חוקרי הנדסה ורפואה ב-Penn פיתחו מסגרת פורצת דרך שיכולה לקבוע את אסטרטגיית ההפצה הטובה והמוטבת ביותר מבחינה חישובית עבור חיסוני COVID-19 בכל קהילה נתונה. פורסם ב PLOS Oneמחקר זה מתייחס לאחד האתגרים הקריטיים ביותר בתגובה למגפה – כיצד לתעדף מאמצי חיסון בקהילות עם אנשים ברמות סיכון שונות כאשר האספקה מועטה והסיכון גבוה.
צוות המחקר, המורכב מססווטי סרקר, פרופסור להנדסת חשמל ומערכות (ESE), שירין סעידי בידוקטי, פרופסור עוזרת ב-ESE, הארווי רובין, רופא מטפל בפן רפואה ופרופסור למחלות זיהומיות, והדוקטורנט ל-ESE Raghu Arghal, תכננו את המסגרת שלהם כך שתהיה מסוגלת לתת את הדעת על מספיק מורכבות אוכלוסיה כדי לקבוע את אסטרטגיות החיסון הטובות והישימות ביותר, אך לא כל כך מורכבת. הופך לבלתי נגיש למשרדי בריאות הציבור ללא מחשבי-על בעלי עוצמה גבוהה. מה שהחוקרים יצרו בסופו של דבר היה מסגרת בעלת יכולת הסתגלות גבוהה המספקת אסטרטגיות יעילות וייחודיות תוך שניות ודורשת רק את כוח החישוב של מחשב נייד אישי.
לוכד בדיוק את מידת המורכבות הנכונה
קביעת האסטרטגיה התיאורטית הטובה ביותר עבור השקת חיסון הכוללת את כל הפרמטרים המשפיעים כגון מדדי בריאות אינדיבידואליים, מגבלות מיקום ומינונים נדרשים, תימשך בדרך כלל חודשים או יותר, אפילו עם כוח החישוב האדיר הקיים כיום. הסיבה לכך היא שגודל הקהילות שעבורן יצטרכו לבצע אופטימיזציה של השקות כאלה יכול להגיע בקלות למיליון. לדוגמה, קהילות ברובעים של העיר ניו יורק נעות בין 0.5 ל-2.7 מיליון איש.
היינו צריכים גישה שתספק אסטרטגיות על ציר זמן רלוונטי יותר ותדרוש פחות כוח מחשוב. זה היה חשוב לנו במיוחד מכיוון שרצינו שהמסגרת עצמה תהיה נגישה לקהילות דלת משאבים ומרוחקות, שבדרך כלל הן המושפעות ביותר מהתפרצויות מחלות. היינו צריכים לגשת לבעיה בעולם האמיתי הזו בצורה מעשית יותר, תוך שימוש בכלים של תורת הרשתות שתפסו מספיק הטרוגניות באוכלוסייה כדי להגיע לאסטרטגיה משמעותית ושימושית".
ססווטי סרקר, פרופסור להנדסת חשמל ומערכות (ESE)
כדי להשיג רמת מורכבות זו של "זהבה", הגדירו החוקרים שלוש קבוצות רחבות אך מייצגות:
-
קבוצת סיכון גבוהה: כולל קשישים ואנשים מוכפלים חיסונית הפגיעים ביותר לצורות חמורות של COVID-19 ומוות.
-
קבוצה בעלת מגע גבוה: עובדים חיוניים, כמו ספקי שירותי בריאות, מורים ועובדי חנויות מכולת, שנמצאים בסיכון גבוה להפיץ את הנגיף.
-
קבוצת בסיס: שאר האוכלוסייה, שאינה נכנסת לקטגוריות בסיכון גבוה או מגע גבוה.
הגדרת הקבוצות הנבדלות הללו ומינוף עשרות שנות המחקר על מסגרות בקרה אופטימליות, הצוות הצליח להשתמש במתודולוגיה מספרית עם מידת המורכבות הנכונה שיכולה להציע אסטרטגיות ייחודיות ויעילות לכל קהילה נתונה.
אסטרטגיות שונות עבור קהילות שונות
באופן לא מפתיע, המסגרת הראתה שכדי להפחית את מספר ההרוגים באופן כללי, עדיף לחסן תחילה את קבוצת הסיכון או את קבוצת המגע הגבוה, ואת הבסיס האחרון.
"האסטרטגיה הנפוצה ביותר, וזו שנפרסה עם חיסוני ה-COVID-19, מחסנת תחילה את קבוצת הסיכון הגבוה", אומר סעידי בידוכתי. "אבל עבור 42% מהמקרים המדומים, המסגרת שלנו מראה שלמעשה יעיל יותר לתת את החיסון לקבוצת מגע גבוה לפני קבוצת הסיכון הגבוה".
ללא קשר לאיזו קבוצה יש לתעדף, התברר בבירור שאין פתרון אחד שמתאים לכולם.
"מסגרת חישובית זו יכולה לעזור לנו לזהות פתרונות ספציפיים עבור קבוצות שונות של אנשים וכאלה שהם בעלי ניואנסים יותר, שאולי לא נגיע אליהם באופן אינטואיטיבי בעצמנו", אומר ארגאל. "בנוסף, ככל שמחלות זיהומיות והתפרצויותיהן הופכות מורכבות יותר, ומתפשטות בקצב שונה בקהילות שונות, השימוש בגישת תיאוריית הרשת הזו רק יהפוך לרלוונטי יותר".
שיתוף פעולה חוצה תחומי לבריאות הציבור
הצלחת הצוות היא תוצאה ישירה של שיתוף הפעולה בין הנדסה, תורת רשתות ומחקר רפואי.
"העבודה עם חוקרים רפואיים מגשרת על הפער בין מודלים תיאורטיים ליישומים בעולם האמיתי", אומר סעידי בידוכתי. "על ידי שיתוף פעולה עם מומחים בתחום, אנו מבטיחים שלעבודת ההנדסה והמודל שלנו תהיה השפעה ישירה ומוחשית על בריאות הציבור".
"התמודדות עם האתגרים האלה דורשת חשיבה חישובית, וזה לא יכול להיעשות על ידי קבוצה אחת לבדה", מוסיף רובין. "והתוצאה של שיתוף הפעולה הזה היא חיונית מכיוון שמחלות זיהומיות כמו נורוווירוס, mpox ודנגי הן איומים מתמשכים, וחדשים יצוצו בהכרח. נדרש שיתוף פעולה בין-תחומי כדי לפתח אסטרטגיות להתמודדות עם מספר מחלות בו-זמנית – כולל השקת חיסונים למספר מחלות. וירוסים בבת אחת."
השלבים הבאים למחקר ולדור הבא של המהנדסים
הרחבת יכולות המסגרת לטיפול בהתפרצויות בו-זמנית של מחלות מרובות, כמו גם הפצת דעות על התנהגויות המשפיעות על התפשטות המחלות והמתאם בין האבולוציות של דעות ומחלות כאלה, הם כמה פרויקטים שעומדים באופק עבור צוות מחקר זה .
"כל אסטרטגיה שתוכננה כדי להכיל מחלות טובה רק כמו שיתוף הפעולה הוולונטרי של האוכלוסייה הכללית", אומר סרקר. "זה נכון באסטרטגיות לבדיקות, הסגר וחיסונים. וירוסים ודעות של אנשים על אסטרטגיית בריאות הציבור מתפשטים באותו אופן – באמצעות אינטראקציה. עם זאת, דעות יכולות להתפשט גם דרך אינטראקציה אישית וגם מרחוק. אבל, אנחנו יכולים לדגמן הפצת הדעות באמצעות אותן טכניקות שפיתחנו להפצת וירוסים והשתמשו בגישת תורת הרשת שלנו כדי לשלב את הדינמיקה הזו באסטרטגיה הוליסטית ומציאותית יותר לחיסון ומניעה כללית של מחלות".
כדי לתמוך ביישום גישות הנדסיות למערכות השונות בהן אנו מנווטות כחברה, יש חשיבות עליונה לספק לדור הבא של המהנדסים את הכישורים המאפשרים להם להצטלב בין טכנולוגיה, רפואה ובריאות הציבור.
עבור ארגאל, שהתחיל את הדוקטורט שלו. בשנת 2020, המגיפה העולמית ונושא החיסון היו הזדמנות מושלמת להעמיד את הכישורים הללו במבחן.
"תמיד הייתה לי כוונה להביא כלים הנדסיים ליישומים כמו בריאות הציבור, כלכלה ותחומים אחרים הזקוקים לאסטרטגיות מורכבות של קבלת החלטות", הוא אומר. "תחילת הקריירה המחקרית שלי הייתה בסימן אחת ההחלטות הגלובליות הדחופות ביותר בבריאות הציבור – קביעה כיצד להפיץ את הכמויות המוגבלות של החיסון נגד COVID-19. אז, בלי לתכנן זאת, הצלחתי לצלול לתוך המקור שלי. הכוונה לבעיה בעלת סיכון גבוה מההתחלה ועכשיו, המסגרת שלנו לא רק עוזרת ליידע את ההחלטה הזו, היא יכולה להיות מיושמת גם על מחלות נשימה אחרות המתפשטות כמו RSV, שפעת ו. נגיף הנורו, שנמצא כעת במגמת עלייה ומופיע במקביל, בעליות 'ארבע-דמיות' עם COVID-19."
המחקר עצמו יכול גם לעזור לסטודנטים הנכנסים בפן למצוא אפיקי מחקר חדשים עם השפעה בעולם האמיתי.
"הפרויקט הזה מראה לסטודנטים שלנו שהנדסה היא לא רק בניית מכונות", אומר בידוכתי. "זה עוסק בפתרון בעיות אמיתיות שמשפיעות על חייהם של אנשים. בזמן שאני מלמד קורסים כמו מידע ותורת רשתות, אני מביא את המחקרים האלה לכיתה כדי להראות לתלמידים שלנו מה אפשרי עם תואר הנדסי, לעזור להם לחשוב בצורה יצירתית, לעבוד חוצה דיסציפלינות ולהשתמש בכישוריהם כדי להשפיע בצורה משמעותית."
עבודה זו נתמכת על ידי מענקי הקרן הלאומית למדע NSF-2047482, NSF-1910594 ו-NSF-2008284.