Вакцинация предотвратит смерти от коронавируса, если иммунитет будет длительным, а доверие к вакцине высоким

Иммунный ответ при заражении коронавирусом активно исследуют, однако все еще в точности не известно, как долго приобретенный иммунитет защищает от вторичного инфицирования и сможет ли переболевший человек инфицировать других. Пока что не известны и характеристики вакцины или вакцин, которые будут массово применяться в борьбе с вирусом.

Ученые из Принстонского университета Гарвардской школы общественного здоровья (США) Фонда Уэлком Траст (Великобритания) и предложили четыре сценария длительности и тяжести пандемии на ближайшие пять лет. В качестве предикторов использовались характеристики иммунного ответа против вторичного инфицирования, доступность и эффективность вакцины, сезонность распространения вируса, ношение масок и соблюдение социального дистанцирования.

Существуют две основные эпидемиологические модели для предсказания течения эпидемий: SIR (Susceptible-Infected-Recovered) и SIRS (Susceptible-Infected-Recovered-Susceptible). Первая используется для моделирования инфекций, к которым вырабатывается пожизненный иммунитет, например, кори. Для инфекций же второго типа характерен более короткий период защиты от вторичного заражения, спустя определенное время человек вновь становится восприимчивым к вирусу; к этой группе относятся, например, вирусы гриппа. Более сложные модели используются для инфекций с промежуточным иммунным ответом, таких как ротавирус.

Для прогноза траектории развития пандемии авторы исследования объединили адаптированные версии SIR и SIRS, используя при этом в качестве входных данных различные степени иммунного ответа и другие факторы. Ожидаемо, если приобретенный иммунитет окажется слабым или краткосрочным, то нам стоит ждать частых вспышек коронавируса в ближайшее время.

Четыре варианта прогнозов — короткий (около полугода) и более продолжительный естественный иммунитет, с вакцинированием и без — представлены на рисунке. Предполагается, что распространение вируса имеет сезонный характер (скорость передачи рассчитана для климата Нью-Йорка), а меры социального дистанцирования снижают передачу до 60%. В более оптимистичном сценарии с длительным иммунитетом пики инфекций идут реже, зато число полностью восприимчивых, ни разу не болевших людей снижается медленнее. В нижнем ряду картинок — варианты будущего, в котором появляется вакцина: через полтора года после начала пандемии, со скоростью 1% в неделю. В первом варианте иммунитет оказывается коротким и после вакцинирования, во втором он более длительный.

 Четыре сценария развития пандемии: короткий (А) и длинный (В) естественный иммунитет к коронавирусу без вакцинации, те же варианты с вакцинацией (С, D). На всех графиках по вертикали доля популяции, по горизонтали годы; над цветной диаграммой число тяжелых случаев. Красный цвет — первичные инфекции, розовый — вторичные, темно-лиловый — естественный иммунитет, сиреневый — частичный иммунитет, зеленый — иммунитет после вакцинации, серый — восприимчивость к инфекции. Credit: Science 2020; DOI: 10.1126/science.abd7343 | CC BY 4.0

Во всех сценариях развития важнейшую роль играет вакцина, ее доступность, эффективность и массовость применения. Даже при наихудших показателях вакцинирование населения значительно снизит число и тяжесть заражений. С другой стороны, отказы от вакцинирования могут существенно осложнить ситуацию.

При большом числе отказов от вакцинирования, отказе от ношения масок и социального дистанцирования главным фактором, сдерживающим распространение вируса, становится эффективность вакцины. При этом важны длительность ее действия и могут ли вакцинированные быть носителями инфекции.

«Наше исследование показывает, что для точного прогноза недостаточно отслеживать только количество заболевших, важен мониторинг иммунитета к SARS-CoV-2 в популяции. При этом не совсем понятно, что именно будет основным показателем уровня иммунитета. Хоть мы и можем измерить, например, уровень антител против вируса, неизвестно, что он значит с точки зрения защищенности от инфицирования. Кроме того, более точные прогнозы будут построены с использованием более сложных эпидемиологических моделей, когда станут известны характеристики вакцины», — подчеркивает Майкл Мина, один из авторов исследования.