Statistisches Modell konnte die Vorhersage künftiger Ausbrüche von Krankheiten

Mehrere an der Universität von Georgia-Forschern zusammengetan, um zu erstellen Sie eine statistische Methode, mit denen die öffentliche Gesundheit und Infektionskrankheiten Prognostiker zu besseren Vorhersagen Krankheit Renaissance, insbesondere für vermeidbare kindheit Infektionen wie Masern und pertussis.

Wie beschrieben in der Zeitschrift PLOS Computational Biology, Ihre fünf-Jahres-Projekt führte zu einem Modell, das zeigt, wie subtile Veränderungen in den Strom der gemeldeten Fälle einer Krankheit kann die Vorhersage eines nahenden Epidemie und der endgültige Erfolg einer Tilgung von Krankheiten in der Kampagne.

„Wir hoffen, dass in Naher Zukunft verfügbar sein wird, zu überwachen und zu verfolgen Warnsignale für aufkommende Krankheiten identifiziert, die von diesem Modell“, sagte John Drake, Distinguished Research Professor für Ökologie und Direktorin des Center für die Ökologie von Infektionskrankheiten, erforscht die Dynamik von biologischen Epidemien. Zu seinen aktuellen Projekten zählen Studien des Ebola-virus in West-Afrika und Middle East respiratory syndrome-related coronavirus am horn von Afrika.

In den letzten Jahren, die Wiederkehr der Masern -, mumps -, polio -, Keuchhusten und andere durch Impfung vermeidbare Krankheiten hat, löste eine Neuausrichtung auf die Notfallplanung.

„Die Forschung hat gewesen getan in der ökologie und Klima Wissenschaft über tipping points in climate change“, sagte er. „Wir haben erkannt das ist mathematisch ähnlich disease dynamics.“

Drake und Kollegen konzentriert sich auf die „kritische Verlangsamung“ oder der Verlust der Stabilität Auftritt, in einem system als ein Wendepunkt erreicht ist. Diese Verlangsamung kann aufgrund von Erreger-evolution, Veränderungen in Kontakt Preise von infizierten Personen, und lehnt es ab, im Impfpass. All diese Veränderungen können Auswirkungen auf die Ausbreitung der Krankheit, aber Sie nehmen Häufig allmählich und ohne viel Folge, bis ein Kipp-Punkt überschritten wird.

Die meisten Daten-Analyse-Methoden sind so konzipiert, zu charakterisieren, die Verbreitung der Krankheit nach dem Kipp-Punkt bereits überschritten hat.

„Wir sahen die Notwendigkeit zur Verbesserung der Möglichkeiten der Messung, wie gut gesteuert der Krankheit ist, das kann schwierig sein zu tun, in einem sehr komplexen system, vor allem, wenn wir beobachten, nur ein kleiner Bruchteil der wahren Anzahl der Fälle, die auftreten“, sagte Eamon O ‚DEA, ein Postdoc-Forscher in Drake‘ s Labor, die konzentriert sich auf Krankheit ökologie.

Das Forschungsteam fand, dass Ihre Vorhersagen wurden im Einklang mit den bekannten Erkenntnissen von britischen Epidemiologen Roy Anderson und Robert Mai, der im Vergleich die Dauer der Epidemie Zyklen in Masern, Röteln, mumps, Pocken, Windpocken, Scharlach, Diphtherie und pertussis von den 1880er Jahren bis 1980er Jahren. Zum Beispiel, Anderson und Möglicherweise festgestellt, dass die Masern in England und Wales verlangsamt nach umfangreicher Impfung im Jahr 1968. Ähnlich wie das Modell zeigt, dass Infektionskrankheiten langsam wie eine Immunisierung Schwelle näherte. Leichte Abweichungen in Infektion Ebenen nützlich sein könnten frühe Warnsignale für die Erkrankung Wiederkehr, dass die Ergebnisse von einem Rückgang in der Impfstoff-Aufnahme, schrieben Sie.

„Unser Ziel ist es, dies zu überprüfen, die auf kleineren Skalen, so Staaten und Städte können potenziell vorherzusagen Krankheit, die praktisch in Bezug auf die Entscheidungen über Impfstoffe,“ O ‚ DEA sagte. „Dies könnte besonders nützlich in Ländern, in denen Masern noch immer eine hohe Mortalitäts -.“

Um zu veranschaulichen, wie die Infektionskrankheit Modell verhält, das team erstellt eine Visualisierung, die sieht aus wie eine Reihe von Schalen mit Kugeln Rollen in Ihnen. In der Modell-Impfstoff Abdeckung wirkt die Oberflächlichkeit der Schüssel und die Geschwindigkeit des Balles.

„Sehr oft, der begrifflichen Seite der Wissenschaft ist nicht betont, als viel als es sein sollte, und wir waren erfreut zu finden, die richtigen visuals zu helfen, andere zu verstehen, die Wissenschaft,“ sagte Eric Marty, eine ökologie Forscher, spezialisiert auf Visualisierung von Daten.

Als Teil des Projekts AERO, das steht für die Antizipation Emerging und Re-emerging Ausbrüche, Drake und Kollegen Erstellung von interaktiven tools, basierend auf kritischen Verlangsamung für Forscher und politische Entscheidungsträger für den Einsatz im Feld und Entscheidungen. Zum Beispiel, das team ist die Entwicklung eines interaktiven dashboard, das hilft nicht-Wissenschaftler zeichnen und analysieren von Daten zu verstehen, die aktuellen trends für eine bestimmte infektiöse Krankheit. Sie präsentiert einen Prototyp, um Forscher nun und rechnet mit einer Veröffentlichung im nächsten Jahr.

„Wenn ein computer-Modell von einer bestimmten Krankheit sein, ausreichend detailliert und präzise sind, wäre es möglich vorherzusagen, den Verlauf eines Ausbruchs mit Hilfe der simulation“ Marty sagte. „Aber wenn Sie nicht haben ein gutes Modell, wie es oft der Fall ist, dann ist die Statistik der kritischen Verlangsamung, könnte noch geben, die uns frühzeitig vor einem Ausbruch.“