Українські вчені, які працюють у багатьох галузях науки, у перші ж дні пандемії COVID-19 поставили собі запитання: як саме можна допомогти суспільству долати наслідки? Медики і біологи спрямували зусилля на розробку вакцин, психологи – на підтримку людей, у тому числі літніх. До побудови ж моделей поширення епідемії долучилися представники фізико-математичної спільноти, серед яких – учені Інституту фізики конденсованих систем НАН України.
Колектив науковців подав на конкурс НФДУ “Наука для безпеки людини та суспільства” проєкт “Комп’ютерне моделювання та теоретичні підходи для опису поширення інфекційного захворювання COVID-19: роль просторової неоднорідності популяції, гетерогенності мережі соціальних контактів та соціального відгуку”, переміг та отримав грантове фінансування. Робота запланована на п’ять кварталів (2020-2021 роки), загальне фінансування складає два мільйони 52 тисячі гривень.
Керівник проєкту – доктор фізико-математичних наук, відомий дослідник у галузі комп’ютерного моделювання фізичних систем, а також епідеміологічних моделей – Ярослав Ільницький. І він, і його команда перемогу в конкурсі сприйняли з ентузіазмом, адже поставлена задача, окрім наукової цінності, має величезне практичне значення. Утім, якби не перемогли, все одно працювали б, адже неможливо стояти осторонь, коли пандемія забирає життя тисяч людей, наносить збитки економіці країни та благополуччю родин. На момент офіційного старту проєкту команда вже активно працювала над темою і мала низку попередніх результатів.
На переконання Ярослава Ільницького, з командою, яка працює над “приборканням” епідемії, можна вирішувати наукові завдання найвищого рівня складності. Кожен із науковців має унікальний досвід, зокрема, й міжнародної співпраці. Мар’яна Красницька, наприклад, закінчила україно-французьку аспірантуру в Інституті фізики конденсованих систем та університету Лотарингії, Олеся Мриглод співпрацювала з дослідниками Віденського медичного університету (Австрія), Массачусетського технологічного інституту (США), Університету Ковентрі (Великобританія), Вікторія Блавацька стажувалася в Інституті теоретичної фізики Університету Лейпцига (Німеччина), Університеті Ковентрі, Лабораторії фізики Ліонського університету (Франція), Тарас Пацаган, який нещодавно захистив докторську дисертацію, має досвід наукових стажувань у лабораторіях Франції, Польщі, Мексики, Німеччини. Сам Ярослав Миколайович стажувався в університеті міста Дарем у Великобританії, Потсдамському університеті та Інституті полімерних досліджень у Дрездені (Німеччина).
Поширення хвороби можна “вирахувати”
Запитуємо у наукового керівника та виконавців проєкту: “Як фізика може допомогти “порахувати” поширення пандемії?” А також: “У чому полягає суть роботи?”.
Пояснюють: процеси поширення (поглиблення тріщин у бетонній конструкції старого мосту, розповсюдження пожежі в густонаселеному кварталі, розмноження жучків-паразитів у лісах Карпат, “вибух” фейкових новин у фейсбуці чи поширення інфекційного захворювання) описуються подібними математичними рівняннями чи чисельними алгоритмами. Саме тому їхній досвід із вивчення споріднених фізичних процесів поширення можна і потрібно використати для моделювання поширення пандемії COVID-19.
Розуміти механізми поширення хвороби важливо, щоб правильно оцінити спроможність медичної системи, передбачити наявність ліків та місць у лікарнях, вчасно визначити карантинні зони, а також встановити безпечні способи послаблення локдауну.
Для обрахунку швидкості поширення пандемії потрібно проаналізувати дуже багато показників: наприклад, щільність населення (в горах і в мегаполісах вона різна), кількість людських контактів та мобільність людей. До речі, кількість контактів залежить і від професії (медики, соціальні працівники, вчителі, спеціалісти сфери послуг щодня спілкуються з багатьма людьми і мають більшу вірогідність захворіти). Усі ці неоднорідності та структуровані середовища поширення інфекційних хвороб і планують врахувати фізики під час комп’ютерного моделювання поширення пандемії.
Наступним (дуже амбітним) кроком вчених є врахування реальної щільність населення конкретного міста чи регіону (наприклад, Львова, де проживають усі виконавці проєкту) та особливостей мобільності його жителів. Для того, щоб спрямувати моделювання в практичне русло, потрібно врахувати реальні (дуже динамічні) дані мобільності населення, або ж – змоделювати цю мобільність. Реальну мобільність можна отримати з високою точністю з неперсоніфікованих даних мобільних операторів (це – комерційна послуга і наразі виконавці проєкту не мають підтвердження, що отримання таких даних вдасться здійснити за однією зі статей проєкту). Модельне передбачення мобільності – теж непроста справа, адже потрібно врахувати карантинні обмеження, виокремити потенційно доступні місця скупчення людей (ринки, супермаркети, лікарні, візові центри) тощо.
Про солідарність та взаємопідтримку
Ще однією частиною проєкту є аналіз соціального (суспільного) відгуку на пандемію. Як люди сприймають карантинні обмеження, які вікові чи соціальні прошарки найбільш дисципліновані, як люди готові допомагати медикам (усі пам’ятають акцію “Підвези медика на роботу”, коли й кияни, й жителі області навесні 2020 безкоштовно підвозили лікарів), як об’єднують зусилля для купівлі кисневих концентраторів, наприклад, волонтери з Києва та Одеси надають їх безкоштовно і рятують сотні хворих). Усі ці аспекти допомагають зрозуміти особливості перебігу пандемії і – зупинити її поширення.
Оперативні наукові новини
Запитую у членів команди: які результати вони планують отримати після завершення проєкту та яке значення матимуть ці результати?
Основною «фішкою» проєкту науковці вважають ідею комбінування елементів моделювання з різних галузей знань (епідеміології, теорії диференціальних рівнянь, статистичної фізики, теорії мереж, науки про дані) і створення ефективних інструментів для вивчення (і контролю!) пандемії. Ці інструменти допоможуть, зокрема, оптимізувати алгоритми карантинних обмежень, мінімізувати економічні втрати і, водночас, тримати епідемію під контролем. Утім, учені застерігають, що завжди можуть спрацювати випадкові чинники впливу, які не піддаються передбаченню.
Сьогодні ж науковці “збирають пазли” (у прямому та переносному сенсах, адже puzzle – це головоломка) різних компонентів наукової частини проєкту. Уже досліджено ефект від пре-вакцинації щодо поширення COVID-19 у безмасштабній мережі людського суспільства, запропоновано модель із різною силою інфективності (здатності вірусу проникати в організм) індивідів, що базується на аналогіях із фізики магнетиків. Досліджено також поширення COVID-19 за умов сильної мутації вірусу.
Одна стаття з отриманими результатами вже опублікована, ще дві – розміщені на популярному сервері препринтів arXiv Корнельського університету (від початку пандемії препринти стали відігравати роль «колонки оперативних наукових новин» через миттеву публікацію і безкоштовний доступ). Також науковці організували цикл семінарів “Епідеміологія в складних системах”.
Запитуємо в учасників проєкту і про труднощі, з якими вони зіткнулися під час роботи. Кажуть: “Досить непросто було закупити обладнання у вкрай стислі терміни”. Також, на думку дослідників, варто внести зміни в нормативні документи, що регулюють витрати грантових коштів у межах проєктів.
Непросто, але можливо!
До речі, грантове фінансування наукових та науково-дослідницьких проєктів дослідники вважають дуже хорошою новиною для української науки.
– Приклад проєктів-переможців свідчить, що отримати фінансування на наукові дослідження в Україні хоч і непросто, але можливо, – Каже керівник проєкту Ярослав Ільницький.
– Звісно, ніхто не гарантує дослідникам перемогу, але важливим є сам досвід участі в конкурсі. Молоді вчені можуть зорієнтуватися, які наукові завдання є важливими (їх підтримають у першу чергу), навчаться правильно формулювати заявку, оцінювати власний науково-дослідницький, організаційний та менеджерський потенціал, тому потрібно брати активну участь у конкурсах, випробовувати себе, і – перемагати.
Світлана ГАЛАТА
