22 Октября 2020 г. Четная неделя

«Дни вирусологии – 2020»: Научный центр мирового уровня «Передовые цифровые технологии» выступил соорганизатором секции «Математическое моделирование и прогнозирование распространения коронавирусной инфекции COVID-19»

6-7 октября 2020 года в Санкт-Петербурге в онлайн-формате в режиме реального времени проходил Международный форум «Дни вирусологии (Virology Days) – 2020».

Форум стал площадкой для всестороннего обсуждения вопросов совершенствования вакцинопрофилактики и систем диагностики гриппа и острых респираторных вирусных инфекций, разработки более широкого спектра противовирусных препаратов. В рамках форума прошла онлайн-выставка иммунобиологических и фармацевтических препаратов, а также средств диагностики респираторных вирусных инфекций.

Организаторы форума: Министерство здравоохранения Российской Федерации, Научно-исследовательский институт гриппа имени А.А. Смородинцева, Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова, Институт биомедицинских систем и биотехнологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, Комитет по здравоохранению Санкт-Петербурга, Комитет по науке и высшей школе Санкт-Петербурга, Санкт-Петербургская общественная организация «Человек и его здоровье».

«Сегодня доказана роль вирусов в развитии онкологических заболеваний, обсуждается значение вирусов в развитии соматической патологии. Таким образом, исследования в области вирусологии имеет высокую актуальность и несомненное прикладное значение. Немаловажно отметить, что российские вирусологи вносят важнейший вклад в общее дело борьбы с инфекционными заболеваниями, продолжая славные традиции, заложенные выдающимися исследователями и учеными нашей страны. Вирусы постоянно бросают вызов современному обществу, и для успешной борьбы с ними необходимы консолидированные усилия всех стран и специалистов различного профиля», – поприветствовал участников форума исполняющий обязанности директора ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России Дмитрий Лиознов.

7 октября состоялась секция «Математическое моделирование и прогнозирование распространения коронавирусной инфекции COVID-19».

Секция была организована в рамках совместной деятельности участников консорциума Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» – СПбПУ и НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева.

Председатель секции: Алексей Боровков – профессор, проректор по перспективным проектам, руководитель Центра НТИ «Новые производственные технологии и Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ.

Модератор секции: Эдвард Гольдштейн – эпидемиолог, Phd, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, США.

В рамках мероприятия участники – представители ведущих научных и исследовательских организаций – рассказали об опыте моделирования и прогнозирования распространения коронавирусной инфекции COVID-19.

Эдвард Гольдштейн выступил с открывающим секцию докладом «Влияние возраста, погоды и других факторов на распространение новой коронавирусной инфекции».

Эксперт рассказал о факторах, влияющих на распространение новой коронавирусной инфекции. Среди основных Эдвард Гольдштейн выделил тестирование, которое важно при выявлении случаев заболевания. Он отметил, что в Санкт-Петербурге самый низкий уровень выявляемости заболевания. Еще одним важным фактором является возраст (восприимчивость к новой коронавирусной инфекции увеличивается с возрастом – касается и взрослых и детей). Учитывая повышенную восприимчивость к инфекции и контагиозность для людей старше 60-ти лет, следует принимать меры для уменьшения распространения новой коронавирусной инфекции в этой возрастной группе, а именно: активное тестирование/ отслеживание контактов/ самоизоляция/ отдельные часы для покупок в магазинах и др. В завершение выступления Эдвард Гольдштейн отметил необходимость соблюдения превентивных мер, направленных на предупреждение распространения коронавирусной инфекции.

Профессор, проректор по перспективным проектам, руководитель Центра НТИ «Новые производственные технологии и Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ Алексей Боровков представил доклад «Разработка и применение моделей распространения COVID-19 (на основе официальных данных на 14:00 07.10.2020)».

В первой части выступления Алексей Боровков дал краткую характеристику ситуации, напомнив основные вехи развития пандемии. Так, по статистическим данным, первый пик заболеваемости пришелся на 9 июня 2020 года, когда было зафиксировано более 9000 активных больных (общее число заболевших за вычетом выздоровевших и скончавшихся). Затем наблюдалось снижение этого числа до 4197 чел. (39,5% от пика) к 4 июля 2020 года. Последующий постепенный рост привел к тому, что по состоянию на 1 октября 2020 года число активных больных в России превысило это значение в сравнении с первым пиком на 4,7%. Общее же число больных за весь период превысило 200 тыс. человек.

Говоря о текущей ситуации, эксперт сравнил еженедельный прирост случаев заболевания COVID-19 в России и в других странах с начала пандемии, после чего рассказал об эпидемиологической ситуации в РФ на 7 октября 2020 года. Лидерами по-прежнему являются Москва (314 788 – общее число заболеваний), Московская область (75 712) и Санкт-Петербург (45 632).

Вторая часть доклада был посвящена описанию математической модели распространения COVID-19. Алексей Иванович подчеркнул, что математическое моделирование распространения COVID-19 как раз и предназначено в первую очередь для оценки необходимых ресурсов системы здравоохранения, помощи руководству субъектов в принятии целесообразных и эффективных управленческих решений, в том числе экономических.

Несмотря на то что у истоков моделирования стоят математические модели, впервые созданные еще во времена испанского гриппа (более 100 лет назад), нынешние модели кардинально переработаны и учитывают большое число самых различных факторов: число инфицированных, инкубационный период, интенсивность контактов, меры по введению и снятию ограничений (социально-экономические показатели), сезонные заболевания и многие другие. В сотрудничестве с НИИ гриппа имени А.А. Смородинцева Минздрава России модель модифицирована и давно вышла за рамки только эпидемиологической. Подобной вариативной модели, позволяющей описывать долгосрочный прогноз, не предложила пока ни одна страна. В частности, никто в мире, кроме российских ученых, не смог предсказать следующих волн эпидемии.

В подтверждение вышесказанного Алексей Боровков привел в пример результаты вычислительных экспериментов с математической моделью распространения COVID-19 в разных регионах и при разных условиях, прогнозы которых были выполнены.

В продолжение выступления Алексея Ивановича доклад на тему «Формирование региональной политики по противодействию распространения COVID-19 на основе прогнозных данных» представила доцент, советник декана экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова по цифровой экономике Елена Тищенко. Эксперт рассказала о результатах вычислительного эксперимента с математической моделью распространения COVID-19 в Республике Коми, учитывая экономические факторы влияния пандемии на регион.

Следующий доклад «Оценка последствий COVID-19 для экономики России» представил член-корреспондент РАН, профессор, врио директора Института народно-хозяйственного прогнозирования РАН Александр Широв.

«В отличие от большинства известных нам кризисов современности  вызванный пандемией кризис не является цикличным – не связан с бизнес-циклом. Это кризис, в котором глубина падения экономики определялалсь решением в области закрытия тех или иных секторов экономики на основе решения правительств различных стран», – пояснил эксперт.

Постфактум-анализ позволяет нас сделать вывод о том, что вариант локдауна, который был выбран, оказался не вполне эффективным, говоря о балансе экономических и социальных факторов. Так, остановка промышленности и строительства оказалась неэффективной мерой, поскольку на предприятиях могут поддерживаться превентивные меры, что не даст резкий скачек заболеваемости.

Александр Александрович на примере разных стран рассказал о влиянии пандемии на темпы роста крупнейших экономик, на динамику производства продукции, на сокращение занятости населения и др. «Новый карантин будет другим. Он не будет охватывать реальный сектор экономики», – подытожил эксперт.

Заведующая лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Марина Болсуновская и инженер лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Алексей Гинцяк представили доклад на тему «Применение ситуационного моделирования распространения COVID-19 в регионах с использованием инструментов системной динамики».

Эксперты рассказали об имитационном моделировании и его применении при моделировании распространения опасных заболеваний. Имитационное моделирование – метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей рееальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. В ситуации с COVID-19 данная модель – наиболее адекватный способ изучения распространения вируса SARS-CoV-2 в условиях отсутствия полной и точной информации о его свойствах. Данная модель позволяет изучать природу вируса и заболевания, а также прогнозировать динамику распространения заболевания. Имитационное моделирование было успешно применено к вычислительному эксперименту с математической моделью распространения COVID-19 в Республике Коми.

С заключительным докладом «Моделирование динамики популяционного иммунитета к гриппу в городах РФ» выступил научный сотрудник национального центра когнитивных разработок, доцент факультета цифровых трансформаций Университета ИТМО Василий Леоненко.

Василий Николаевич рассказал о методике, которая может быть использована для моделирования динамики популяционного иммунитета к новой корнавирусной инфекции, когда будет идти речь о последовательных эпидемиях. Однако проблема накопления иммунитета и искажения прогнозов неминуемо возникнет, и тогда можно будет использовать полученные наработки.

В завершение секции эксперты ответили на вопросы, которые поступали от слушателей из разных городов России в режиме реального времени.