Может ли появиться штамм ковида, от которого не защитят вакцины? Когда это случится? И как этому противостоять?

Медицинский профессиональный портал «Врачи РФ» опубликовал интервью с генетиком Федором Кондрашовым о возникновении новых штаммов sars-cov-2. Приводим выдержки из этого текста и комментарий врача-эпидемиолога ККБ Алины Горбань.

Алина Горбань, врач-эпидемиолог ККБ:

В качестве аргументов против вакцинации приводится масса доводов - фантастических, конспирологических, личностных, и т.д. И один из них, сомнение в эффективности вакцины против вновь возникающих штаммов. Действительно, чтобы прогнозировать это, не обойтись без математической модели. Если мы будем рассматривать эпидемический процесс, то это когда есть источник инфекции (вируса или микроорганизма), механизмы и пути передачи и есть восприимчивые организмы. Вот этот круг и есть эпидемический процесс. Если мы разрываем этот круг на любом из этапов, то эпидемический процесс останавливается. Об этом и шла речь изначально, мы говорили: «Давайте будем носить маски и самоизолироваться – исключим реализацию механизмов передачи». Полностью блокировать реализацию не удалось. Теперь мы дополнили борьбу вакцинацией – мы уменьшаем количество восприимчивых организмов (людей), формируя у них иммунитет.

Вирус из-за того, что размножается быстро, с возникновением большого количества единиц, обладает в эволюционном смысле большой приспособляемостью. Мутации происходят как внутри одного заболевшего человека, так и при передаче от человека к человеку. Эволюция всегда улучшает свойства организма по отношению к среде. То есть, вирус приспосабливается к тем барьерам, которые мы ставим – он становится более заразным, более резистентным (устойчивым) к иммунитету. И, да, в будущем весьма вероятно появление такого штамма, против которого не будут эффективны сегодняшние прививки, будут разрабатываться новые. Сейчас пока эффективны уже существующие. Более того, более приспособленный вид, конкурируя с менее приспособленными, занимает их эконишу.  

Что главное я сейчас хочу сказать? Если мы представим себе такую фантастическую ситуацию, что в один день мы привили все население земного шара, то эпидемия очень быстро бы сошла на нет. А чем дольше мы раздумываем над необходимостью прививки, рассчитывая «проскочить» за счет других, тем больше мы даем шансов вирусу выработать очень сильный вид, с большой заразностью и летальностью. 

Далее фрагменты интервью с Федором Кондрашовым:

«— Давайте поговорим сначала о фундаментальном понимании того, что ваша математическаямодель говорит про устройство природы. Расскажите, на чем она основана?

— Чтобы сделать модель применимой к пониманию нынешней пандемии, мы использовали параметры, которые уже были более-менее нормально измерены в естественной среде. Нам не нужно было самостоятельно измерять число распространения вируса Rt — мы использовали уже имеющиеся данные. Мы знали, сколько раз за год случаются «волны эпидемии» — сменяющие друг друга периоды повышения и понижения скорости распространения вируса. И так далее. 

К этому мы добавили вероятность возникновения резистентного штамма у конкретного пациента. Некоторые называют это «скорость мутаций». На самом деле, это неправда — речь о более сложном параметре. Это кумулятивное влияние двух эффектов: самой скорости мутаций вируса внутри конкретного пациента — и вероятности того, что какая-то из мутаций или набора мутаций приведет к появлению определенного фенотипа, а именно — к резистентности к вакцине. 

Оценить этот параметр даже с точностью до порядка величины очень сложно, наука до этого пока не дошла. Поэтому мы исследовали его в очень широком диапазоне — диапазоне четырех порядков величины, то есть от очень вероятного до очень маловероятного. Это большой, но при этом разумный диапазон: если скорость мутирования бесконечно мала, резистентность не возникнет; а если скорость мутаций высокая — например, как это наблюдается у ВИЧ, — резистентность практически неизбежна.

Важным аспектом является то, что мы сочетаем классическое эпидемиологическое моделирование (модель SIR) с популяционной генетикой, что позволяет нам рассматривать эволюцию вируса в эпидемиологическом контексте. Популяционная генетика добавляет в стандартную эпидемиологическую модель (которая детерминирована) необходимые элементы случайности. Мы можем учитывать динамику того, что происходит с резистентным штаммом, когда он очень редко встречается в популяции, что невозможно учесть в моделях SIR.

— И что показало моделирование?

— С самого начала пандемии все привыкли думать, что мы пытаемся защищаться от одного вируса. На самом деле, если мы посмотрим на какую-нибудь конкретную страну — скажем, на Великобританию, где сейчас сотни тысяч больных, — и учтем скорость мутаций вируса в каждом пациенте, мы поймем, что в стране существуют тысячи разных вирусов. Эти вирусы отличаются друг от друга небольшим количеством новых мутаций. Большая часть мутаций, конечно, не влияет на эпидемиологические показатели. Но, поскольку вариантов вируса очень много, есть вероятность того, что какой-то очень редкий штамм, который есть, скажем, у пяти пациентов, — уже немножко другой с точки зрения того, как он заражает, кого он заражает, насколько хорошо заражает, и, в том числе, насколько он хорошо уходит от вакцины.

И безо всяких моделей понятно, что, чем больше на протяжении всего времени пандемии болеет людей, тем больше будет вероятность, что возникнет такой резистентный штамм — просто потому, что будет больше людей, в [организме] которых может возникнуть эта мутация. То есть более высокая эффективность ограничений и социального дистанцирования не только уменьшает количество заразившихся и снижает смертность, но и уменьшает вероятность появления резистентного к вакцинам штамма. 

Точно так же очевидно, что, при прочих равных условиях, низкая скорость вакцинации увеличивает вероятность появления резистентного штамма — и увеличивает смертность. Если мы вакцинируем всех за один день, вероятность появления резистентного штамма будет низкая. Если мы вакцинируем людей медленно, заразившихся будет больше — и, тем самым, вероятность появления новых опасных штаммов будет выше. Это все очевидно.

Однако есть и менее очевидные выводы. Мы знаем, что вирус распространяется волнообразно: периоды быстрого распространения вируса сменяются периодами медленного распространения. Это происходит из-за того, что — наряду с другими факторами — на скорость распространения с разной эффективностью действуют ограничения, то, что называется non-pharmaceutical interventions (NPI). 

Мутации, облегчающие распространение вирусов (увеличивающие скорость их передачи или резистентность [к вакцинам]), могут быть удалены из популяции за счет стохастических процессов, прежде чем они станут доминирующими. Если в стране ввели локдаун, количество инфицированных становится меньше. С популяционно-генетической точки зрения, это означает падение численности популяции вирусов. Это условия, в которых велика вероятность того, что редкие мутации вымрут. Чем больше снижается число заразившихся, тем больше вариантов — в том числе опасных — будет удалено. По сути дела, уменьшение количества инфицированных не просто спасает людям жизни и разгружает больницы, но также вычищает потенциально опасные варианты из популяции вирусов.

В период «высокой волны» появляющиеся новые, в том числе резистентные, штаммы конкурируют за инфицирование людей с другими вариантами. Когда в популяции вакцинировано мало людей, резистентные к вакцинам штаммы не имеют большого преимущества перед другими. Но если такой устойчивый к вакцинам штамм возник в тот момент, когда привиты почти все, то он получает большое преимущество. 

Так вот, самая высокая вероятность появления резистентного штамма возникает тогда, когда с помощью вакцинации достигнут порог коллективного иммунитета, а ограничения (NPI) ослаблены или неэффективны — все уже расслабились, потому что [почти все] вакцинировались от другого штамма; стали тусить, как до эпидемии. Число заразившихся растет, шансы на то, что редкие варианты вымрут, уменьшаются. Так мы позволяем резистентному варианту закрепиться в популяции.

Наше моделирование показывает, что самые высокие шансы на то, чтобы укрепился резистентный вариант, возникают тогда, когда привиты многие, но не все, а NPI не эффективны и число больных растет.

— За время эпидемии уже возникали варианты вируса, против которых вакцины показали относительно низкую эффективность. Однако сейчас наибольший «успех» имеет вариант дельта, главная особенность которого — большая заразность. Как это можно объяснить?

— Понятно, что большая разница в скорости инфицирования дает очень большое конкурентное преимущество [варианту вируса]. Разница между дельтой и изначальным штаммом настолько велика, что дельта побеждает этот изначальный штамм в одну калитку — с популяционной точки зрения — чрезвычайно быстро, практически мгновенно. Если, допустим, у нас разница [в скорости инфицирования] в десять раз — это чудовищное преимущество, которое действует на любом этапе эпидемии — вне зависимости от того, сколько людей вакцинировано или переболело. При этом отбор по скорости инфицирования имеет биологический порог, выше которого этому вирусу очень сложно эволюционировать. Эффект же отбора по признаку резистентности против вакцины лучше всего работает тогда, когда привитых много, но привиты не все. То есть важно, чтобы такой вариант вируса возник в правильный момент. 

— Ваше моделирование показывает, что этот «правильный момент» возникает тогда, когда популяция пересекает порог коллективного иммунитета. Между тем, порог коллективного иммунитета для штамма дельта выше, чем для изначального варианта. Значит ли это, что распространение дельты снижает вероятность закрепления резистентного штамма?

— Это просто сдвигает [вероятностный] пик — он будет на [уровне вакцинации] примерно в 90% [населения], а не 60% [как у изначального варианта]. Но фундаментальный принцип природы у нас останется тот же самый: если есть много вакцинированных, а количество инфицированных растет, вероятность закрепления опасного штамма повышается. При этом снизить количество заболевших в борьбе с вариантом, имеющим большую скорость инфицирования — как с той же дельтой, — тяжелее. 

Наша модель, на самом деле, применима не только для понимания появления резистентных штаммов, но также для понимания штаммов с большей скоростью инфицирования. Из нее видно, как сложно взаимодействуют разные факторы: динамика количества инфицированных, эффективность ограничений, доля вакцинированных и так далее.

— Что из вашего исследования должны почерпнуть те, кто занимаются принятием решений о борьбе с эпидемией?

— Главный вывод: если на протяжении всей кампании вакцинации снижать скорость инфицирования, можно существенно уменьшить вероятность возникновения резистентного штамма.

Кажется очевидным, что должна быть глобальная координация как вакцинирования, так и отслеживания появления редких штаммов. Я считаю, что у богатых стран есть моральное обязательство не только перед другими странами, но и перед самими собой — создать такую систему отслеживания штаммов, в том числе, в странах, которые не могут себе это позволить.

Короткий вывод. Если вы хотите помешать возникновению штаммов, от которых не защитят вакцины, — прививайтесь и по-прежнему соблюдайте осторожность. Избегайте закрытых помещений с плохой вентиляцией; общайтесь с друзьями, особенно непривитыми, на воздухе; соблюдайте дистанцию — и носите маски там, где это необходимо.»