Znanstvenici sa Sveučilišta Waterloo napravili su prvi računalni model koji simulira brojne varijable koje utječu na prijenos COVID-19 kako bi se usporilo širenje varijanti.

Model uzima sirove podatke koji se već koriste za predviđanje broja slučajeva i hospitalizacija, a zatim dodaje druge čimbenike, poput procjepljenosti populacije, korištenja maski i mjera zatvaranja te broja novih žarišta.

Istraživači su svoj računski model temeljili na nedavnom iskustvu kanadskog Ontarija s COVID-19, kao i podacima iz Znanstvenog savjetodavnog vijeća Ontarija za pitanja COVID-19.

Testiranje na COVID-19 u Kini Znanstvenici upozoravaju: Povratak "na staro" mogao bi uzrokovati dva milijuna smrti od COVID-a godišnje

Zapravo smo gradili model kad je varijanta Delta još bila dominantna u Ontariju. Simulirali smo varijantu koja je bila slična omikronu, a model je koristan za razumijevanje koje će varijante doći sljedeće, rekla je Anita Layton, profesorica primijenjene matematike na spomenutom sveučilištu i istraživačkoj Katedri Canada 150 za matematičku biologiju i medicinu.

Tim kanadskih znanstvenika može promijeniti parametre svojeg računalnog modela kako bi vidjeli što bi se dogodilo s novom dominantnom varijantom, koja je trenutno omikron. Također može pokazati što bi bilo potrebno za zaustavljanje varijanti koje su zaraznije od drugih. Kao rezultat toga, model može pokazati gdje trebaju biti razine cijepljenja ili koje su razine ograničenja nužne kako bi se usporilo širenje nove varijante novog koronavirusa.

To uključuje cijepljenje i različite vrste cjepiva, kašnjenja u drugoj i trećoj dozi, utjecaje ograničenja, pa čak i konkurenciju između različitih zabrinjavajućih varijanti. Želimo da kreatori politike i dionici imaju najprikladnije informacije kako bi mogli donijeti najbolje odluke, rekao je Mehrshad Sadria, doktorant primijenjene matematike na sveučilištu Waterloo, koji je također radio na novom modelu.

Snimka pluća Znanstvenici otkrili nevidljivu štetu koju može nanijeti COVID-19

Znanstvenici planiraju razviti model kako bi uključio još više čimbenika koji utječu na širenje COVID-19 u određenim zajednicama.

Željeli bismo istražiti kako su pogođeni ljudi različite dobi i usporediti različite razine cijepljenja između i unutar dobnih skupina. Također ga želimo učiniti profinjenijim kako bismo se mogli usredotočiti na određene regije Ontarija, što onda može biti od pomoći za gledanje distribucije resursa, ističe Layton.

Istraživanje kanadskih znanstvenika objevljeno je u znanstvenom časopisu Scientific Reports. Projekt je nastao iz istraživačke suradnje u Sveučilišnoj zdravstvenoj mreži i proširio se brzim financiranjem istraživanja od strane kanadskih instituta za zdravstvena istraživanja.

Izvor: EurekAlert

Još brže do najnovijih tech inovacija. Preuzmi novu DNEVNIK.hr aplikaciju