Суперраспространение инфекций

Над материалом работали Мила Нездоймышапко, Алла Лосева

Закрытое помещение с плохой вентиляцией, большое скопление людей. Они разговаривают поверх общего шума на свадьбе. Поют на репетиции хора или на церковной службе. Часто дышат на тренировке по зумбе. При этом кто-то из присутствующих чувствует недомогание или почувствует его на днях. Скольким людям он(а) передаст инфекцию?

Ответить на этот вопрос – совсем не то же самое, что посчитать, скольких людей заражает один носитель вируса в среднем. В среднем носитель нового коронавируса (в отсутствие ограничительных мер) заражает троих людей. Но каждая из описанных ситуаций – реальный случай из эпидемии COVID-19, где напрямую от носителя заразились 40–80 человек. Это называется ситуацией суперраспространения (англ. superspreading) – когда один человек передаёт вирус несоразмерно большому числу людей.

И хотя усреднённый показатель, основное репродуктивное число (R₀), широко используется в исследованиях, картина эпидемии в основном зависит от таких нетипичных ситуаций. Поэтому наряду с R₀ для описания того, как распространяется вирус, используется ещё коэффициент дисперсии k. Он отражает разницу в том, скольким людям передают инфекцию заразившиеся.

Если представить, что все переносчики вируса выстроились по порядку в соответствии с тем, скольким людям они передали инфекцию, то в начале ряда будут стоять суперраспространители, а в конце – те, кто никого не заразил. Коэффициент k  будет обозначать, где заканчиваются самые активные распространители и начинаются менее активные. Когда почти все заражения произошли от небольшой группы суперраспространителей, а в основном переносчики мало кого заражают, k  близок к нулю. Когда все переносчики заразили примерно равное число людей, и суперраспространителей нет, k поднимется до 10 и выше.

Для пандемии испанского гриппа этот коэффициент был около единицы, что соответствует более равномерному распространению вируса. Но для эпидемий коронавирусов k  близок к нулю, отражая весомую роль суперраспространения (0.16 для SARS, 0.25 для MERS). Это может быть связано с воздушно-капельным и аэрозольным путём передачи коронавирусов, когда вирус попадает в воздух даже при громком разговоре и находится во взвеси достаточно долго, чтобы его вдохнуло множество людей.  

В препринте про COVID-19 даётся ещё более низкая оценка k  в 0.1, хотя ранние исследования предполагали, что роль суперраспространения в этой пандемии не выше, чем в случае других эпидемий коронавирусов. При этом подавляющее большинство переносчиков никого не заражает.

Передача вируса зависит от того, как переносчики себя ведут и в каких ситуациях они оказываются. Например, если человек самоизолируется при выраженных симптомах болезни, он, скорее всего, никого не заразит: не только потому, что ни с кем не встречается, но и потому, что спустя несколько дней после появления симптомов болезни организм уже не так активно распространяет инфекцию (Bullard et al. 2020; Cheng et al. 2020). Но за несколько дней до или после появления симптомов носители заразнее всего (He et al. 2020). Поэтому если во время бессимптомного периода человек проводил больше 10 минут в помещениях с большим скоплением людей и был без маски, очень вероятно, что он уже успел стать суперраспространителем. Исследователи считают, что если снизить вероятность каждого переносчика инфекции оказаться в таких ситуациях, а также отслеживать близкие контакты переносчиков, то можно заметно снизить число передач вируса (Liu, Eggo, and Kucharski 2020).

Чтобы узнать больше о суперраспространении, мы выполнили систематический поиск научных исследований в базе данных Scopus и построили карту публикаций на основе их списков литературы (см. Рисунок 1). Близость на карте и принадлежность к одному кластеру на этой карте означают, что публикации ссылаются на одни и те же работы – а значит, есть вероятность, что в статьях поднимаются схожие темы. Карта выполнена в программе VOSviewer.

Исследования о суперраспространении делятся на шесть кластеров:

• голубой, слева вверху: эпидемия SARS в 2003-м,
• жёлтый, слева по центру: эпидемия MERS в 2015-м,
• цвета морской волны, по центру: экологические и пространственные факторы,
• фиолетовый, справа вверху: социальные сети,
• синий, слева внизу: распространение туберкулёза,
• оранжевый, справа внизу: трансмиссивные болезни (не освещается в обзоре).

Важнейшая работа во всей карте показывает, что количество людей, которым носитель вируса передаёт инфекцию, распределено очень неравномерно (Lloyd-Smith et al. 2005). Авторы проверяют эту картину на данных, полученных при отслеживании контактов во время эпидемий восьми разных вирусов, и оказывается, что это общая особенность всех заболеваний, передающихся между людьми. Так, для SARS, в более 80% случаев вирус передавался 20% переносчиков. Исследователи отмечают, что таргетные меры контроля (изоляция переносчиков вируса и отслеживание их контактов) в такой ситуации оказываеются эффективнее общего карантина. Авторы также предлагают математическое определение суперраспространения для предсказания частоты таких случаев при известных R₀ и k.

Голубой кластер: эпидемия SARS в 2003-м

Публикации этого кластера посвящены эпидемии коронавируса SARS-CoV в 2003 году. Она началась в гонконгском отеле, когда от заболевшего путешественника заразились другие туристы и разнесли вирус в разные страны. В статье Shen et al. (2004) суперраспространение SARS определяется как передача вируса как минимум восьми людям, и исследователи на тот момент обнаружили четыре таких случая в Китае.

При этом по статистике в среднем вирус передавался 2.7 людям на первых этапах эпидемии и меньшему количеству впоследствии (Riley et al. 2003). Внутрибольничная передача вируса была достаточно распространена, и если бы не это, эпидемия приняла бы намного меньший масштаб (Small et al. 2005, Yu et al. 2007).

По оценкам Li et al. (2004), 71% случаев заражения в Гонконге и 75% в Сингапуре произошли в ситуации суперраспространения. Такие ситуации возникали в том числе потому, что больные обращались ко врачу не раньше чем через четыре дня после появления симптомов, в связи с чем авторы подчёркивают важность ранней диагностики и изоляции заражённых.

Жёлтый кластер: эпидемия MERS в 2015-м  

Отчасти суперраспространение коронавируса MERS-CoV также связано с внутрибольничными заражениями, из-за того что носители вируса обращались в разные места или переводились из одной больницы в другую. Например, Kang et al. (2017) не нашли никаких клинических различий между суперраспространителями и другими носителями вируса, кроме того что суперраспространители больше времени проводили в больнице в общих палатах. Но кроме этого, отмечаются и поведенческие факторы: больных много кто навещал, а носители вируса посещали большие скопления людей и не избегали физических контактов во время приветствий (Al-Tawfiq and Memish 2016).

Исследование Chowell et al. (2015) сравнивает передачу вируса в случае MERS и SARS. Большинство случаев передачи MERS произошли потому, что люди лежали в той же больнице, что и первый заражённый. В случае SARS, больше случаев было сконцентрировано среди медработников. Эти различия указывают на важность особой организации приёма больных для минимизации передачи вируса.

Кластер цвета морской волны: экологические и пространственные факторы

Paull et al. (2012) отмечают, что различие в том, скольким людям носитель вируса передаёт инфекцию, тесно связано с различиями среды, в которой находятся заражённые, например, плотностью населения, температурой и влажностью, фрагментацией экосистемы, а также взаимодействием среды и генетических особенностей населения. Hawley and Altizer (2011) призывают изучать суперраспространителей на предмет особенностей их иммунной системы и истории жизни.

В кластере обсуждается и суперраспространение вируса в ходе перемещений людей (Bossak and Welford 2010) и миграций животных (Craft et al. 2011).

Фиолетовый кластер: социальные сети

Когда эпидемиологи моделируют общество как сеть контактов, они могут пользоваться тремя основными вариантами её структуры. Это может быть случайная сеть, где каждый имеет равную вероятность общаться с каждым, – это простая, но не очень реалистичная структура. Или безмасштабная сеть, где у большинства узлов мало связей и только у небольшого количества, так называемых хабов сети, их много. Такой структурой, например, пользуются при моделировании распространения заболеваний, передающихся половым путём, или компьютерных вирусов. Третий вариант – сеть «тесен мир». В ней люди в основном связаны на локальном уровне, внутри таких групп, как школа, семья, посетители магазина, пассажиры метро – но некоторые связи простираются далеко, если люди принадлежат нескольким группам, например, заходят в один магазин по дороге домой.

В зависимости от того, какая структура лучше всего соответствует реальности, можно предлагать меры по выявлению суперраспространителей. Например, в работе Liu et al. (2015) обсуждаются разные меры центральности в сети, в частности, такой метод анализа центральности, как k-shell разложение. В безмасштабных сетях самые центральные позиции занимают хабы, люди с большим количеством социальных контактов, – именно их стоит превентивно тестировать на вирус и изолировать при первых подозрениях на болезнь.

Но Masuda, Konno, and Aihara (2004) отмечают, что в случае SARS структура контактов больше соответствовала модели «тесен мир». Суперраспространители не были исключительно социально активны. Скорее они вели обычную жизнь, но в период, когда были особенно заразительны, оказались в группах, подверженных распространению инфекции.

Small, Tse, and Walker (2006) разделяют этот подход и моделируют меры сдерживания эпидемии в таких условиях. Основным фактором распространения вируса они считают период длительностью более шести дней, когда переносчики вируса распространяли инфекцию (например, внутри больницы). Контролировать эпидемию исследователи предлагают либо через ограничение далеко простирающихся связей через частичный карантин, либо через быструю госпитализацию и изоляцию людей, демонстрирующих симптомы болезни.

Синий кластер: распространение туберкулёза

Публикации этого кластера посвящены передаче бактериальной инфекции, микобактерии туберкулёза. Туберкулёзом заразиться сложнее, чем коронавирусами, для этого нужен длительный или регулярный контакт.  

Walker et al. (2013) предлагают новый метод, чтобы восстановить картину передачи этой инфекции через анализ генома микобактерии. Ранее штаммы туберкулёза выявлялись через MIRU-VNTR генотипирование, и если у пациентов были разные штаммы, то это исключало возможность, что кто-либо из них передал инфекцию другому. Однако если штамм был одинаковый, понять, как передавалась инфекция, было сложно, потому что пациенты часто не могли сообщить такие данные. Молекулярное типирование позволяло только указать на наличие суперраспространителей, исходя из того, насколько различаются по размеру группы пациентов с бактерией одного типа (Ypma et al. 2013).

Альтернативный метод, полное секвенирование генома, позволяет установить и пути распространения инфекции, так как мутации генов чаще всего накапливаются, благодаря чему можно проследить динамику передачи. Таким образом можно выявлять и суперраспространителей, которые занимают центральные позиции в структуре филогенетического дерева. При этом передача от одного распространителя характеризуется низким разнообразием геномов микобактерии (Comin et al. 2020).

На странице 2 мы даём ссылки на общие обзоры про суперраспространение и описываем наши данные.

Общие обзоры

• Aschwanden, Christie. 2020. “How ‘Superspreading’ Events Drive Most COVID-19 Spread.” Scientific American, June 23.
• Galvani, Alison P., and Robert M. May. 2005. ‘Dimensions of Superspreading’. Nature 438(7066):293–95.
• Kupferschmidt, Kai. 2020. “Why Do Some COVID-19 Patients Infect Many Others, Whereas Most Don’t Spread the Virus at All?” Science | AAAS, May 19.
• Stein, Richard A. 2011. ‘Super-Spreaders in Infectious Diseases’. International Journal of Infectious Diseases 15(8):e510–13.

Источник данных: база данных научного цитирования Scopus. Мы искали по заголовкам, аннотациям и ключевым словам публикаций термин superspreading. В результате поиска было получено 474 публикации, не считая книг.
Поисковой запрос:
TITLE-ABS-KEY ( super-spread*  OR  superspread* )