Текст книги "Законы эпидемий. Как развиваются и почему прекращаются эпидемии болезней, финансовые кризисы, вспышки насилия и модные тренды"

У некоторых болезней репродуктивное число относительно невелико. Во время пандемии гриппа оно обычно составляет 1–2; примерно то же значение соответствовало вирусу Эбола на первых стадиях эпидемии 2013–2016 годов в Западной Африке. В среднем каждый носитель вируса Эбола заражал двоих человек. Другие инфекции могут распространяться быстрее. У вируса SARS, который стал причиной эпидемий в Азии в начале 2003 года, репродуктивное число находится в диапазоне от 2 до 3. У натуральной оспы (единственной инфекции, которую человечеству удалось победить) в полностью восприимчивой популяции R составляет 4–6. Ветряная оспа еще более заразна: при всеобщей восприимчивости R = 6–8. Но эти показатели не идут ни в какое сравнение с репродуктивным числом кори – в полностью восприимчивой популяции один больной в среднем заражает более 20 человек[112]112
  Оценки репродуктивного числа: Fraser C. et al., ‘Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings’, Science, 2009; WHO Ebola Response Team, ‘Ebola Virus Disease in West Africa – The First 9 Months of the Epidemic and Forward Projections’, NEJM, 2014; Riley S. et al., ‘Transmission dynamics of the etiological agent of SARS in Hong Kong’, Science, 2003; Gani R. and Leach S., ‘Transmission potential of smallpox in contemporary populations’, Nature, 2001; Anderson R.M. and May R.M., Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control (Oxford University Press, Oxford, 1992); Guerra F.M. et al., ‘The basic reproduction number (R0) of measles: a systematic review’, The Lancet, 2017.


[Закрыть]. Основная причина заключается в удивительной «живучести» вируса кори: если больной чихнет в помещении, то вирус можно будет обнаружить в воздухе даже через два часа[113]113
  Centers for Disease Control and Prevention, ‘Transmission of Measles’, 2017. https://www.cdc.gov/measles/transmission.html.


[Закрыть].

Репродуктивное число позволяет не только оценить масштабы передачи инфекции от одного зараженного человека, но и сделать вывод о том, как быстро будет развиваться эпидемия. Вспомните, как растет число участников на каждом следующем уровне финансовой пирамиды. Используя R, мы можем применить ту же логику к эпидемиям. Если R = 2, то на первом шаге один больной заразит двоих человек. Каждый из новых заболевших в среднем заразит еще двоих и так далее. При таком удвоении на пятом шаге будет 32 новых случая, а на десятом – в среднем 1024.

Схема эпидемии, при которой каждый больной заражает двух других человек. Кружками обозначены инфицированные люди, стрелки показывают пути передачи

Поскольку на первом этапе эпидемии часто наблюдается экспоненциальный рост, небольшое изменение R может серьезно повлиять на ожидаемое количество больных через несколько шагов заражения. Например, при R = 2 на пятом шаге будет 32 новых заболевших, а при R = 3 их окажется уже 243.

Одна из причин популярности R заключается в том, что его значение можно получить на основе реальных данных. Репродуктивное число дает возможность оценивать и сравнивать передачу инфекции для самых разных болезней, от ВИЧ до Эболы. Своей популярностью этот показатель в значительной степени обязан Роберту Мэю и его коллеге Рою Андерсону. В конце 1970-х годов они сумели привлечь внимание новой аудитории к эпидемиологическим исследованиям. Оба они по образованию были экологами, что помогло им выработать более практический подход, чем у их предшественников-математиков. Их интересовали данные и то, как можно применять модели к реальным ситуациям. В 1980 году Мэй прочел статью Пола Файна и Жаклин Кларксон из Института Росса, которые использовали репродуктивное число для анализа эпидемии кори[114]114
  Fine P.E.M. and Clarkson J.A., ‘Measles in England and Wales – I: An Analysis of Factors Underlying Seasonal Patterns’, International Journal of Epidemiology, 1982.


[Закрыть]. Оценив возможности этого показателя, Мэй и Андерсон применили его для решения иных задач, а затем за ними последовали другие.

Вскоре стало ясно, что в разных популяциях репродуктивное число может быть разным. Например, если вирус кори попадет в сообщество, где иммунитетом обладают лишь немногие, болезнь охватит большое количество людей; но вспышки кори редко наблюдаются в странах с высоким уровнем вакцинации. Значение R для кори может достигать 20 в тех популяциях, где опасности заражения подвергаются все люди, но в популяции с большой долей вакцинированных каждый больной в среднем заразит меньше одного человека. Иными словами, при таких условиях R будет меньше единицы.

Таким образом, репродуктивное число можно использовать для оценки того, какую долю населения необходимо вакцинировать, чтобы успешно противостоять инфекции. Предположим, что в полностью восприимчивой популяции R = 5, как у ветряной оспы, но затем мы вакцинируем четверых из каждых пяти человек. До вакцинации ожидалось, что каждый больной в среднем заразит пятерых. Если вакцина эффективна на 100 %, то отныне четверо из пяти будут обладать иммунитетом. Поэтому каждый больной в среднем заразит только одного человека.

Сравнение передачи инфекции без вакцинации и с 80-процентной вакцинацией при R = 5 в полностью восприимчивой популяции

Если мы вакцинируем больше 80 % населения, то среднее число вторичных заражений будет меньше единицы. Тогда можно ожидать, что количество больных со временем будет уменьшаться, и это значит, что болезнь взята под контроль. Та же логика применима для определения необходимого уровня вакцинации в случае с другими болезнями. Если в полностью восприимчивой популяции R = 10, необходимо вакцинировать как минимум 9 из 10 человек. Если R = 20, как в случае с корью, для остановки эпидемии нужно вакцинировать в среднем 19 из 20 человек, или более 95 % населения. Эту величину обычно называют порогом коллективного иммунитета. Тот же вывод следует из работы Кермака и Маккендрика: после заражения такого количества людей инфекция уже не может эффективно распространяться.

Снижение восприимчивости населения – это, пожалуй, самый очевидный способ уменьшить репродуктивное число; но не единственный. Как выяснилось, на значение R влияют четыре фактора. Их выявление – ключ к пониманию процесса заражения.

19 апреля 1987 года принцесса Диана открывала новое отделение в Мидлсекской больнице в Лондоне. Там она совершила поступок, который поразил окружавших ее журналистов и даже персонал больницы: она пожала руку пациенту. Это было первое в стране отделение, специально построенное для лечения больных СПИДом. Рукопожатие привлекло к себе особое внимание, поскольку, несмотря на научные данные о том, что болезнь не передается через прикосновения, большинство людей было убеждено в обратном[115]115
  ‘How Princess Diana changed attitudes to AIDS’, BBC News Online, 5 April 2017.


[Закрыть].

Появление ВИЧ/СПИДа в 1980-х годах вызвало насущную потребность понять, как распространяется эпидемия. Какие особенности заболевания способствуют передаче? За месяц до посещения принцессой Дианой Мидлсекской больницы Роберт Мэй и Рой Андерсон опубликовали статью, в которой рассчитывалось репродуктивное число для ВИЧ[116]116
  May R.M. and Anderson R.M., ‘Transmission dynamics of HIV infection’, Nature, 1987.


[Закрыть]. Авторы отметили, что на значение R влияет несколько факторов. Во-первых, как долго болеет человек: чем меньше времени прошло с момента заражения, тем меньше у него было шансов заразить других. R также зависит от количества контактов зараженного человека. Если он активно контактирует с другими людьми, это создает массу возможностей для передачи инфекции. И наконец, значение R зависит от вероятности заражения при каждом контакте при условии восприимчивости другого человека.

Таким образом, R определяется четырьмя факторами. Это время заразности инфицированного человека; среднее ежедневное число возможностей для передачи болезни; вероятность того, что возможность реализуется и произойдет передача; и средняя восприимчивость населения. Для краткости я называю их аббревиатурой ВВВВ. Сочетание этих факторов дает нам значение репродуктивного числа:

R = время заразности × возможности × вероятность передачи × восприимчивость

Определив четыре составляющих R, мы можем выяснить, как соотносятся между собой разные аспекты передачи инфекции. Это поможет нам выбрать оптимальный способ борьбы с эпидемией, поскольку одни факторы, влияющие на репродуктивное число, изменить легче, а другие труднее. Например, повсеместное половое воздержание могло бы сократить число возможностей для передачи ВИЧ, но для большинства людей это неприемлемо. Поэтому органы здравоохранения убеждают людей пользоваться презервативами, которые снижают вероятность передачи инфекции при сексуальном контакте. В последние годы хорошо зарекомендовала себя предэкспозиционная профилактика (PrEP), когда ВИЧ-отрицательные люди принимают специальные противовирусные препараты, чтобы снизить свою восприимчивость к инфекции[117]117
  Eakle R. et al., ‘Pre-exposure prophylaxis (PrEP) in an era of stalled HIV prevention: Can it change the game?’, Retrovirology, 2018.


[Закрыть].

Интересующие нас возможности для передачи будут зависеть от конкретной инфекции. ВИЧ и гонорея передаются в основном половым путем, а такие инфекции, как оспа и COVID-19, могут передаваться во время обычной беседы. Но ко всем случаям применима одна и та же общая идея. Когда люди с симптомами COVID-19 самоизолируются, это, по сути, сокращает время заразности; запрет массовых мероприятий ограничивает возможности для заражения; ношение масок и соблюдение дистанции помогают снизить вероятность передачи; а приобретенный после болезни или вакцинации иммунитет снижает восприимчивость к инфекции.

Соотношение между факторами ВВВВ таково, что если человек остается заразным вдвое дольше, то в плане передачи инфекции это эквивалентно удвоению числа его контактов. В прошлом репродуктивное число оспы и ВИЧ приблизительно равнялось пяти[118]118
  Anderson R.M. and May R.M., Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control (Oxford University Press, Oxford, 1992).


[Закрыть]. Однако время, в течение которого больной оспой заразен, гораздо меньше, и это значит, что для достижения такого же репродуктивного числа, как у ВИЧ, требуется больше возможностей для передачи инфекции или бо́льшая вероятность заражения при каждой возможности.

Репродуктивное число стало неотъемлемой частью современных исследований эпидемий, но существует еще одно свойство заражения, на которое следует обратить внимание. Поскольку показатель R отражает средний уровень передачи инфекции, он неприменим к некоторым необычным событиям, которые могут происходить во время вспышек. Одно из таких событий произошло в марте 1972 года, когда в центральную больницу Белграда поступил учитель со странным набором симптомов. До этого в местной больнице ему ввели пенициллин для лечения сыпи, но затем на месте сыпи проявились многочисленные кровоизлияния. Десятки студентов и врачей осматривали больного, наблюдая за тем, что они считали необычной реакцией на пенициллин. Но это была не аллергия. После того как заболел брат пациента, врачи наконец поставили правильный диагноз и осознали, что они и сами подвергались опасности. Пациент болел оспой, и всего в Белграде было зарегистрировано 38 случаев заражения (все они были связаны с первым), прежде чем распространение инфекции удалось остановить[119]119
  Fenner F. et al., ‘Smallpox and its Eradication’, World Health Organization, 1988.


[Закрыть].

Искоренить оспу во всем мире удалось только в 1980 году, но в Европе она исчезла еще раньше – в Сербии, например, с 1930 года не было зарегистрировано ни одного случая. Учитель, по всей видимости, заразился от священника, вернувшегося из Ирака. Подобные вспышки случались в Европе в 1960-х и в 1970-х годах, и большинство были связаны с путешествиями. В 1961 году девушка, вернувшаяся в английский Брадфорд из пакистанского Карачи, привезла с собой вирус оспы и, не подозревая об этом, заразила 10 человек. Вспышка оспы в немецком городе Мешеде тоже началась с путешественника, посещавшего Карачи: тогда электрик заразил 17 человек[120]120
  Wehrle P.F. et al., ‘An Airborne Outbreak of Smallpox in a German Hospital and its Significance with Respect to Other Recent Outbreaks in Europe’, Bulletin of the World Health Organization, 1970.


[Закрыть]. И все же эти события не были типичными: большинство инфицированных людей, вернувшихся в Европу, никого не заразили.

В восприимчивой популяции репродуктивное число оспы равняется 5–6. Это среднее количество ожидаемых вторичных случаев заражения. В реальности могут наблюдаться значительные колебания как среди разных людей, так и во время разных вспышек. Репродуктивное число дает нам полезную информацию о передаче инфекции в среднем, но не позволяет судить о том, какая доля в этой передаче приходится на явление, которое эпидемиологи называют суперраспространением.

Существует ложное представление, согласно которому эпидемия развивается пошагово, а каждый больной заражает примерно одинаковое число людей. Когда инфекция передается по цепочке от человека к человеку, мы называем это последовательной передачей. Однако последовательные вспышки не обязательно соответствуют схеме, заданной репродуктивным числом, с одинаковым приростом на каждом шаге. В 1997 году группа эпидемиологов предложила для описания процесса передачи болезней «правило 20/80». Исследователи выяснили, что в случае с такими болезнями, как ВИЧ и малярия, 20 % больных отвечают примерно за 80 % случаев передачи инфекции[121]121
  Woolhouse M.E.J. et al., ‘Heterogeneities in the transmission of infectious agents: Implications for the design of control programs’, PNAS, 1997. Идея была позаимствована у экономиста XIX века Вильфредо Парето, который заметил, что 20 % итальянцев владеют 80 % земель.


[Закрыть]. Но как и у большинства правил в биологии, у него были исключения. В данном случае ученые рассматривали заболевания, передающиеся половым путем, и инфекции, которые переносят комары. Остальные эпидемии не всегда подчиняются этому правилу. После эпидемии SARS в 2003 году – при которой отмечалось несколько случаев массового заражения – вновь вырос интерес к явлению суперраспространения. Оказалось, что для SARS характерна именно такая картина: 20 % больных стали причиной почти 90 % заражений. В начале 2020 года наша группа и другие исследователи пришли к выводу, что в случае с COVID-19 наблюдается та же ситуация[122]122
  Endo A. et al., ‘Estimating the overdispersion in COVID-19 transmission using outbreak sizes outside China’, Wellcome Open Research, 2020; Adam D.C. et al., ‘Clustering and superspreading potential of SARS-CoV-2 infections in Hong Kong’, Nature Med, 2020.


[Закрыть]. При таких болезнях, как чума, подобное происходит гораздо реже – 20 % суперраспространителей передают инфекцию лишь половине из всех новых зараженных[123]123
  Lloyd-Smith J.O. et al., ‘Superspreading and the effect of individual variation on disease emergence’, Nature, 2005.


[Закрыть].

В некоторых ситуациях вспышка вообще не распространяется. Причиной может быть общий источник передачи инфекции, когда все случаи заражения исходят из одного места. Пример – заражение через пищу: зачастую такие вспышки можно проследить до конкретного продукта или человека. Самый известный случай – Мэри Маллон, или Тифозная Мэри, которая была бессимптомным носителем брюшного тифа. В начале ХХ века Мэри работала поварихой в нескольких семьях, живших в окрестностях Нью-Йорка, и стала источником ряда вспышек заболевания, в результате которых умерло несколько человек[124]124
  Worobey M. et al., ‘1970s and “Patient 0” HIV-1 genomes illuminate early HIV/AIDS history in North America’, Nature, 2016.


[Закрыть].

При общем источнике заражения вспышка часто проходит за короткий период времени. В мае 1916 года произошла вспышка брюшного тифа в Калифорнии – через несколько дней после школьного пикника. Повар, готовивший мороженое, был переносчиком болезни, но не знал об этом, как и Мэри Маллон.

Таким образом, все возможные варианты передачи инфекции можно представить в виде непрерывного спектра. На одном конце шкалы будет ситуация, когда источником всех заражений служит один человек, как в случае с Мэри Маллон. Это наиболее яркий пример суперраспространения: один инфицированный отвечает за 100 % новых заражений. На другом конце шкалы – последовательно нарастающая эпидемия, когда все больные становятся источниками равного количества вторичных заражений. Большинство реальных вспышек будет располагаться где-то посередине.

Если во время вспышки существует вероятность суперраспространения, это значит, что на определенные группы людей необходимо обратить особое внимание. Когда исследователи поняли, что 80 % передач ВИЧ-инфекции приходится на 20 % зараженных, они предложили направить контрольные меры на эти ключевые группы. Но чтобы эти меры были эффективны, мы должны понимать, как связаны между собой отдельные люди и почему одни подвергаются большему риску, чем другие.

Вспышка брюшного тифа после пикника в Калифорнии, 1916 год[125]125
  Cumming J.G., ‘An epidemic resulting from the contamination of ice cream by a typhoid carrier’, Journal of the American Medical Association, 1917.


[Закрыть]

Многие из самых плодовитых математиков были склонны к перемене мест. Пал Эрдёш почти всю жизнь путешествовал по миру – с парой полупустых чемоданов, без кредитной карты и чековой книжки. «Имущество – это неудобство», – говорил он. Однако он вовсе не был затворником и во время своих путешествий создал обширную сеть исследовательских групп. Заправившись кофе и амфетаминами, он появлялся на пороге дома очередного коллеги и сообщал: «Мой мозг открыт». К моменту своей смерти в 1996 году он опубликовал около 1500 статей в соавторстве с более чем восемью тысячами ученых[126]126
  Bollobas B., ‘To Prove and Conjecture: Paul Erdős and His Mathematics’, American Mathematical Monthly, 1998.


[Закрыть].

Эрдёш не только активно налаживал связи, но и изучал их. Вместе с Альфредом Реньи он разработал метод анализа сетей, в которых узлы связаны друг с другом случайным образом. Исследователей особенно интересовало, какова вероятность того, что эти сети станут полностью связанными (когда каждый узел будет соединен со всеми остальными), а не распадутся на отдельные фрагменты. Такая связность приобретает важное значение в случае эпидемии. Представим себе сеть сексуальных партнеров. Если она полностью связанная, то теоретически один зараженный человек может передать венерическую болезнь всем остальным. Но если сеть разбита на множество фрагментов, то человек из одного фрагмента не может заразить кого-либо из другого фрагмента.

Схемы полностью связанной и фрагментированной сетей Эрдёша – Реньи

Кроме того, важно обратить внимание на количество соединительных путей в сети: один он или их несколько? Если сеть содержит замкнутые петли контактов, это может ускорить передачу венерических болезней[127]127
  Potterat J.J., et al., ‘Sexual network structure as an indicator of epidemic phase’, Sexually Transmitted Infections, 2002.


[Закрыть]. При наличии такой петли инфекция может распространяться по сети двумя разными путями, и при разрыве одной социальной связи второй путь передачи сохранится. Таким образом, большинство венерических болезней распространяются быстрее, если в сети есть несколько петель.

Случайный характер связей в сетях Эрдёша – Реньи удобен для математиков, но реальность может быть совсем иной. Друзья обычно держатся вместе. Исследователи сотрудничают с одной и той же группой соавторов. У большинства людей в каждый конкретный момент времени, как правило, только один сексуальный партнер. Кроме того, существуют связи, которые выходят за пределы таких кластеров. В 1994 году эпидемиологи Мирьям Кречмар и Мартина Моррис смоделировали распространение венерических заболеваний при наличии у людей сразу нескольких сексуальных партнеров. Они пришли к логичному заключению, что такие отношения ускоряют распространение болезни, поскольку создают связи между разными фрагментами сети.

Модель Эрдёша – Реньи позволяет учесть случайные дальние связи, которые возникают в реальных сетях, но не дает возможности увидеть, как группируются сами взаимодействия. Этот недостаток был исправлен в 1998 году, когда математики Дункан Уоттс и Стивен Строгац предложили концепцию сети (графа) «мир тесен», в которой большинство связей локальные, но некоторые тянутся к более далеким узлам. Они выяснили, что подобные сети встречаются повсеместно: это сети электроснабжения, нейроны в мозге червя, известные актеры в съемочной группе фильма и даже коллеги Эрдёша из разных университетов[128]128
  Watts D.J. and Strogatz S.H., ‘Collective dynamics of “small-world” networks’, Nature, 1998.


[Закрыть]. Это было знаменательное открытие – но далеко не последнее.

Концепция тесного мира позволяла решить проблему кластеризации и дальних связей, но физики Альберт Ласло Барабаши и Река Альберт заметили еще одну необычную особенность реальных сетей. Оказалось, что в самых разных сетях, от съемочной группы фильма до Всемирной паутины, некоторые узлы обладают огромным количеством связей, гораздо большим, чем обычно наблюдается в сетях Эрдёша – Реньи или в сетях «мир тесен». В 1999 году эти ученые предложили простой механизм для объяснения такой дисперсии в количестве связей: новые узлы, присоединяющиеся к сети, предпочитают выстраивать связи с уже популярными узлами[129]129
  Barabási A.L. and Albert R., ‘Emergence of Scaling in Random Networks’, Science, 1999. Похожая идея высказывалась в 1970-х годах, когда физик Дерек Джон де Солла Прайс анализировал научные публикации. Он предположил, что большая дисперсия в количестве цитирований может быть следствием предпочтительного присоединения: вероятность цитирования статьи возрастает, если ее уже часто цитируют. Price D.D.S., ‘A General Theory of Bibliometric and Other Cumulative Advantage Processes’, Journal of the American Society for Information Science, 1976.


[Закрыть]. Это типичный пример ситуации, когда «богатый богатеет».

Год спустя группа исследователей из Стокгольмского университета показала, что сеть сексуальных партнеров в Швеции, по всей видимости, тоже подчиняется этому правилу: подавляющее большинство людей за прошедший год вступали в половую связь только с одним партнером, однако некоторые сообщали о нескольких десятках партнеров. С тех пор исследователи выявляли похожие схемы сексуального поведения в самых разных странах, от Буркина-Фасо до Великобритании[130]130
  Liljeros F. et al., ‘The web of human sexual contacts’, Nature, 2001; de Blasio B. et al., ‘Preferential attachment in sexual networks’, PNAS, 2007.


[Закрыть].

Какое влияние оказывает эта необыкновенная дисперсия числа партнеров на вспышки венерических болезней? В 1970-х годах математик Джеймс Йорк и его коллеги обратили внимание на некую проблему с эпидемией гонореи, которая началась тогда в США. Дело в том, что эта эпидемия выглядела невероятной. Для распространения болезни требуется, чтобы репродуктивное число было больше единицы. Это значит, что инфицированный человек должен в среднем иметь как минимум двух сексуальных партнеров: один заражает его, другого заражает он сам. Но опрос пациентов с гонореей показал, что на каждого из них в среднем приходилось по 1,5 партнера[131]131
  Yorke J.A. et al., ‘Dynamics and control of the transmission of gonorrhea’, Sexually Transmitted Diseases, 1978.


[Закрыть]. Даже если вероятность передачи болезни во время секса чрезвычайно высока, такого количества связей недостаточно для поддержания эпидемии. В чем же дело?

Если мы учитываем только среднее количество партнеров, от нас ускользает тот факт, что сексуальная жизнь людей неодинакова. Эта вариативность очень важна: если у кого-то много партнеров, то можно ожидать, что они с большей вероятностью будут инфицированы и с большей вероятностью заразят других. Таким образом, следует учитывать обе схемы передачи инфекции. Йорк и его коллеги считали, что это может объяснить существование эпидемии гонореи, несмотря на то что в среднем число партнеров у людей невелико: инфицированные с большим количеством контактов вносят непропорционально большой вклад в распространение болезни, так что в итоге репродуктивное число превышает единицу. Впоследствии Андерсон и Мэй показали, что чем больше вариативность в количестве сексуальных партнеров, тем выше ожидаемое репродуктивное число.

Выявление людей с повышенным риском заражения и принятие мер по снижению этого риска помогают остановить эпидемию на ранних стадиях. В конце 1980-х годов Андерсон и Мэй предположили, что на раннем этапе венерические болезни передаются особенно быстро в группах риска, даже если в целом инфекция распространяется медленнее, чем можно было бы ожидать при условии, когда все контактируют друг с другом случайным образом[132]132
  May R.M. and Anderson R.M., ‘The Transmission Dynamics of Human Immunodeficiency Virus (HIV)’, Philosophical Transactions of the Royal Society B, 1988.


[Закрыть].

Разбив заражение на основные составляющие ВВВВ (время заразности, возможности, вероятность передачи, восприимчивость) и приняв во внимание структуру сети, мы можем оценить риск, связанный с новым заболеванием, передающимся половым путем. В 2008 году американский ученый вернулся домой в Колорадо после месяца работы в Сенегале. Через неделю он заболел – головные боли, повышенная утомляемость, сыпь на теле. Вскоре те же симптомы появились у его жены, которая никуда не ездила. Анализы показали, что оба заразились вирусом Зика. Все прежние исследования этого вируса строились на том, что его переносят комары, но инцидент в Колорадо дал основания предположить, что вирус может передаваться еще и половым путем[133]133
  Foy B.D. et al., ‘Probable Non—Vector-borne Transmission of Zika Virus, Colorado, USA’, Emerging Infectious Diseases, 2011.


[Закрыть]. По мере того как в 2015–2016 годах вирус Зика распространялся по всему миру, начали появляться сообщения именно об этом пути его передачи, что вызвало домыслы по поводу нового типа эпидемии. «Зика: венерическая болезнь миллениалов?» – вопрошал заголовок статьи в New York Times в 2016 году[134]134
  Counotte M.J. et al., ‘Sexual transmission of Zika virus and other flaviviruses: A living systematic review’, PLOS Medicine, 2018; Folkers K.M., ‘Zika: The Millennials’ S.T.D.?’, New York Times, 20 August 2016.


[Закрыть].

Основываясь на ВВВВ для вируса Зика, наша исследовательская группа рассчитала репродуктивное число для его передачи половым путем, и оно оказалось меньше единицы; получалось, что вирус не вызовет эпидемию венерического заболевания. Вирус Зика теоретически мог привести к небольшой вспышке в группе людей с многочисленными половыми связями, но в целом не представлял опасности в регионах, где нет переносящих его комаров[135]135
  Другие исследователи пришли к такому же выводу: Yakob L. et al., ‘Low risk of a sexually-transmitted Zika virus outbreak’, The Lancet Infectious Diseases, 2016; Althaus C.L. and Low N., ‘How Relevant Is Sexual Transmission of Zika Virus?’ PLOS Medicine, 2016.


[Закрыть]. К сожалению, этого нельзя сказать о других венерических болезнях.

У белокурого красавца Гаэтана Дюга было множество половых партнеров. Он работал проводником в канадской авиакомпании и каждый год вступал в связь более чем с двумя сотнями мужчин. Дюга умер от СПИДа в марте 1984 года, через несколько недель после своего 31-го дня рождения. Три года спустя журналист Рэнди Шилтс написал о нем книгу «А оркестр все играл» (And the Band Played On), которая пользовалась огромной популярностью. Шилтс предположил, что Дюга принадлежит главная роль в распространении СПИДа. Он назвал его «нулевым пациентом», и этот термин используется и сегодня по отношению к первым случаям какого-либо заболевания. Книга Шилтса вызвала домыслы, что именно Дюга завез эпидемию в Северную Америку. Газета New York Post назвала его «человеком, который принес нам СПИД», а National Review – «Колумбом СПИДа».

Тезис о том, что именно Дюга был нулевым пациентом, привлек внимание и повторялся на протяжении нескольких десятилетий. Но это было неправдой. В 2016 году группа исследователей опубликовала анализ штаммов ВИЧ, полученных от разных пациентов, в том числе от тех, у кого СПИД был диагностирован в 1970-х, и от самого Дюга. Основываясь на генетическом разнообразии этих штаммов и скорости эволюции ВИЧ, исследователи сделали вывод, что ВИЧ попал в Северную Америку в 1970 или 1971 году. Однако они не нашли доказательств того, что именно Дюга привез ВИЧ в США. Он был лишь одной из жертв масштабной эпидемии[136]136
  История распространения ВИЧ/СПИДа на ранних этапах: Worobey et al. ‘1970s and “Patient 0” HIV-1 genomes illuminate early HIV/AIDS history in North America’, Nature, 2016.; McKay R.A., ‘“Patient Zero”: The Absence of a Patient’s View of the Early North American AIDS Epidemic’, Bulletin of the History of Medicine, 2014.


[Закрыть].

Как же появилось выражение «нулевой пациент»? В первоначальном расследовании эпидемии Дюга называли не нулевым пациентом, а «пациентом О» – от слова outside, «из-за пределов Калифорнии». В 1984 году Уильяму Дарроу, исследователю из Центров по контролю и профилактике заболеваний США (CDC)[137]137
  Это было еще до смены названия в 1992 году.


[Закрыть], поручили изучить кластер смертей среди геев Лос-Анджелеса. Специалисты CDC обычно присваивали каждому случаю номер в порядке поступления информации, но при анализе случаев смертей в Лос-Анджелесе нумерация была изменена. До того как Дюга связали с кластером Лос-Анджелеса, он был простым «пациентом 57».

Проследив связь между смертями, исследователи предположили, что все они могли стать следствием неизвестного заболевания, передающегося половым путем. Одним из центральных узлов сети связей оказался Дюга – он был связан со множеством случаев заболевания в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе. Одна из причин этого заключалась в том, что он пытался помочь в расследовании и назвал имена 72 своих партнеров за предыдущие три года. Дарроу подчеркивал, что цель расследования состояла в том, чтобы понять, как связаны случаи заболевания, а не найти человека, с которого началась эпидемия. «Я никогда не говорил, что он был первым ВИЧ-инфицированным в США», – объяснял впоследствии Дарроу.

Изучая эпидемии, мы сталкиваемся с расхождением между тем, что мы хотим знать, и тем, чему мы можем дать количественную оценку. В идеале было бы неплохо иметь данные обо всех контактах людей и о том, как распространяется инфекция через эти контакты. А вот измерить мы можем совсем другое. В типичном исследовании эпидемии реконструируются некоторые связи между зараженными людьми. Эта сеть выстраивается на основе зарегистрированных случаев заболевания и связей, о которых стало известно исследователям, и она не обязательно похожа на реальную картину распространения инфекции. На реконструированной схеме вклад некоторых людей может выглядеть более значимым, чем он был на самом деле, а некоторые пути передачи инфекции могут быть упущены.

Когда Рэнди Шилтс собирал материал для книги и увидел схему, составленную CDC, его внимание привлек Дюга. «В центре располагался кружок, а рядом с ним буква О, и я всегда думал, что это пациент О, – вспоминал Шилтс. – Когда я обратился в CDC, они начали говорить о нулевом пациенте. Броское название, подумал я»[138]138
  McKay R.A., “Patient Zero”: The Absence of a Patient’s View of the Early North American AIDS Epidemic. Bull Hist Med, 2014.


[Закрыть].

Любой рассказ становится интереснее, когда в нем появляется отрицательный персонаж. По свидетельству историка Фила Тимейера, сделать Дюга злодеем – и в книге, и в ее рекламной кампании – предложил Майкл Деннени, редактор Шилтса. «Рэнди эта идея не понравилась, – рассказывал Деннени Тимейеру. – Я уговаривал его целую неделю». Это решение, о котором Деннени потом пожалел, было вызвано тем, что СМИ не уделяли особого внимания СПИДу. «И они не стали бы печатать рецензии на книгу, в которой высказываются обвинения в адрес администрации Рейгана и медицинского истеблишмента»[139]139
  Sapatkin D., ‘AIDS: The truth about Patient Zero’, The Philadelphia Inquirer, 6 May 2013.


[Закрыть].

Когда речь заходит об эпидемиях, при которых имело место суперраспространение, основное внимание часто уделяется людям, которые предположительно оказались в центре событий. Кто эти суперраспространители? Что отличает их от всех остальных? Но такое внимание не всегда оправданно. Вспомним историю учителя из Белграда, который был госпитализирован с оспой. В нем или в его действиях не было ничего особенного. Он заразился в результате случайного контакта, обратился за медицинской помощью в соответствующее учреждение – больницу, а вспышка началась лишь потому, что поначалу никто не заподозрил у него оспу. И такие случаи характерны для многих эпидемий: зачастую трудно заранее предугадать, какую роль в ней сыграет тот или иной человек.

Но даже если мы выявим ситуации, при которых возникает риск передачи болезни, это не обязательно даст результат, которого мы ожидаем. 21 октября 2014 года, в разгар эпидемии Эболы в Западной Африке, в больницу города Каес в Мали поступила двухлетняя девочка. После смерти отца, который был медицинским работником, она приехала в Мали из соседней Гвинеи вместе с бабушкой, дядей и сестрой, преодолев больше 1200 километров. В больнице Каеса у девочки был диагностирован вирус Эбола, и на следующий день она умерла. Она была первым в Мали пациентом с Эболой, и власти начали искать людей, которые могли с ней контактировать. За время путешествия девочка как минимум один раз ехала в автобусе и три раза в такси и могла вступать в контакт с десятками или даже сотнями людей. При поступлении в больницу у нее уже были симптомы лихорадки Эбола. Учитывая характер передачи вируса, вероятность заражения кого-либо еще была велика. В результате удалось выявить больше ста человек, контактировавших с девочкой, и поместить их на карантин. Но ни один из этих людей не заболел. Несмотря на столь долгое путешествие, девочка никого не заразила[140]140
  WHO. Mali case, ‘Ebola imported from Guinea: Ebola situation assessment’, 10 November 2014.


[Закрыть].

Когда во время эпидемии Эболы 2014–2015 годов появились случаи суперраспространения, наша группа обратила внимание на одну особенность (увы, особой пользы это наблюдение не принесло): наиболее вероятных суперраспространителей, как правило, не удавалось связать с существующими цепочками передачи вируса. Иными словами, распространению эпидемии по большей части способствовали люди, о которых органы здравоохранения ничего не знали. Эти люди оставались невыявленными до тех пор, пока не становились источниками новых заражений, поэтому было практически невозможно предсказать случаи суперраспространения[141]141
  Robert A. et al., ‘Determinants of transmission risk during the late stage of the West African Ebola epidemic’, American Journal of Epidemiology, 2019.


[Закрыть].

Приложив серьезные усилия, мы сможем частично проследить путь распространения инфекции во время эпидемии и восстановить возможную цепочку ее передачи. Здесь может возникнуть соблазн как-то интерпретировать факты и выдвинуть предположения, почему одни люди передавали инфекцию активнее, чем другие. Однако тот факт, что во время какой-либо другой эпидемии может произойти суперраспространение, вовсе не означает, что суперраспространителями будут те же самые люди. Два человека могут вести себя почти одинаково, но по воле случая один из них распространит инфекцию, а другой нет. Когда пишется история, одного обвиняют, а о другом забывают. Философы называют это «моральной удачей»: действия, которые привели к печальным последствиям, мы склонны осуждать больше, чем точно такие же действия, не повлекшие последствий[142]142
  Nagel T., ‘Moral Luck’, 1979.


[Закрыть].

Иногда люди, вносящие свой вклад в эпидемию, действительно ведут себя иначе, чем остальные, – но не обязательно именно так, как мы предполагаем. Малкольм Гладуэлл в своей книге «Переломный момент» описывает вспышку гонореи в Колорадо-Спрингс, случившуюся в 1981 году. Эпидемиолог Джон Поттерат и его коллеги, изучавшие эпидемию, опросили 769 заразившихся, пытаясь выяснить, с кем те недавно вступали в половую связь. У 168 из них было не менее двух партнеров, и эти люди тоже заразились. Получалось, что роль этих людей в эпидемии была непропорционально велика. «Кем были эти 168 человек? – спрашивает Гладуэлл. – Они не такие, как вы или я. Это люди, которые каждый вечер выходят “погулять”. Это люди, у которых количество сексуальных партнеров намного превышает норму. Это люди, чья жизнь и поведение абсолютно не традиционны».