Группа исследователей из Института экологической и сельскохозяйственной биологии (X-BIO) Тюменского государственного университета (ТюмГУ) разрабатывает проект COVID-Plot. Данная программа позволит провести визуализацию статистических данных о распространении коронавирусной пандемии в мире.

К настоящему времени использование наработок проекта даёт возможность сопоставления индикаторов распространения вируса в разных странах, а функционал технологии постоянно расширяется. Участники программы используют в своей работе актуальную информацию из репозитория американского университета Джона Хопкинса. Статистика в данном научном учреждении проходит обновление несколько раз в день. Непосредственно идея проекта заключается в проведении анализа статистической информации по разным регионам мира с возможностью формирования прогнозов.

Прогнозирование в настоящее время базируется на проведении обычной экстраполяции с применение одной из трёх функций — сложной степенной, линейной и полиномиальной. В ближайшей перспективе тюменские разработчики планируют запустить более серьёзную систему прогнозирования, которая будет включать моделирование непосредственно заражения с учётом параметров интерпретируемого типа. Речь идёт о таких индикаторах, как коэффициент распространения или меры карантинного характера, доля заражённых лиц в количестве всего населения, экономические индексы.

Моделирование процесса распространения эпидемии — это важный фактор в условиях коронавирусной пандемии, уверен Николай Дурманов, замглавы института и специальный представитель федерального Минобрнауки по вопросам экологической и биологической безопасности. Он уточнил, что времени на сбор статистических данных традиционными, рутинными методами, с выстраиванием графиков экстраполяции и сверкой достоверности расчётов через определённый период, сейчас попросту нет.

«Скорость развития ситуации с коронавирусной инфекцией, непредсказуемость распространения заболевания и сама по себе цена вопроса таковы, что только моделирование даст возможность подготовиться к возможным сценариям недалёкой перспективы», — полагает специалист.

По его словам, чем в большей степени модель будет загружена информацией значительной степени надёжности, тем она окажется более точной. Исследователи при этом учитывают как плотность населения и заразность инфекции, так и показатели инкубационного периода, наличие медицинской сети и уровня её оснащённости. Предполагается, что выстроенные в результате модули дадут возможность предсказывать дальнейшее развитие событий. Речь идёт и о тех процессах, в расчётах которых требуется творческое воображение. Действительно, может быть, следует брать в расчёт неоднородность популяции людей в генетическом плане. Кроме того, неравномерно распределён тот контингент, который является в большей мере чувствительным к заражению.

Не следует сбрасывать со счетов и традиции культурного плана. К примеру, посещение старших родственников — это та проблема, с которой связано в том числе заражение членов семьи в Италии и Испании. Есть понятия и радиуса комфорта, когда речь идёт о расстоянии, на котором людям попросту удобно разговаривать. Данные модели окажутся особенно актуальными, когда будут приниматься решения об ослаблении ограничений, связанных с карантином. Если оставить людей надолго в режиме самоизоляции, пострадает не только экономика, но и психическое состояние населения. Если же поторопиться с отменой ограничений, возможна новая вспышка эпидемии.

Есть целый ряд вопросов, связанных с показателем развития популяционного иммунитета и равномерностью этого процесса, временем необходимой изоляции наиболее чувствительных к заражению групп людей, использованием вакцин и порядком их применения. На эти вопросы вполне может дать ответ разработка тюменских учёных. Кроме того, кейс по этой теме включается как дополнительный материал в подготовку магистров в рамках учебной программы по дисциплинам математической биологии и биоинформатики.