Rekonstrukcí raného šíření COVID-19 a pandemické chřipky vědci odhalují, proč náhodné události, cestovní uzly a opožděná detekce činí zastavení nových pandemií mnohem těžší, než se očekávalo, a jaké strategie sledování by mohly pomoci příště.
Studie: Rekonstrukce časného prostorového šíření pandemických respiračních virů ve Spojených státech. Obrazový kredit: america365 / Shutterstock.com
*Důležité upozornění: medRxiv publikuje předběžné vědecké zprávy, které nejsou recenzovány, a proto by neměly být považovány za průkazné, vodící klinickou praxi/chování související se zdravím, ani by se s nimi nemělo zacházet jako s ověřenými informacemi.
Pandemické respirační viry se rychle dostávají do většiny metropolitních oblastí prostřednictvím odlišných přenosových cest; nepředvídatelná virová dynamika však často omezuje jejich včasnou detekci a omezení. V nové studii zveřejněné na medRxiv předtiskový server, výzkumníci používají data nemocí s vysokým rozlišením k rekonstrukci prostorového šíření pandemických respiračních virů v metropolitních oblastech po celých Spojených státech.
Pochopení prostorového vzoru nových respiračních virů
V posledních letech došlo k několika virovým ohniskům v důsledku objevení se nových respiračních patogenů, jako je chřipka A/H1N1 (H1N1pdm) a koronavirus těžkého akutního respiračního syndromu 2 (SARS-CoV-2), které celosvětově významně zvýšily nemocnost, úmrtnost a socioekonomické narušení. Pandemické respirační viry, jako je SARS-CoV-2, původce koronavirového onemocnění 2019 (COVID-19), se mohou rychle adaptovat a šířit, často překračují druhové bariéry a geografické hranice, čímž zdůrazňují důležitost včasné detekce, dohledu a koordinovaných reakcí veřejného zdraví.
Pochopení toho, jak se nové respirační patogeny geograficky šíří, je zásadní pro účinnou připravenost a reakci na pandemii. Lidská mobilita, včetně cestování letadlem na dlouhé vzdálenosti a dojíždění na krátké vzdálenosti, je kriticky zapojena do rychlosti přenosu virů; kombinace dat o virové genetice a pohybu populace by proto mohla objasnit globální, národní a místní trendy.
Ve Spojených státech ovlivňuje šíření chřipky i COVID-19 několik faktorů. Omezené hlášení případů v kombinaci s nedostatkem podrobných údajů o sledování však ztěžuje úplné pochopení raného šíření těchto virů v podrobnějších geografických měřítcích, zejména během nejranějších fází pandemie, kdy je nedostatečné zjištění značné.
Inferenční rámec pro rekonstrukci cest přenosu viru
Výzkumníci zkombinovali záznamy o chřipce podobné nemoci (ILI) na úrovni města z lékařských tvrzení s odhady denních infekcí SARS-CoV-2 na úrovni okresů. To zahrnovalo hlášené i nehlášené případy k rekonstrukci přenosových cest chřipky H1N1pdm a SARS-CoV-2 v metropolitních oblastech USA.
Metropolitní statistické oblasti (MSA), jako hustě osídlené regiony se silnými sociálními a ekonomickými vazbami, fungovaly jako účinné jednotky pro analýzu šíření respiračních patogenů. Mapováním přenosových sítí mezi MSA bylo možné porovnat vzory prostorového šíření obou virů.
Přestože lidská mobilita je přímo zapojena do zavádění infekcí, realizovaná přenosová síť, která obsahuje skutečný řetězec toho, kdo koho infikoval, představuje pouze jeden z mnoha způsobů, jak se může epidemie rozvinout. Pro kvantifikaci jakékoli nejistoty v časné prostorové dynamice navrhla současná studie procesně založený model stochastického přenosu, který zahrnuje leteckou dopravu mezi MSA, vzorce dojíždění a potenciál superšíření patogenů.
Mapování šíření respiračního viru
Pro současnou analýzu byl simulován hypotetický nový respirační virus pocházející z Minnesoty, aby se vyhodnotilo, jak dynamika stochastického přenosu ovlivňuje časné prostorové šíření. U každého MSA byla odhadnuta doba nástupu lokálního přenosu a zdroje infekce byly identifikovány na základě počtu infekcí zavlečených jinými MSA.
Přenosové vazby byly založeny na identifikovaných zdrojích infekce a kategorizovány podle dominantního režimu mobility. Simulovaná přenosová síť vykazovala strukturu hub-and-spoke, která je v souladu s předchozími simulačními studiemi.
Pro posouzení variability ve struktuře přenosové sítě bylo provedeno 100 simulací a přenosové spoje byly seskupeny podle pravděpodobnosti výskytu. K vypuknutí epidemie došlo po mediánu tří týdnů, což vedlo k 670 infekcím.
Z 994 různých přenosových spojů se 56,9 % objevilo v méně než 20 % simulací, což ukazuje na významnou odchylku. V jediné realizaci bylo 71,1 % vazeb stabilních a přítomných ve více než 80 % simulací. Variabilita se zvýšila s nižší propustností a větším potenciálem superspreadingu.
Předpovědní rámec pro prostorové šíření infekčních chorob byl ověřen pomocí simulovaného propuknutí se známými přenosovými sítěmi. Kvůli náhodnosti modelu bylo provedeno 100 nezávislých realizací odvození pro zachycení nejistoty.
Algoritmus dosáhl 79,3 % přesnosti a 78,2 % vybavitelnosti při identifikaci skutečných přenosových spojů pro jednotlivé realizace odvození. Agregací výsledků v průběhu odvozování a výběrem přenosových spojů na základě pravděpodobnosti jejich výskytu se podstatně zlepšil celkový výkon vyvozování, přičemž přesnost odvození se zvyšovala s rostoucí frekvencí výskytu spojů.
Odvozená přenosová síť SARS-CoV-2 se skládala z 304 spojů se vzorem hub-and-spoke, přičemž Seattle a New York byly identifikovány jako klíčové zdroje národního šíření prostřednictvím letecké dopravy. Nicméně regionální oblasti jako Chicago, Atlanta, New Orleans a San Francisco usnadnily místní šíření. K většině vyvozených mezimetropolních přenosových událostí došlo mezi koncem února a polovinou března 2020.
Struktura sítě zůstala konzistentní napříč různými prahy, původy a trváním imunity. Aktivita pandemické chřipky byla měřena vynásobením týdenní místní incidence ILI s mírou pozitivity laboratoře A/H1N1pdm za účelem vytvoření metriky ILI+. V případě pandemické chřipky se na základě počátečních potvrzených případů předpokládalo, že ranými místy očkování jsou San Diego, San Antonio a New York.
Zrekonstruovaná pandemická chřipková síť se strukturálně lišila od SARS-CoV-2, ale sdílela vzor typu hub-and-spoke. Nejvíce propojená místa byla považována za hlavní mezinárodní cestovní centra. Některé MSA s vysokým mezinárodním cestováním, jako Miami a Los Angeles, však nebyly hlavními zdroji přenosu, což naznačuje, že objem mezinárodního cestování sám o sobě nepředpovídá prostorové šíření. Ve srovnání s SARS-CoV-2 bylo možné odvodit méně vysoce spolehlivých přenosových spojů pro chřipku H1N1pdm, pravděpodobně kvůli hrubšímu časovému rozlišení a vzácnosti dostupných dat z dohledu.
Závěry
Pandemické respirační patogeny mohou rychle zavést rozšířený místní přenos, často dříve, než je možná detekce nebo zásah. Navzdory rozdílům v přenosových cestách se obě pandemie analyzované v současné studii vyskytly prostřednictvím společných oblastí přenosu a stochastických faktorů, které komplikovaly úsilí o omezení.
Výsledky simulace dále naznačují, že strategie včasné detekce, jako je dozor nad odpadními vodami na letištích, mohou být nejúčinnější, pokud jsou rozmístěny v širokém okruhu metropolitních uzlů spíše než v malém počtu velkých letišť. Důležité je, že výhody rozšířeného sledování závisí na spárování detekce s intervencemi, které významně snižují další přenos, jakmile jsou infekce identifikovány. Budoucí studie jsou potřebné ke zpřesnění simulačních modelů, které zahrnují větší sociální a demografické detaily, a také k vyhodnocení pragmatického dohledu a intervenčních strategií, aby bylo možné vyvinout účinné reakce na budoucí pandemie a zmírnit jejich společenský dopad.
Stáhněte si svou kopii PDF nyní!
*Důležité upozornění: medRxiv publikuje předběžné vědecké zprávy, které nejsou recenzovány, a proto by neměly být považovány za průkazné, vodící klinickou praxi/chování související se zdravím, ani by se s nimi nemělo zacházet jako s ověřenými informacemi.
