Covid-19: вирахувати ризик зараження самостійно

З допомогою алгоритму вченим вдалося визначити, яка ймовірність зараження коронавірусом Sars-CoV-2 у закритому приміщенні через вдихання суспендованих твердих частинок. Алгоритм виявив, якою мірою ризик заразитися можна зменшити, одягаючи маску та провітрюючи приміщення. Модель розробили вчені з Майнцьського інституту хімії імені Макса Планка. На підставі даних про площу приміщення, кількість присутніх людей, характер їхньої активності алгоритм вираховує ризик заразитися для кожної окремої особи, а також загальний ризик захворіти для всіх у приміщенні. Алгоритм доступний публічно на веб-сайті Інституту. Варто зауважити, що алгоритм не дає змогу передбачати ризик заразитися через великі краплі, що виділяються, коли хтось, заражений вірусом, перебуває на незначній дистанції. Підхід можна обмежити умовами, в яких дотримуються правил дистанції, гігієни рук, носіння маски, регулярного провітрювання повітря (а також використовують програму Corona-Warn-App).

Науковці ще не дійшли згоди, та більшість експертів сходиться на думці, що частинки аерозолів відіграють важливу роль у поширенні вірусу Sars-CoV-2. Аерозолі виникають в процесі дихання, кашляння й чхання, а також коли люди говорять і співають. На відміну від крапель, які швидко падають на землю, аерозолі можуть тривалий час залишатися в повітрі та поширюватися по всій кімнаті. В закритому приміщенні, в якому впродовж тривалого часу перебуває багато людей водночас, небезпека заразитися коронавірусом через аерозолі особливо висока. Але наскільки висока? І якою мірою маска, дотримання дистанції та провітрювання кімнати можуть зменшити ризик зараження?

Науковці з Інституту хімії імені Макса Планка та Кіпрського інституту нещодавно опублікували дослідження, в якому пропонують нескладний обчислювальний алгоритм, щоб визначити ймовірність зараження коронавірусом через аерозолі в закритому приміщенні. Алгоритм ґрунтується, зокрема, на даних про вірусне навантаження в аерозолях, кількість суспендованих твердих частинок, що виділяється при різних активностях людини, а також інформації про поведінку цих частинок в просторі. Непевним при цьому залишається те, яка частка вірусу міститься в аерозолях, оскільки вона може сильно відрізнятися, залежно від носія.

Розроблена модель визначає тільки ризик заразитися через маленькі частинки, що залишаються в повітрі впродовж тривалого часу та поширюються по всій площі приміщення. На питання про небезпеку заразитися через більші краплі, що швидко падають на землю, коли носій вірусу говорить, сміється або співає на незначній дистанції, модель не відповість.

Вирахування ризику заразитися через аерозолі можливе через вхідну маску на веб-сайті Інституту хімії імені Макса Планка. Тут можна внести дані про різні параметри події, зокрема розмір кімнати, кількість осіб та тривалість зустрічі. Припускаючи, що одна особа в приміщенні сильно заразна, алгоритм автоматично визначає ймовірність заразитися за сценарієм, який описав користувач. Крім того, алгоритм вираховує індивідуальну небезпеку заразитися для конкретної особи в кімнаті.

Серед запропонованих варіантів можна вибрати сценарій класу, офісу, свята чи репетиції хору. Для експертів також доступні поля, в яких можна ввести такі показники: інфекційна доза, концентрація вірусу інфікованого та час життя вірусу в повітрі. Також алгоритм дає змогу коригувати коефіцієнт фільтрування лицьової маски і рівень змінності повітря.

«Ми б хотіли допомогти, наприклад, школі чи підприємству самостійно вирахувати, наскільки високий ризик заразитися в їхніх приміщеннях і наскільки ефективними є превентивні заходи», – сказав Йос Леліфельд (Jos Lelieveld), директор Інституту хімії імені Макса Планка та провідний автор статті, опублікованої у міжнародному віснику «International Journal of Environmental Research and Public Health».

У публікації вчені представили методологію обрахунків. Зокрема, вони взяли за основу дані, згідно з якими доросла людина в середньому вдихає та видихає 10 літрів повітря в хвилину. Науковці припустили, що інфекційна доза, яка зумовлює зараження вірусом Sars-CoV-2, становить 300 вірусів або копій РНК вірусу на особу. Уточнити вимірювання можна, конкретизувавши обстановку: шкільний клас, в якому не дотримуються жодних заходів безпеки; клас завбільшки 60 метрів квадратних, з висотою стелі три метри; у класі присутні 25 школярів у віці 10 років; вони перебувають у класі впродовж 6 годин; при цьому один школяр вже два дні сильно заразний.

За цих обставин імовірність заразитися для певної особи становитиме менше як 10 %, а ймовірність того, що захворіє хоч одна дитина, дорівнюватиме майже 90 %. Одне зараження при цьому практично неминуче. Сильно заразна – це особа, інфікована зазвичай впродовж кількох днів. Серед осіб з позитивним тестом на коронавірус близько 20 % залишається сильно заразними. Їх не слід плутати із суперпереносниками (superspreader), про частоту появи яких досі майже нічого не відомо. 

«Наші вимірювання демонструють: ризик заразитися за умов регулярного провітрювання класу може знизитися наполовину. А за умови додаткового носіння маски – у 5-10 разів», – додає дослідник атмосфери Левіфельд. На прикладі зі шкільним класом це означатиме: якщо клас провітрювати принаймні раз на годину, ймовірність захворіти зменшується до 60 %. Якщо додатково всі школярі носитимуть маски, ризик інфікування знизиться до близько 24 %. А якщо на уроці буде присутня половина учнів, ймовірність поширення інфекції становитиме 12 %. Індивідуальний ризик при цьому знижується з 10 % до 1 %.

В своїй публікації вчені зважають на похибку обрахунків. Вона зумовлена, зокрема, непевністю припущення про те, як довго вірус Sars-CoV-2 живе або яка кількість вірусу викликає інфікування. «Основою наших припущень є ті дані, які наука пропонує сьогодні, – сказав Франк Геллайс (Frank Helleis), фізик з Інституту хімії Макса Планка.  В обрахунках ховається багато змінних і припущень. Наприклад, важливо, чи люди в кімнаті говорять, чи співають, якою є концентрація вірусу в слині і як провітрюють приміщення, але кожен з цих чинників можна визначити простим перехресним множенням», – сказав Геллайс, що розробив механізм обрахунків.

Геллейс та його колеги переконані: їхній алгоритм може допомогти багатьом краще зрозуміти ризик зараження в закритому приміщенні і знизити його, вживши належних заходів.

Covid-19 – das Ansteckungsrisiko selbst berechnen

Зреферувала С. К.