الأوبئة ونهاية الجنس البشري | روزاليند إيغو | TEDxThessaloniki

من جائحة الإنفلونزا الإسبانية عام 1918 إلى تفشي فيروس إيبولا عام 2014 في غرب أفريقيا، عاشت البشرية في خوف من مرض معد قوي يمكن أن يؤدي إلى نهايتها. الدكتورة روزاليند إيجو هي صانعة نماذج رياضياتية تقوم بتتبع انتشار الفيروسات القاتلة في محاولة لوقفها. في هذه المحادثة، تجمع بين العلم والفكاهة وتجيب على السؤال الذي نريد جميعًا طرحه: "هل ستؤدي جائحة إلى نهاية البشرية؟"

روزاليند إيجو أستاذة جامعية مساعدة في كلية لندن للصحة وطب المناطق الحارة في المملكة المتحدة. حصلت على درجة الدكتوراه في ديناميات جائحة إنفلونزا 1918 من إمبريال كوليدج لندن، ثم عملت في جامعة تكساس في أوستن بالولايات المتحدة الأمريكية. تعمل روزاليند في النمذجة الرياضياتية للأمراض المعدية. هذا يعني أنها تستخدم الأساليب الحسابية والرياضياتية لفهم طرق انتقال مسببات الأمراض من خلال السكان. الهدف من نمذجة الأمراض المعدية هو فهم الطرق والآليات التي تدفع انتشار العدوى حتى نتمكن في نهاية المطاف من تصميم تدخلات لمنعها. عملت روزاليند على تحليل جائحة الإنفلونزا، والإيبولا، وزيكا، والكوليرا، ومسببات مرضية أخرى.

أُلقيت هذه المحادثة في فعاليّة TEDx محليّة باستخدام صيغة مؤتمرات TED وبتنظيم مستقل من المجتمع المحلّي.
لمعرفة المزيد يرجى زيارة: http://ted.com/tedx

قبل 100 سنة، ظهر فيروس إنفلونزا حديث،

انتشر حول العالم
وحصد أرواح 50 مليون إلى 100 مليون شخص.

من بين كل 40 شخص مصاب بهذا الفيروس،

كانت هناك حالة وفاة.

ربما تظنون أن هذه ليست بالنسب السيئة.

لكن بالنسبة لأحدث جائحة إنفلونزا،

لكل حالة وفاة،
كانت هناك حوالي 10000 حالة إصابة.

مما يعني أن جائحة الإنفلونزا لسنة 1918

كانت أسوء جائحة على مر التاريخ.

وهذا رسم بياني يعرض الوفيات الأسبوعية
خلال فترة الجائحة

في نيويورك ولندن وباريس وبرلين.

يمكنكم الملاحظة وبوضوح، في الوسط،
الموجة الكبرى للجائحة.

وبكل من أمريكا الشمالية وحتى أوروبا،

كانت الجائحة تظهر في نفس الوقت.

وهذا التزامن صفة معهودة
من صفات جائحة الإنفلونزا.

إذًا ففي عام 1918 لم تكن هناك
جائحة الإنفلونزا الخطيرة وحسب،

بل كانت نهاية الحرب العالمية الأولى أيضًا.

وقد أشرت إلى الهدنة هنا،

إذًا مُشار للنهاية الرسمية
للحرب العالمية الأولى، بالسهم الأبيض.

وبهذا يمكنكم أن تروا أن ذلك
لم يكن وقتًا عصيبًا وحسب لأوروبا،

بل حتى البيانات كانت تُجمع حول الوفيات.

الشيء الذي أظهر حقًا
أن الأمراض المعدية من الأولويات

وأننا في حاجة لجمع هذا النوع من البيانات

كي نفهم كيف ولماذا تظهر مثل هذه الأوبئة.

إذًا يمكن استعمال الأدوات المعلوماتية
والحسابية لدراسة مثل هذه البيانات

لفهم طرق انتقال وكيفية ظهور الوباء

وكذلك الغاية الأسمى ألا وهي تطوير
التدخلات، وطرق السيطرة،

لتقليص الوباء والإبطاء من نقله.

إذًا الفرق بين الأوبئة
والجائحات هو فرق في الدرجة.

بما أنهما كلمتان إغريقيتان،
فلا بد أنكم على دراية بهما،

أما لأولئك الذين لا يعلمون الفرق،
سأشرح بإيجاز.

يتموقع الوباء في مكان جغرافي واحد فقط.

فعلى سبيل المثال، وباء إيبولا سابق الظهور
في غرب إفريقيا انحصر في غرب إفريقيا

وبهذا فهو وباء.

أما جائحة الإنفلونزا لعام 1918،
فقد انتشرت حول العالم.

وصفة الانتشار حول العالم
هي ما يحدد الجائحة.

حينما يظهر وباء جديد،
الأمر الذي يثير اهتمامنا

هو الوتيرة التي ينتشر بها من شخص إلى آخر.

ويعرف هذا باسم: معدل التكاثر.

إذًا معدل التكاثر هو معدل الحالات الجديدة

التي يسببها كل شخص مصاب بالوباء
في البداية.

إذًا إذا كنت أول شخص

يصاب بوباء أو فيروس جديد
أو مسبب مرضي حديث،

ولم يكن بأحد غيرك من قبل، كم شخصًا ستعدي؟

لنفترض أن شخصًا مصابًا يدخل الغرفة.

إذا كان معدل التكاثر هو اثنان، فالمتوقع هو
ظهور حالتي إصابة جديدتين من ذاك الشخص.

وإذا خرج كل من ذينك الشخصين وأعدى اثنين
من أصدقائه،

ربما ليس لهما صديقان،

على أي، فالآن لدينا أربع حالات إصابة.

حينها، إذا أعدى كل من هؤلاء الأربعة شخصين
وهكذا دواليك،

يمكنكم رؤية أن الوباء
سينتشر على نطاق أوسع.

إذَا فمعدل التكاثر،

معدل عدد الأشخاص الذين يعديهم
كل شخص مصاب،

يحدد حقًا وتيرة انتشار الوباء.

حسنًا، هذا صحيح، خاصة في البداية.

لكن إذا استمررت على هذا النسق،
كل مصاب يعدي اثنين،

خطوة تلو الأخرى، كما بيّنا هنا،

عند الخطوة الثالثة والثلاثين، ستكون
قد نقلت العدوى لكل شخص على سطح الأرض.

ونحن نعرف أن هذا لا يحدث.

إذًا، لماذا لا يحدث هذا؟

حسنًا، هذا لأنه سيقل عدد الناس
سريعي التأثر،

إذًا الناس الذين لم يصابوا بالعدوى،

وهذا يعرف باسم: نفاد سريعي التأثر.

وللبرهنة على هذا،
دعونا نتخيل أن هذا الشخص ها هنا،

سندعوها كريستينا،

أُعديت كريستينا في الخطوة الثانية،

الشيء الذي يبدو كحظ سيء جدًا.

لدى كريستينا صديق اسمه سبيروس.

حين يلتقط سبيروس العدوى لاحقًا،
ويحاول أن يعدي شخصين اثنين،

أحد هذين الشخصين هو كريستينا.

لكنها مصابة مسبقًا.

ها هي ذي ممثلة باللون الأزرق
لأن لها مناعة ضد العدوى

بما أنها تماثلت للشفاء.

إذًا فحين يحاول سبيروس
نقل الوباء لها لا ينجح في الأمر

مما يعني تباطؤ عدد المصابين.

وإذا كان هذا ساريًا على عامة الناس، هكذا،

حينها تبدأ في ملاحظة تباطئ عدد الأشخاص
المصابين بالعدوى.

وهذا يكون: نفاد سريعي التأثر.

وسأريكم كيف ندرج هذا النوع من العمليات

في نماذج الانتقال.

إذا كنا سنضع نموذجًا لمرض كالإنفلونزا،

فأول شيء سنقوم به هو تقسيم السكان

إلى ثلاثة أقسام للمرضى.

وهنا يمكنكم رؤية الأشخاص
سريعي التأثر بالعدوى،

الذين لهم القابلية الإصابة بها.

يمكنكم رؤية الأشخاص المصابين
الذين أخذوا العدوى

وينقلونها لأشخاص آخرين.

وبالأزرق نرى مجموعة الأشخاص
المتعافين أو المتوفين بسبب الوباء.

عادة، نفترض أنه حين يتعافى الناس من العدوى

فهم محميون.

ولكن إذا كانت العدوى حادة جدًا،
فمن الممكن أن يموتوا.

ويجب أن يكون كل شخص من السكان
في واحد من هذه المجموعات.

ونحدد نسب الانتقال بين كل مجموعة وأخرى.

فحين تصاب بالعدوى،
يحصل ذلك على مستوى نسبة الانتقال،

وحين يتعافى الناس،
يحصل ذلك على مستوى نسبة الشفاء.

إذًا فنسبة الانتقال هي الأكثر أهمية

حينما نفكر في وتيرة نمو الوباء.

ما نريد تحديده هو حينما يكون لديك شخص
مصاب وسط السكان

ويخرج ويكون له تماس
مع الأشخاص الذين يعرفهم،

ما احتمالية نقله العدوى لهم؟

وهكذا، فما نفعله حينما نحدد رياضياتيًا
نسبة الانتقال

هو أننا سنقسمها إلى أربعة أجزاء.

أولًا، لدينا نسبة الانتقال

مساوية لعدد الناس المصابين.

فكلما زاد عدد المصابين،

كلما ارتفعت نسبة الانتقال

لأن هناك عددًا كبيرًا من الناس
ينقلون العدوى لآخرين.

وبعدها نحسب خارج ضرب النسبة في معدل
عدد الأشخاص الذين يحتك معهم كل شخص مصاب.

ويمكنكم أن تروا هنا أن الأشخاص المصابين
يحتكون عشوائيًا

مع أشخاص سريعي التأثر ومصابين ومشافين.

وبعدها نضم احتمالية
الإصابة بالعدوى نتيجة الاختلاط.

ما احتمالية

-حين يلتقي شخص مصاب بآخر سريع التأثر-

انتقال العدوى؟

في حالة الإنفلونزا،
فالنسبة هي حوالي %10، شيء من هذا القبيل.

وأخيرًا، نضم نسبة الأشخاص

سريعي التأثر.

إذًا ففي بداية الوباء،
حين يكون أغلب الناس سريعي التأثر،

أي غير مصابين بالوباء،

تكون احتمالية مقابلتك لشخص سريع التأثر
عالية جدًا.

ولكن لاحقًا، مع بداية نفاد هذه المجموعة،
لا يتبقى هناك أشخاص سريعو التأثر،

يصبح من النادر أن تصادف فردًا سريع التأثر.

لنر كيف ندرج هذا في النماذج التي نصنع.

إذًا، هذا ما يبدو عليه الوباء.

محاكاة لوباء، وسط 5000 شخص.

يمكنكم رؤية الخط الرمادي
الذي يعبر عن سريعي التأثر

والذي يبدأ عند 5000، أي الجميع،

باستثناء شخص واحد مصاب في البداية.

بالأحمر، يمكنكم رؤية الإصابات بالوباء،

وبالأزرق، المجموعة
التي تماثلت للشفاء أخيرًا.

إذًا فما يمكن أن تلاحظوه عند هذه النقطة،

حين يصاب نصف الأفراد سريعي التأثر بالعدوى،

هذا الجزء من المعادلة،
مجموعة سريعي التأثر،

مشطور كذلك،

الشيء الذي يقلص نسبة الانتقال.

وهذا مهم، لأن نفاد سريعي التأثرهذا،

-انخفاض عددهم-

هو الذي يتسبب في بلوغ الوباء قيمة قصوى
وبعدها دخول مرحلة الانخفاض.

الآن، يمكن أن يكون حادو البصر منكم
قد لاحظوا كذلك

أنه إذا رسمنا خطًا أفقيًا عند القيمة 5000
-والتي هي العدد الإجمالي للسكان-

فعند نهاية الوباء هناك هوة صغيرة.

هناك هوة بين العدد الكلي لسريعي التأثر

والعدد الكلي للأشخاص المصابين.

وهذا لأن بعض الأشخاص لا يصابون بالعدوى.

المحظوظون.

إذًا فهذا العدد الإجمالي للمصابين
وحجم الهوة

يحدد عن طريق معدل التكاثر،
من خلال شدة عدوى المسبب المرضي.

فلنستكشف كيف تبدو تلك العلاقة.

إذًا، ما أعرضه عليكم هنا،

على المحور الأفقي، يمكنكم رؤية
معدلات التكاثر من 0 إلى 5.

وعلى المحور العمودي، يمكنكم رؤية
النسبة المئوية للساكنة

المصابين بالوباء بالإجمال.

فلنلق نظرة على بعض المسببات المرضية
التي يُحتمل أن تكونوا قد سمعتم بها

ولنر معدلات تكاثرها.

إذًا هنا، مثلًا، الإنفلونزا الموسمية،
حوالي 1,4 - 1,5.

فيروس الإيبولا، حوالي 2.

إنفلونزا جائحة، حوالي 2,5 .

وباء السارس، حوالي 3.

والجدري، حوالي 5.

إذًا فلكل حالة جدري يمكن رؤيتها
في الساكنة،

يمكن توقع رؤية خمس حالات جدري أخرى.

إذًا، ما العلاقة؟

هنا يمكنكم أن تروا أنه من 0 إلى 1،

حينما يكون معدل التكاثر أقل من 1،

لا أحد يصاب بالعدوى.

وذلك لأنه إذا نقلت العدوى إلى أقل من شخص

لكل شخص مصاب، فليس هناك وباء.

وبعدها ترتفع بسرعة،

ويبدو أنها تقترب من نسبة %100.

لكن ليس بالكامل.

ذاك الخط لا يبلغ نسبة %100 بالكامل.

ولأبين لكم ذلك، لنلق نظرة
على معدلات تكاثر أعلى.

هنا يمكنكم رؤية الرسم البياني نفسه،

لكن الآن المحور الأفقي
يبدأ عند 5 ويستمر حتى 10،

والمحور العمودي أعلى بكثير.

إذًا بعض المسببات المرضية في هذه المنطقة
هي السعال الديكي- والذي يسبب نوبات سعال-

ومرض شلل الأطفال والخُناق هنا كذلك.

إذًا مجددًا ترون الخط يرتفع
بارتفاع معدل التكاثر.

ولكنه لا يبلغ نسبة %100،
رغم أنه يبدو كذلك.

حسنًا، ماذا لو كان أكبر حتى من ذلك؟

لنلق نظرة الآن على نفس الرسم البياني

لكن الآن المحور الأفقي يبدأ عند 10
ويستمر حتى 15.

بعض مسببات الأمراض المعدية لهذه الدرجة
تكون عبارة عن نوروفيروس.

إذا لم تتخذ أي تدابير صحية،
فسيبلغ العدد 14.

ويتراوح معدل تكاثر الحصبة،
في غياب التلقيح، بين 12 و18.

إذًا فإذا كان الجميع غير ملقحين
وكانت هناك حالة حصبة واحدة،

فالمتوقع هو ظهور 15 حالة حصبة أخرى.

وهذه من أكثر مسببات الأمراض المعدية
التي صادفناها.

وهنا، فالخط قطعًا لن يبلغ نسبة %100.

قطعًا لن يصل تلك النسبة،
مهما كانت شدة انتشار عدوى المسبب المرضي،

وهذا خبر رائع،
رائع حقًا!

حسنًا، إذا كان هناك مسبب مرضي
معدٍ جدًا كهذا،

معد للغاية، لم نفعل شيئًا حياله،

فلم يكن هناك تدابير وقائية،
ولا تدخلات، ولا تلقيح،

وصادف أنه قتل الجميع،
الشيء المستبعد تمامًا،

حتى حينئذ، لن تحدث إبادة للبشرية.

إذًا الإجابة على هذا السؤال هي: لا،
لن يبيد مسبب مرضي البشرية.

وهو خبر سار لجنسنا،
طبعًا شريطة أن يكون الناجون،

الناس المتبقون،
معجبين بما يكفي ببعضهم البعض

لإعادة إعمار الكوكب.

(ضحك)

إذًا هذا خبر سار.

لكن عادة، ما أفعله في عملي

هو أننا لا نحاول فقط ترك الأوبئة تتفشى.

الهدف من عملي هو محاولة فهم طريقة الانتقال
بما يكفي

لتطوير وتثمين التدابير الوقائية.

التدابير الوقائية هي إجراءات

كإغلاق المدارس وحث الناس
على عدم الذهاب إلى العمل حينما يمرضون

وتلقيح الناس.

والهدف من هذه الاحترازات
هو خفض معدل التكاثر،

-معدل عدد الحالات الثانوية-
ليصبح أقل من واحد.

وهذا لأنه إذا نقل كل شخص
مصاب العدوى لأقل من شخص واحد،

فسيتراجع الوباء.

هذا إذًا هو الهدف من عملي.

الآن، علي أن أخبركم عن الاستثناء الوحيد.

لأنه هناك دائمًا "لكن".

هناك عدوى وحيدة يمكن أن تشكل مشكلة.

وهي شيء يحب الناس أن يفكروا فيه كثيرًا،

حتى أنهم أنتجوا بعض الأفلام حوله.

وهي عدوى الزومبي.

(ضحك)

إذًا، بالرغم من أنه طريف بعض الشيء

إلا أنه من المهم النظر في عدوى الزومبي

ونكتشف لماذا هي عدوى

يمكنها إبادة كل شخص على وجه الأرض.

إذًا ما سنفعله هو أننا سنتخذ
نفس النموذج المستعمل سابقًا.

لدينا كل من مجموعة
سريعي التأثر، والمصابين، والمتعافين

ونسب الانتقال.

ونسبة الانتقال مقسمة لأربعة أقسام.

إذًا لماذا يمكن لعدوى الزومبي
أن تفني الجميع؟

حسنًا، أولًا، الزومبي يخرقون
هذه القاعدة الأولى.

ففي نموذجنا، نفترض أن الناس
يمكنهم التعافي من العدوى.

وكما أفهم الأمر، لا أحد يتعافى
من عدوى الزومبي.

ليس هناك أفلام حول أناس
شعروا بالمرض في نهاية الأسبوع

وذهبوا للعمل يوم الإثنين.

(ضحك)

الأمر الآخر الذي نفترضه
هو إذا ما مات الناس من العدوى،

يبقون أمواتًا، على عكس الزومبي.

(ضحك)

وهذا يخرق تلك القاعدة من النموذج.

الشيء الآخر هو أن

احتمالية العدوى من الاحتكاك
بزومبي عالية جدًا.

اعتقد أنها نسبة %100.

لعدوى كالإنفلونزا، إذا لقيت شخصًا مصابًا،
فالنسبة هي %10،

ولكن مع الزومبي، لن ترى أبدًا شخصًا
بخدش على الجلد فقط

ولا يلتقط العدوى.

إذًا فهي تكسر تلك القاعدة.

وأخيرًا، تذكرون أني أخبرتكم

أننا نفترض أن الناس
يحتكون بآخرين عشوائيًا؟

حسنًا، الزومبي ينطلقون بحثًا
عن أشخاص سريعي التأثر.

وهذا يكسر تلك القاعدة.

وهذا يعني أن الوباء الوحيد
الذي بإمكانه حقًا إصابة الجميع

وإبادة البشرية هو نهاية العالم
على يد الزومبي.

وهذا حقًا خبر سار
لأن الزومبي ليسوا حقيقيين.

شكرًا جزيلًا لكم.

(تصفيق)