​​Ежегодно, во время городских Дней науки, мэрия Новосибирска награждает премиями за достижения в сфере науки и инноваций молодых ученых и инноваторов. Подробнее о некоторых лауреатах этого года – в нашем небольшом цикле интервью. А открывает его беседа с научным сотрудником Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Ольгой Криворотько. Премией была отмечена ее работа по разработке карты прогноза распространения социально-значимых заболеваний в городе Новосибирске. 

– Ваша модель привязана именно к Новосибирску, или это более универсальный инструмент, который можно применять и к другим российским городам? 

– Сама методика основана на решении математических задач и, соответственно, привязана к тем данным, которые изначально были предоставлены. И поскольку такие данные можно получать по любому региону, то она, в принципе, универсальна. Мы делали такую работу и для Новосибирска, и для Москвы, и для Свердловской области. 

– Методика работает по разным типам заболеваний? 

– И в этом отношении она тоже довольно универсальна. Изначально мы строили модели по таким возбудителям как ВИЧ и вирусы гепатита. Но наша модель вполне успешно может прогнозировать, к примеру, и распространение коронавируса COVID-19. Понятно, что модель по каждому заболеванию требует существенной подстройки, с учетом контагиозности патогена, способов заражения и ряда других существенных параметров. Но это уже, как говорится, дело техники. 

– То есть Вашу модель можно применять и для прогнозов развития ежегодной волны гриппа? 

– С гриппом главная проблема в том, что сложно получить объективные данные в нужном объеме. Люди привыкли к этому заболеванию, к тому, что оно носит сезонный характер и не все обращаются к врачу. Опять же не всем обратившимся диагностируют грипп, иногда ставят довольно размытый диагноз – ОРВИ. Мало где в медицинской системе занимаются сбором и накоплением статистики по ОРВИ, по крайней мере, так было до этого года. И в результате, мы не располагаем ни реальным количеством зараженных в регионе, ни динамикой заражения, что необходимо для получения адекватного прогноза. Поэтому мы и работали изначально с более социально-значимыми инфекциями – ВИЧ, туберкулезом и гепатитом, где есть более точные цифры. 

– Насколько полученные Вами с помощью этой модели прогнозы оправдались? 

– В рамках своего исследования мы делали прогнозы 2014 – 2016 годам для Москвы, Новосибирской и Свердловской областей, а потом сверяли их с реальными данными. Совпадение было достаточно хорошим, разница в годовых показателях не превышала сто человек, что позволяет говорить о работоспособности модели. Конечно, если не появится неучитываемый фактор. 

– Например? 

– Например, если на рынок выйдет новый эффективный препарат от ВИЧ или гепатита, который мы не могли предусмотреть в момент составления прогноза, то, понятно, что реальная ситуация будет отличаться. Или обратный пример – произойдет резкое снижение уровня жизни людей на территории, которое также нельзя было предсказать. А эти болезни потому и называют социально-значимыми, что они тесно связаны с социальной атмосферой. 

В частности, в этой работе мы брали социально-экономическую ситуацию в указанных регионах, которая была стабильной на протяжении ряда последних лет. Теперь же понимаем, что надо рассматривать варианты с разными сценариями ее изменения. 

– Но такие непредсказуемые события происходят довольно часто, каково решение этой проблемы? 

– На самом деле, все решается относительно просто – мы вводим в модель новые данные и получаем новый прогноз, который их учитывает. В этом и есть преимущество математического аппарата моделирования. В частности, таким образом можно не просто делать прогнозы, исходя из текущей обстановки, но и проверять работоспособность разных стратегий по борьбе с этими заболеваниями. Если руководство региона поставит задачу добиться снижения уровня заболеваемости в год на какое-то количество процентов, то с помощью модели можно подобрать меры по выполнению этой задачи. Ну а дальше уже встают административные задачи – найти ресурсы и обеспечить реализацию этих мер. 

– Медики уже проявляли интерес к Вашей работе. 

– Мы сотрудничаем с московским противотуберкулезным центром, получаем от них данные, у нас есть совместные публикации. И в последней статье показано, что они использовали нашу модель для корректировки факторов, определяющих распространение этого заболевания. Дело в том, что стандартный список таких факторов был составлен еще в СССР, но за это время и возбудитель заболевания мутировал, и среда нашего обитания заметно изменилась. Модель показала, как эти изменения отразились на карте распространения заболевания, в каких районах уровень выше среднего, что затем было подтверждено практическими наблюдениями. И теперь врачи противотуберкулезного центра строят свою работу с учетом этих изменений, уделяя больше внимания именно этим неблагополучным районам. 

– А в Новосибирске какой-то интерес со стороны власти был? 

– Здесь интерес был в основном со стороны академических структур – наши коллеги из математических институтов Академгородка и сотрудники «Вектора». 

– Вы делали на основе Вашей модели прогнозы на будущие года? 

– Когда мы составляли этот прогноз в мире еще не было пандемии коронавируса и он не учитывает ее последствия, а они могут существенно поменять картину. Без ее учета в нашей области ожидалось небольшое снижение по ВИЧ, туберкулезу и гепатиту. Но в рамках текущей ситуации, на фоне роста безработицы и других негативных факторов, конечно, ситуация будет меняться. 

– Ваши ближайшие планы в этом направлении? 

– Мы продолжаем расширять нашу модель, включаем в нее дополнительные социально-экономические факторы, плюс, хотим поработать с другими заболеваниями. Также мы сейчас создаем веб-сервис, на котором можно было бы строить прогнозные карты по разным регионам и заболеваниям, в зависимости от поступающих данных. Думаем, так мы сможем познакомить с нашей работой не только математиков, но и более широкую аудиторию. 

Сергей Исаев 

Источники

Карты вирусной угрозы
Академгородок (academcity.org), 17/06/2020
Карты вирусной угрозы
Seldon.News (news.myseldon.com), 17/06/2020

Похожие новости

  • 22/04/2020

    Загнать в формулу: почему COVID-19 ставит ученых в тупик

    ​Когда и чем закончится эпидемия коронавируса? Какие из многих вариантов борьбы с ним надо выбрать, чтобы выйти из кризиса с наименьшими потерями? Ответ на эти вопросы сегодня ждут прежде всего от математиков, которые строят прогнозы на основании компьютерных моделей.
    885
  • 12/11/2015

    Как предугадать нобелевский результат

    ​Можно ли определять научные приоритеты страны на десятки лет вперед без относительно достоверного прогноза? И кто, если не сами ученые, способны решить эту задачу? Недавно состоялся конкурс прогностических проектов, одним из победителей которого стал Федеральный исследовательский центр "Институт цитологии и генетики СО РАН".
    2934
  • 23/07/2019

    Интервью с биологом Сергеем Нетесовым

    ​К юбилею наукограда ЦИНК встречается с интересными людьми, которые участвуют в развитии Кольцово. Недавно мы встретились и поговорили с член-корреспондентом РАН, молекулярным биологом, доктором биологических наук, заведующим лабораторией бионанотехнологии, микробиологии и вирусологии ФЕН НГУ, членом двух диссертационных советов – Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН и ФБУН «ГНЦ вирусологии и биотехнологии «Вектор», председателем Совета некоммерческой ассоциации «Биофарм» Сергеем Викторовичем Нетёсовым.
    892
  • 02/09/2019

    Инфраструктура лидерства

    ​Новосибирская область уверенно закрепилась в двадцатке Национального рейтинга состояния инвестиционного климата и реализует амбиции мирового инновационного центра. По итогам 2018 года регион достиг наилучших показателей в своей истории по объему инвестиций в основной капитал - 196 млрд рублей.
    522
  • 22/06/2017

    Участники «Технопрома» - о развитии и применении искусственного интеллекта

    ​Глубинное обучение (Deep Learning) - область машинного обучения, которая активно развивается последние годы. Конечно, это не тот искусственный интеллект, который представляют себе фантасты, но уже сегодня многие алгоритмы решают задачи биомедицины, машиностроения, обработки естественного языка.
    1391
  • 22/04/2019

    Новосибирские генетики изучают серотонин

    ​Современные реалии таковы, что получение гранта на поддержку проекта стало одним из важных залогов успешной работы для наших ученых. Руководитель лаборатории нейрогеномики поведения ФИЦ ИЦиГ СО РАН, д.
    870
  • 25/08/2016

    Новосибирские генетики создали маркер для обнаружения раковых клеток

    ​В Новосибирске научились определять среди клеток рака "ключевых убийц", виновных в возникновении опухолей. Однако без господдержки маркер не сможет послужить людям.Ученые всего мира ищут способ победить рак, пытаясь создать препарат, с помощью которого можно отслеживать и помечать опасные клетки.
    2569
  • 24/12/2019

    Математики изучили поведение экситонов в материалах для наноэлектроники

    ​Сибирским и немецким исследователям удалось построить модель и вычислить поведение экситонов — квазичастиц, с которыми связывают будущее электронных приборов, в частности квантовых компьютеров и смартфонов.
    386
  • 22/10/2019

    Институт цитологии и генетики СО РAH представил широкой публике минимозги

    ​Институт цитологии и генетики СО РAH представил широкой публике минимозги — академическую научную работу с огромным и долгосрочным прикладным потенциалом. Органические минимодели — тема, ставшая одним из «гвоздей» научной конференции TEDx.
    424
  • 20/06/2018

    От стресса до аутизма - один шаг?

    В секторе нейрогенетики социального поведения ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН» под руководством д.б.н. Наталии Кудрявцевой разработали уникальную методику, позволяющую моделировать механизмы формирования неврологических расстройств.
    1104