göçmen kuşlar veya kümes hayvanı ağları tarafından tetiklenen eş zamanlı salgınları hesaba katmaz ve insanların kuş ölümlerinin farkına varmasıyla maske takmak gibi davranış değişikliklerini de hesaba katmaz.
Atlanta’daki Emory Üniversitesi’nde virolog olan Seema Lakdawala, başka bir uyarı getiriyor: bu simülasyon modeli “influenza virüslerinin çok verimli bir şekilde bulaşmasını varsayıyor.”
“Bulaşma karmaşıktır ve her suş başka bir suşla aynı verimliliği göstermeyecektir” diyor ve bilim insanlarının ayrıca mevsimsel gribe yakalanan herkesin virüsü eşit şekilde bulaştırmadığını anlamaya başladığını ekliyor.
Yakın zamanda yapılan araştırmaların, “grip pozitif bireylerin yalnızca bir alt kümesinin havaya bulaşıcı influenza virüsü saldığını” gösterdiğini belirtiyor.
Bu, COVID-19 ile gözlemlenen süper yayıcı fenomeniyle paralellik gösteriyor, ancak influenza için daha az iyi karakterize edilmiştir; bu da virüsün insan popülasyonları arasında nasıl yayıldığını önemli ölçüde etkileyebilir.
H5N1 insan popülasyonuna başarılı bir şekilde adapte olursa potansiyel sonuçları nelerdir?
Dr. Lakdawala, bunun “büyük bir aksamaya neden olacağına ve muhtemelen COVID-19’dan ziyade 2009 [domuz gribi] pandemisine daha çok benzeyeceğine” inanıyor.
“Bunun nedeni, bir influenza pandemisine daha hazırlıklı olmamızdır. Erken bir savunma olarak H5N1 suşlarına karşı etkili olan bilinen lisanslı antiviral ilaçlarımız ve kısa vadede konuşlandırılabilen stoklanmış aday H5 aşılarımız var.”
Ancak, rehavet kötü bir fikir olacaktır. Dr. Lakdawala, H5N1’in insanlarda yerleşmesi durumunda, mevcut suşlarla yeniden birleşebileceğini veya karışabileceğini ve bunun da halk sağlığı üzerindeki etkisini artırabileceğini öne sürüyor. Bu tür bir karışım mevsimsel influenzayı yeniden şekillendirebilir ve “kaotik ve öngörülemeyen mevsimsel salgınlara” yol açabilir.
Hintli modelleyiciler, simülasyonların gerçek zamanlı olarak yürütülebileceğini ve veriler elde edildikçe güncellenebileceğini öne sürüyor.
İyileştirmelerle (daha iyi raporlama gecikmeleri, asemptomatik vakalar) halk sağlığı yetkililerine bir salgının ilk aşamalarında paha biçilmez bilgiler sağlayabilir ve kontrol altına alma penceresi kapanmadan önce hangi eylemlerin en kritik olduğu konusunda bir fikir verebilirler.
BBC News India’yı Instagram, YouTube, X ve Facebook adreslerinden takip edin.
Güneydoğu’daki hastanelerde grip vakalarının sayısı geçen yılın aynı dönemine göre %20 daha yüksek.
Paul Martin, Old Bailey’in duyduğuna göre, pandemi sırasında insanları İngiltere’nin altyapısına saldırmaya çağırdı.
Sağlık müdürleri, grip konusunda NHS’nin yüksek alarma geçtiğini, ancak enfeksiyonların düzeldiğine dair işaretler olduğunu söylüyor.
Bölgenizdeki en son grip sayılarını keşfetmek için etkileşimli aracımızı kullanın
Resmi sağlık rakamları, İskoçya’da grip vakalarının 14 Aralık’a kadar olan haftada %20 azalarak düştüğünü gösteriyor.