В бюллетене подчеркивается, что болезнь COVID-19 "является инфекционной и в первую очередь атакует легкие". При этом "курение наносит вред функции легких, затрудняя организму борьбу с коронавирусами и другими инфекциями".

В ходе проведенного 29 апреля по инициативе ВОЗ анализа научных работ на тему о табаке был сделан вывод о том, что "у курящих людей с большей вероятностью развиваются тяжелые болезни вместе с COVID-19, чем у некурящих". Кроме того, курение представляет собой фактор повышенного риска при сердечно-сосудистых, онкологических, респираторных болезнях и диабете. Исследование "свидетельствует о том, что курящие люди подвергаются высокой опасности развития тяжелых заболеваний и смерти".

Пандемия вызываемого новым коронавирусом заболевания COVID-19 пока не утихает, и ученые всего мира продолжают искать средство избавления от патогена. При этом изобретения порой поражают не только своим функционалом, но и формой исполнения.

Усовершенствованные кондиционеры с ультрафиолетовыми лампами, дверные "3D-когти" и наноматериалы для медицинских масок - в этих и других апрельских открытиях разбирались корреспонденты портала "Будущее России. Национальные проекты".

Энергия солнца как дезинфекция и "волшебный" наноматериал

Специальный наноматериал, благодаря которому применение медицинских масок остается эффективным на протяжении суток, разработали ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского.

В производстве использовали специальные нетканые материалы, на которые нанесли защитный слой: использование маски из такой ткани эффективно на протяжении суток. На текущий момент изготовлено более 20 тыс. экземпляров, ученые работают над улучшением образцов, чтобы сделать изделия многоразовыми.

А вот исследователи из Новосибирска уже решили эту проблему. В Институте катализа имени Г.К. Борескова изобрели тканевый материал, способный дезинфицироваться от солнечного света. Более того, он остается пригодным для использования и после стирки! В ближайшее время разработку также планируется внедрить в производство медицинских масок.

Ультрафиолетовые лампы и "когти" для дверей

Микробы и вирусы больше не будут распространяться через кондиционеры. Ученые компании "Клеофас Инжиниринг" "скрестили" климатическую технику с ультрафиолетовыми лампами и получили прибор, способный очистить воздух в помещении буквально за полчаса.

По прогнозам производителя, технику оперативно установят в общественных местах, в частности в аптеках, магазинах и наземном транспорте. Промышленное производство прибора для дезинфекции помещений запустят позже.

Есть и более экстравагантные решения для посещения магазинов - в стиле Фредди Крюгера. Инженеры стартапа CML AT Medical Северо-Западного нанотехнологического центра Фонда инфраструктурных и образовательных программ предложили довольно занятный способ открывания дверей в общественных местах - "коготь".

Это специальная насадка для пальцев, которая позволит не соприкасаться с ручкой двери. Свой "коготь" каждый желающий может напечатать на 3D-принтере, файлы с эскизами размещены в открытом доступе на сайте компании.

Иммунитет как бонус для любителей собак

Достаточно приятное открытие сделали итальянские ученые из трех университетов - Великой Греции, Миланского и католического Святого Сердца. Согласно их наблюдениям, организм владельцев собак лучше подготовлен к встрече с COVID-19.

Дело в том, что в мире существует множество различных видов коронавирусной инфекции. Ими болеют как люди, так и животные, в частности собаки. Самый распространенный вид коронавируса у собак схож по белковому строению с тем, который вызвал пандемию 2020 года.

Исследователи предположили, что организм хозяина животного, переболевшего коронавирусом, вполне мог выработать антитела к этому виду патогена. Позже, если такой человек все же заболеет COVID-19, болезнь с высокой долей вероятности будет протекать легче.

Вода как средство от коронавируса

Вода, обработанная плазмой, может уничтожать бактерии, грибки и вирусы - к такому выводу пришли российские ученые. Авторы разработки полагают, что жидкость поможет и в борьбе с коронавирусом.

Суть разработки в том, что в такой жидкости за счет воздействия активных форм кислорода и хлорноватистой кислоты полностью разрушаются белки и патогены. Кроме того, она абсолютно безопасна для человека, не имеет запаха и может быть использована для обработки медицинских масок и распыления в воздухе.

Раствор получил название "Магнарил", его стоимость после запуска производства, как предполагается, составит порядка 100 рублей за тысячу литров.

Читайте также:

Суфле от стресса, коты и тесты на коронавирус: что волновало научный мир весной

Не падать духом: как ученые справляются с переходом на "удаленку"

Профсоюз РАН заявил о риске срыва нацпроекта "Наука" из-за пандемии

Исследователи из Китая вычислили скорость распространения коронавируса в Италии и в провинции Хунань и обнаружили, что эпидемия на территории европейской страны закончится не раньше начала августа при соблюдении текущих карантинных мер. Их выводы опубликовал научный журнал Frontiers in Medicine.

"Мы считаем, что ослабление карантинных мер, начатое в Италии с 4 мая, - это крайне преждевременный шаг. Если ограничения будут сняты за три месяца до времени предполагаемого завершения вспышки коронавирусной инфекции, то можно будет ожидать появления второй волны эпидемии", - рассказал Ванпин Цзя, эпидемиолог из Главного военного госпиталя НОАК в Пекине (Китай).

Сейчас Италия занимает третье место по числу зараженных коронавирусной инфекцией, уступая лишь Соединенным Штатам и Испании, а по числу погибших от COVID-19 пока находится на второй позиции после США. Стремительное распространение вируса по Апеннинскому полуострову в первые недели весны заставило власти ряда северных провинций Италии, а затем и официальный Рим ввести ряд жестких карантинных мер в середине и конце марта.

Специально сочиненная для кошек музыка может снизить их стресс во время похода к ветеринару. К такому выводы пришли американские ученые, исследование которых опубликовал Journal of Feline Medicine and Surgery. Кракто об этом сообщает телеканал SVT.

"Когда видишь столь положительный эффект, как в этом исследовании, то его нужно использовать: все, что снижает стресс для кошек во время визита к ветеринару, хорошо. И не только для кошек, но и для людей", - прокомментировал результат исследования специалист по поведению животных Енни Луберг.

В ходе эксперимента ученые наблюдали за 21 кошкой во время визита к ветеринару. Им включали либо классическую музыку, либо написанную специально для кошек, либо вообще ничего.

Фибрилляция желудочков или желудочковая тахикардия часто предшествует внезапной остановке сердца пациентов, находящихся в реанимационных отделениях больниц или относящихся к группе риска в связи с хроническими кардиозаболеваниями. Скорость определения фибрилляции играет решающую роль в спасении человека.

Мониторы ЭКГ, используемые в больницах, способны обнаружить признаки остановки сердца в течение промежутка времени до 15 секунд. Датчик с микропроцессором обработки сигналов, созданный учеными Центра компетенций НТИ на базе МИЭТ, позволяет всего за две секунды выявить у больного фибрилляцию и моментально оповестить об этом персонал клиники с помощью беспроводной связи.

Астму вызывает хроническое воспаление дыхательных путей. Во время приступа ткани реагируют на раздражитель (дым, пыль, химикаты, даже физические нагрузки и холод): гладкие мышцы сильно сокращаются, выделяется слизь, поэтому просветы, через которые идет воздух, сужаются. Из-за этого человеку трудно дышать, он хрипит и кашляет. По сути астма - это иммунный ответ организма.

Распространенность астмы с годами не уменьшается и даже увеличивается. Ученые-медики пытаются это объяснить с помощью гигиенической гипотезы. Ее суть в том, что если в детстве человек живет в чистоте и редко сталкивается с бактериями и вирусами, то его иммунная система развивается неправильно и впоследствии бурно реагирует даже там, где не надо. Также на развитие болезни влияют грязный воздух, наследственность и наличие аллергии.

Ученые Кемеровского государственного университета (КемГУ) разработали крем на основе растительных масел и серебра, подавляющий размножение вирусов. Исследователи готовы начать его промышленное производство, сообщается в среду на сайте вуза.

"Изначально нами разрабатывалось средство для дезинфекции упаковки продуктов питания, однако... выяснилось, что препарат также способен предотвращать размножение вирусов<...> Как только решится вопрос с инвестором для создания мини-производства, мы сможем обеспечить препаратом аптеки, школы", - приводятся в сообщении слова ведущего научного консультанта научно-исследовательского центра КемГУ Юрия Сидорина.

В состав препарата входит льняное масло, терпен (ненасыщенный углеводород, название которого происходит от "терпентин" - эфирное масло хвойных - прим. ТАСС) и частицы серебра размером до 2 нанометров. Мазь, которая с помощью масел создает прочную пленку, препятствуя проникновению вируса в организм, наносят на кожу рук и слизистые носа, а частицы серебра прекращают размножение вируса.

"Вирусы, попадая в человеческий организм, находятся на слизистых оболочках около шести часов. За это время необходимо устранить раздражителя, чтобы не допустить его размножения и заражения организма<...> Препарат не является лекарственным средством, используется исключительно для защиты и профилактики организма от вирусов", - уточняется в сообщении.

По данным регионального оперативного штаба в Кузбассе, в регионе выявлено 198 случаев заражения коронавирусной инфекцией, в том числе у 18 пациентов диагноз подтвердился за последние сутки, четыре человека умерли, 26 выздоровели, остальные находятся под наблюдением медиков.

В России, по сведениям федерального оперативного штаба по борьбе с коронавирусом, зарегистрировано 165 929 случаев заражения, выздоровели 21 327 человек, умерли 1 537.

Правительство РФ запустило ресурс стопкоронавирус.рф для информирования о ситуации в стране.

Читайте также:

Росздравназдор зарегистрировал тест на антитела к коронавирусу

Ученые нашли общие черты у смертельно опасных коронавирусов

Российские академии наук и образования проведут масштабное исследование детства

От редакции. Мы публикуем несколько интересных фрагментов из книги преподавателей информатики Лондонского университета королевы Марии Пола Керзона и Питера Макоуэна "Вычислительное мышление. Метод решения сложных задач", русский перевод которой вышел в издательстве "Альпина Паблишер". В своей работе Керзон и Макоуэн объясняют, что такое вычислительное мышление, и на примере жизненных ситуаций, а также головоломок, фокусов и загадок, показывают, как его применение позволяет находить наиболее быстрые и эффективные решения любых проблем.

Навыки для XXI века

Все, кто изучает информатику, получают бонус - осваивают новый фундаментальный тип мышления и способ решения задач. Этот тип мышления абсолютно необходим в новом мире, где высокие технологии повсеместны. Он называется "вычислительное мышление" и является большим преимуществом для тех, кто осваивает информатику, независимо от их будущей профессии. Эта идея получила огромный резонанс, и во многих странах вычислительное мышление добавили к чтению, письму и арифметике в качестве ключевого навыка, который нужно осваивать уже в начальной школе. Благодаря ему компьютеры теперь преобладают во многих сферах нашей жизни и меняют все, чем мы занимаемся, - от слушания музыки до торговли на бирже, от шопинга до науки. Вычислительное мышление дает нам возможность не только высказывать блестящие идеи, но и воплощать их в реальность.

В первый раз словосочетание "вычислительное мышление" использовал педагог и математик Сеймур Паперт. Он предложил обучать математиков совершенно новым способом - с использованием компьютеров. Однако благодаря информатике изменилась не только математика, но и вся наука. Ученый-информатик Дженнет Уинг заявила, что это самый важный компонент в изучении информатики, который надо использовать гораздо шире. Именно она популяризовала термин "вычислительное мышление". Компания Microsoft была настолько впечатлена ее аргументами и важностью поднятой темы, что предоставила Университету Карнеги-Меллон, где работала Уинг, грант в несколько миллионов долларов на создание центра по изучению этого аспекта информатики и его влияния на другие науки.

Так что же такое вычислительное мышление? Это не "то, как думают компьютеры", хотя их все чаще программируют на его использование. Это набор разнообразных человеческих навыков для решения задач. Чтобы их приобрести, необходимо изучать природу вычислительных процессов. Кроме того, необходимы такие определенно важные навыки, как умение творить, ясно объяснять и работать в команде, - но их развивают практически все учебные предметы. Вычислительное мышление заимствует элементы из других типов мышления, например математического и научного. Однако в его основе лежат очень конкретные навыки решения проблем, такие как способность мыслить логически и алгоритмически, не упуская ни одной детали, а также умение находить эффективные способы что-нибудь сделать. Также важную роль играет способность понимать других людей. Информатика уникальна в том плане, что она объединяет все эти разнообразные навыки. Вместе они формируют мощный тип мышления, который меняет мир. Именно благодаря ему мы стали по-новому заниматься наукой, делать покупки, вести бизнес, слушать музыку, играть в игры - в общем, жить по-новому.

Синдром "запертого человека"

Синдром "запертого человека" - это полный паралич тела после инсульта. Вы продолжаете думать, видеть, слышать. Вы так же разумны, как и прежде. Это может случиться с каждым. Лечения этого заболевания нет, поэтому максимум, что могут сделать медики, - позаботиться об удобстве пациента. Но возникает важный вопрос: как помочь пациентам с синдромом "запертого человека" "разговаривать". Как им общаться с врачами, семьей и друзьями? Очевидно, специалист по информатике мог бы изобрести новую технологию, которая была бы полезна в этой ситуации. Однако благодаря вычислительному мышлению мы можем предложить способ гораздо лучше, чем просто "полезная технология".

"Скафандр и бабочка" - невероятно жизнеутверждающая книга. Это автобиография Жан-Доминика Боби, которую он написал после того, как очнулся в больнице полностью парализованным. Он рассказывает о жизни с синдромом "запертого человека". То есть у него был способ общения, который позволил не только разговаривать с медиками, друзьями и семьей, но и написать книгу. Боби сделал это, вообще не прибегая к технике. Но как?

Представьте себя в его положении - очнулись на больничной койке. Как вы могли бы общаться? Как могли бы написать книгу? Только человек с ручкой и бумагой смотрит на вас, готовый записывать слова. Вы из тех, кому повезло, - вы можете моргать одним глазом, но это все. Это единственное движение, которое вам доступно. Значит, разговаривать вы не в состоянии. Однако вы видите и слышите.

Теперь представьте, что вы врач такого пациента и вам необходимо придумать способ общения с ним.

Просто как A, B, C

Вам нужно условиться о способе превратить моргание (все, что доступно пациенту) в буквы. Возможно, сначала вам придет в голову такой вариант: когда он моргнет раз, это будет означать "А", два раза - "В" и так далее. Тогда помощнице останется посчитать, сколько раз моргнул пациент, и записать соответствующие буквы.

Предложив такую идею, мы уже рассуждаем как программисты. То, чем мы занимаемся, лежит в основе вычислительного мышления - это алгоритмическое мышление. Мы придумали серию шагов, которым могут следовать больной и его помощница, чтобы гарантированно передать и понять нужные буквы. В информатике такой способ коммуникации называют алгоритмом. Он представляет собой серию шагов, которые необходимо пройти в заданном порядке, чтобы достичь определенной цели (в данном случае - передать буквы и слова). Алгоритмическое мышление необходимо, чтобы разрабатывать алгоритмы для решения задач.

Красота алгоритмов в том, что им следуют, не имея представления, что именно они значат. В случае с нашим алгоритмом помощница предположительно знает, что и для чего она делает, но книга все равно была бы написана, даже если бы она ничего не понимала. Все, что нужно делать, - считать моргания и записывать буквы в соответствии с полученными инструкциями. Мы могли бы дать помощнице таблицу, чтобы сверять по ней буквы, и тогда работа выполнялась бы без какого-либо ее осмысления вообще. Красота алгоритмов заключается в возможности действовать механически, и в этом их смысл - ведь компьютеры тоже слепо выполняют инструкции. Это умеют абсолютно все компьютеры.

Наш алгоритм общения на деле состоит из двух частей. Одну часть выполняет Боби (моргнуть нужное количество раз), а другую - помощница (сосчитать, сколько раз моргнул Боби, и записать соответствующую букву, когда моргание прекратится). Более того, в информатике есть специальное название для алгоритма, при помощи которого делятся между собой информацией два человека или компьютера, - он называется протокол. Если оба человека выполнят свою часть протокола, то слова, которые задумал Боби, окажутся записанными на бумаге. Если кто-то сделает ошибку - например, собьется со счета и таким образом отойдет от протокола, - то сообщение не будет доставлено. В компьютерах хорошо то, что они не делают таких ошибок, каждый раз точно выполняют инструкции. Коль скоро инструкции верны, машины-то уж точно их верно выполнят.

Алгоритмическое мышление - это особый род решения проблем, при котором вы не просто находите один ответ (например, что именно хотел сказать Боби, когда очнулся после инсульта). Вы находите решение в виде шагов, которые могут выполнить другие (в том числе компьютер), - и тоже получить ответ. Мы только что нашли подобное решение для Боби, благодаря которому понимаем не только то, что он пытается сказать в данный момент. Этот способ позволяет нам (и кому угодно) в любой момент выяснить, что он хочет сказать. Но судя по всему, процесс пойдет довольно медленно. Может быть, есть способ получше. Придумывать более удачные, эффективные решения - это тоже часть алгоритмического мышления.

Как это сделал Боби?

У Боби был улучшенный способ, а точнее - алгоритм, который он описывает в своей книге. Вспомним, что у помощницы нет проблем с речью, и это можно использовать. Алгоритм работал так: помощница читала вслух алфавит ("А... В... С..."), и, когда звучала нужная буква, Боби моргал. Тогда помощница записывала ее - и опять начинала сначала. Попробуйте это вместе с другом - передайте таким образом свои инициалы. А теперь представьте, что это единственный способ общения с людьми. Остается надеяться, что вас зовут не Яна Яковлевна Яблочкина и не Ярослав Яромирович Якубович!

А теперь представьте, что так проходит вся жизнь. Что так вы вынуждены разговаривать с семьей и друзьями. И если вы хотите, чтобы открыли шторы или переключили телеканал, то придется просить об этом таким способом.

Попробовав, вы, вероятно, осознаете, что для эффективного применения этого метода нужно решить еще кое-какие проблемы. А после нескольких попыток вам, весьма вероятно, придет в голову способ улучшить алгоритм. Что вы можете предложить?

Проверяем детали

Нетрудно осознать, что придется иметь дело не только с буквами алфавита. Нам также понадобятся пробелы, цифры, точки и так далее. Их необходимо добавить к списку букв, который использует помощница. Вероятно, есть способ и получше, чем зачитывать длинный список. Например, сначала задать вопрос: "Это буква?" Если ответ положительный, то будем продолжать как раньше. Если нет, переходим к другим символам. Звучит знакомо? Это та же идея, благодаря которой в компьютерах используются разные наборы символов.

Еще одна проблема, требующая решения: что делать, если человек моргнет по ошибке? У нас должен быть способ сказать: "Проигнорируйте последний раз и начинайте читать буквы с начала". Но так, чтобы не пришлось передавать эту фразу по буквам! Подобным образом, если вы сделали ошибку, нужно найти способ вернуться назад. Нам нужен код, который означает "отменить". Возможность отменить действие - важная часть любого алгоритма с участием людей, так как люди делают ошибки. Например, условимся, что для этого надо быстро моргнуть два раза. Или придумайте что-нибудь получше. Вполне вероятно, что вы обнаружите другие проблемы, требующие решения?

В теории и на практике такая проверка или оценка работы алгоритма является важной составляющей вычислительного мышления. Если мы придумали новый алгоритм, его работу надо очень тщательно проверить. Программисты на оценку программ (то есть алгоритмов для компьютеров) тратят больше времени, чем на их создание. Очень легко ошибиться в какой-то мелочи или забыть о возможной ситуации, с которой должен справиться алгоритм. Но смысл алгоритма в том, что он работает всегда, что бы ни случилось.

Алгоритмическое мышление подразумевает, что мы обдумываем детали и находим решения для возникающих проблем. Мы осознаем, что есть много способов сделать одно и то же, а потом предлагаем улучшенные варианты для конкретной ситуации. Также заметим, что одна из упомянутых выше задач связана с характерной для человека особенностью - свойством ошибаться. Теоретически наше решение работает, надо только моргнуть в нужный момент! И мы могли бы высокомерно заявить, что надо совершать определенные действия, а не получилось - сами виноваты. На практике не всегда моргаешь, когда нужно. И лучше все-таки решить задачу так, чтобы алгоритм работал для людей. В конце концов, мы пытаемся помочь человеку, а не машине! Вычислительное мышление связано еще и с пониманием того, что такое человек.

Что дальше?

Мы могли бы немного ускорить процесс общения для пациента с синдромом "запертого человека", осознав, что порой уже на половине слова можно догадаться, что имеется в виду. Например, если у вас получилось "а-н-т-и-л", с большой долей вероятности можно утверждать, что нужное слово - "антилопа". Значит, поменяем правила так, чтобы помощница высказывала подобные догадки. Кроме того, надо найти способ сказать "нет", если догадка не верна. Например, такое правило: моргнуть, если слово угадано, и не моргать - если нет. Именно поэтому принципу работает функция предиктивного ввода текста в телефоне, то есть используется алгоритм для решения очень похожей задачи. То же самое делают поисковые движки, когда вы набираете свой запрос.

Помощники Боби действительно использовали вариант предсказания текста, что и описано в его книге. Он также отмечает, что его очень раздражало, если люди пытались угадать его мысли, не условившись с ним о способе подтверждения. Отсутствие навыков вычислительного мышления у собеседников Боби приводило к тому, что он очень расстраивался, пытаясь "сказать" им, что они ошиблись, а собеседники были уверены, что догадались правильно. Представим, например, что мы продолжаем разговор о животных и я передал буквы "б-а-р-с". Какова будет ваша догадка? Что слово уже закончилось и это слово - "барс"? Нет. Я хотел сказать "барсук".

Возможно, вам тоже пришла идея об угадывании целого слова, ведь вы пользовались предиктивным вводом текста в телефоне. Если так, это значит, что вы только что использовали еще один навык вычислительного мышления - сопоставление с образцом. Часто задачи, в сущности, повторяют то, что вы уже видели в другой ситуации. Если у вас уже есть решение для определенной проблемы, то есть смысл использовать его повторно. Сопоставление с образцом- навык, который позволяет понять, что новая ситуация по сути повторяет уже известную вам, и увидеть, что можно использовать старое решение.

Алгоритмы обеспечивают такого рода общее решение. Мы можем повторно использовать технологию предиктивного ввода текста, потому что у телефона и помощницы Боби одна и та же проблема. Телефон должен догадаться, какие слова набирает по буквам пользователь, а помощница - какое слово передает по буквам пациент с синдромом "запертого человека". Как только мы осознали это сходство, любое решение, найденное для первого случая, реально использовать для второго. Еще лучше, если мы увидим, что обладаем решением, которое подходит для множества разных задач, сделаем описание алгоритма с самого начала и будем использовать его при необходимости. Это называется обобщением алгоритма.

Обобщение - очень мощный метод вычислительного мышления.

В самом широком смысле можно считать, что в случае Боби мы занимаемся передачей информации. В любой ситуации, когда есть необходимость передать информацию, используется общий алгоритм. Программисты создают коллекции алгоритмов для разного рода задач, чтобы при необходимости выбрать наиболее подходящий. Например, азбука Морзе тоже алгоритм передачи информации. Используя разную последовательность точек и тире (в нашем случае - долгое или быстрое моргание), обозначают разные буквы. Этот алгоритм изобрели, чтобы передавать сообщения по телеграфу, но, вероятно, получится использовать его и здесь. Мы еще вернемся к этой идее.

В еще более широком смысле мы вправе представить нашу задачу как поиск очередной доли информации (следующая буква). И видимо, мы сумеем обобщить наш алгоритм настолько, что он позволит искать что угодно. Ниже мы вернемся и к этой идее.

В порядке популярности

Боби предложил другой способ улучшить алгоритм АВС. До того, как оказаться на больничной койке, он был главным редактором французского женского журнала Elle и имел хорошее представление о языке. Например, ему было известно, что E - самая распространенная буква (в английском и французском). Поэтому Боби попросил, чтобы буквы зачитывали в порядке их популярности - то есть частотности. В английский этот порядок таков: E, Т, А, О... Во французском, на котором говорил Боби, это Е, S, А, R... Боби, соответственно, использовал французский порядок. Таким образом, помощница быстрее доходила до распространенных букв.

Похожий трюк использовался веками, чтобы расшифровать секретные коды. Он называется частотный анализ. Алгоритм для использования частотности букв был изобретен арабскими учеными около 1000 лет назад. Марию Стюарт обезглавили, потому что сэр Фрэнсис Уолсингем, начальник разведки королевы Елизаветы I, лучше нее владел вычислительным мышлением. Но это уже другая история. Идея Боби использовать частотный анализ - это пример и сопоставления с образцом, и обобщения. Задачи трансформируются, и решения для них используются повторно. Осознав, что расшифровывание кодов и угадывание букв - процессы схожие, мы видим, что частотный анализ, изобретенный для одного, пригоден для другого.

Насколько это быстро?

Давайте вернемся к алгоритму Боби, который мы определенно усовершенствовали. Новый способ должен быть лучше изначальной идеи - моргать разное количество раз для разных букв. Однако напрашивается вопрос: как быстро это будет - сколько времени уйдет, чтобы написать книгу? Удалось ли найти наилучший способ или можно предложить более быстрый алгоритм, который облегчит написание книги? Нам необходимо определить эффективность алгоритма. Проведем эксперимент и применим научное мышление. Например, следующим образом: несколько раз определим время, которое уходит на передачу какого-то отрывка с каждым алгоритмом и с разными участниками, и выясним, в каком случае все было в среднем быстрее. Однако на это уйдет очень много времени и сил. Есть способ и лучше.

Можно прибегнуть к аналитическому мышлению. В этом случае необходимо сделать простые вычисления. Например, давайте учитывать не время, а сделанную работу. Если подсчитать, сколько букв алфавита произносит помощница, то мы всегда определим потраченное время. Просто надо знать, сколько времени уходит на произнесение одной буквы, и умножить это время на количество букв. Мы только что произвели действие, которое называется абстрагированием. Это еще один элемент вычислительного мышления, который применяется, чтобы упростить задачи и облегчить написание программ. Абстрагирование - просто длинное слово, которое подразумевает, что некоторые подробности скрывают или игнорируют. Мы проигнорировали такую деталь, как точное время, потраченное на всю книгу, и вместо этого подсчитали произнесенные буквы. "Число произнесенных букв" - это абстракция реально потраченного времени. Такой принцип очень часто используется в вычислительных процессах, чтобы упростить их работу.

Как же нам выяснить, сколько букв надо произнести? Для этого нужно задать несколько вопросов. Самый простой звучит так: сколько это будет в лучшем случае? Каково минимальное количество букв, которое должна произнести помощница, чтобы получилась книга? Рассмотрим и худший случай. Если не повезет, то насколько? Наконец, рассмотрим средний вариант и таким образом получим реалистичную оценку необходимой работы. Давайте чисто теоретически представим, что нам нужны только буквы алфавита, без цифр и знаков пунктуации. И проанализируем наш простой алгоритм, в соответствии с которым помощница говорит: "A, B, C..."

В лучшем случае вся книга будет состоять только из "А": "АААА..." (возможно, выражая боль автора). Чтобы общаться при помощи одной буквы "А", достаточно сказать "А" один раз (ответить на один вопрос), и ответ будет получен. Здесь мы снова используем абстракцию - сначала анализируем, что будет, если посчитать только одну букву, и игнорируем всю книгу - по крайней мере для начала. Умножьте наш ответ для одной буквы на количество букв в книге и получите упомянутый лучший случай.

В худшем случае (для латинского алфавита), при котором кто-нибудь, например, все время жужжит ("ZZZZ..."), потребуется 26 вопросов для каждой буквы. Итак, мы определили границы, в которых будет происходить передача любой информации. У нас никогда не получится лучше, чем при варианте с одной буквой, и хуже, чем со всеми 26.

Оценка будет точнее, если учесть среднее количество вопросов на каждую букву, то есть средний случай. Сделать это не так трудно. В длинном сообщении на каждую "А" где-нибудь еще придется "Z", на каждую "B" найдется "Y" и так далее. Это значит, что в среднем во всей книге на каждую продиктованную букву надо будет задать 13 вопросов. Умножьте число букв в книге на 13, и вы получите примерную оценку работы при ее написании. Умножьте это на среднее время, которое уходит у помощницы, чтобы произнести букву, и вы получите время, необходимое, чтобы написать книгу.

Отметим, что мы снова оцениваем наш алгоритм - но на сей раз нас интересует не то, действует ли он вообще, а то, насколько быстро он действует. У алгоритма оценивают много разных аспектов, но надежность и эффективность - два важнейших для оценки.

Изменение, внесенное Боби, - сначала спрашивать о распространенных буквах - улучшает ситуацию. Вероятно, получится уложиться в 10‒11 произносимых букв. А с учетом частотности, мы рассчитаем это точнее. Частотность можно уточнить или определить самостоятельно. Возьмите отрывок из любимой книги и посчитайте, сколько раз появляется каждая буква. Потом расположите буквы по порядку, начиная с самой распространенной, и посчитайте вероятность их появления. Средний случай - это число букв, которое необходимо произнести для угадывания одной буквы, вероятность появления которой равна 50%.

Думаем как компьютер?

У человеческого мозга и компьютера есть много общего. Наша способность думать, интеллект и самоощущения возможны благодаря тому, что мозг производит массу вычислений. С помощью сложной сети нейронов он обрабатывает информацию, поступающую от органов чувств, принимает решение, что с ней делать, и в результате мы действуем в окружающем мире.

Ученые до сих пор не имеют полного представления о том, как работает мозг, но это неудивительно. В конце концов, в нем приблизительно столько нейронов, сколько капель воды в олимпийском плавательном бассейне. А это очень много!

Сформулируем вопрос следующим образом: думают ли люди как компьютеры, чтобы облегчить себе повседневную жизнь? Похожи ли особенности нашего мышления на вычисления компьютеров? Если мы собираемся заняться компьютерным моделированием жизни, то, чтобы создать роботов, которые бы выживали столь же успешно, как мы, сначала нужно понять, как мы воспринимаем и понимаем мир. Но начнем с другого, хотя и связанного с этой темой, вопроса: естественно ли для нас вычислительное мышление?

Повседневное вычислительное мышление

Как мы знаем, мозг склонен проводить сопоставление с образцом, применяя нечто вроде порождающих правил, - компьютеры часто программируют на это. Мы автоматически реагируем на стимул, следуя заданным правилам. Например, если звонит телефон, я, особенно не задумываясь, подниму трубку. Если в дверь постучат, то я ее открою.

Если посмотреть, как мы, люди, планируем задачи, то окажется, что и здесь мы применяем вычислительное мышление. Например, абстрагирование: мы часто игнорируем детали, чтобы упростить то, чем занимаемся, - разбираясь со сложной ситуацией, мы каждый раз выделяем элементы, которые кажутся нам важными. Представьте, что вы описываете любимый сериал близкому другу. Вероятно, вы опишете не те вещи, на которых сделали бы акцент, если бы надо было написать сочинение на эту тему.

Мы используем декомпозицию, устанавливая цели и подцели, когда составляем план. Например, наша цель - сходить в магазин, чтобы купить еду на неделю. В этом случае у нас будут примерно такие подцели: не забыть взять сумку, заехать в магазин, взять все необходимое, заплатить - и так далее. Цель "взять все необходимое" снова разбивается на подцели. Приехав в магазин, мы, как правило, не задумываемся, где находятся нужные нам товары. И когда мы ищем яйца, нас не интересует, где стоят хлопья для завтрака. Мы делим проблему на отдельные части.

То есть мы применяем вычислительное мышление не только потому, что нас ему научили. Мыслить таким образом для нас довольно естественно, по крайней мере в определенной степени. В то же время информатика учит делать это тщательно и в контексте точных алгоритмических решений.

Вычислительное мышление компьютера

Как мы уже отмечали, сейчас пишется все больше программ, которые позволяют компьютерам не просто заниматься вычислениями, но и мыслить вычислительно. В компьютерных программах тоже используется декомпозиция. Чтобы их было легче писать, разработчики раскладывают инструкции на отдельные шаги или процедуры, так же, как мы разделяем цели на подцели. Это значит, что, продвигаясь к желаемому результату в процессе выполнения инструкций, программа проходит через различные этапы плана, примерно так же, как это делаем мы. Они используют сопоставление с образцом применительно к порождающим правилам, и системы машинного обучения позволяют им увидеть даже более сложные шаблоны. В программах для зрительного распознавания используются фильтры, которые прячут лишние детали, прибегают к своего рода абстракции. Чем больше мы стремимся усовершенствовать искусственный интеллект, тем больше копируем навыки нашего мозга. Как мы видели, знание сводится к вычислению, по крайней мере на уровне нейронов. Так думаем ли мы как компьютеры?

Разница между нашим мозгом и компьютерами может проявиться, если тщательнее рассмотреть, как мы выполняем планы. Вычислительное мышление для нас естественно, однако это не значит, что мы вычисляем так же, как компьютер. Дана ли нам от природы способность выполнять план так же точно, как компьютер? Нет.

Головоломное планирование

Предлагаем вам попробовать вариацию на тему старой головоломки. Она покажет, как люди задумывают и выполняют свои неформальные планы.

Фермерша отправляется в ближнюю деревню с овчаркой по имени Дымка, которую всегда берет с собой. Чтобы попасть в деревню, нужно переплыть реку с быстрым течением. На другом берегу живет изобретательница, которая сделала приспособление, позволяющее быстро перебраться через поток. Оно состоит из веревки, блоков и сиденья для одного человека. Местные жители условились всегда оставлять сиденье со стороны деревни, где живет изобретательница, чтобы она могла каждый вечер убирать его. В конце концов, она ничего не берет за переправу. Добравшись до реки, фермерша перетягивает сиденье с другой стороны. Она садится, прижимает к себе Дымку, перебирается через реку и продолжает путь в деревню.

В один прекрасный день она покупает курицу и мешок зерна. Возвращаясь домой, она приходит на берег и быстро понимает, что у нее проблема. Она может перевезти с собой только что-то одно. Придется переправляться несколько раз. Но если она оставит курицу и зерно на любом берегу, курица склюет зерно. Точно так же, если она оставит вместе Дымку и курицу, собака напугает птицу и та перестанет нести яйца. Но Дымка не ест зерно, значит, его можно спокойно оставить с ней.

Запишите последовательность шагов (конечно, это будет алгоритм!), которую нужно пройти фермерше, чтобы переправить всех и вся в целости и сохранности и продолжить путь. Помните, что собака и курица, а также курица и зерно не должны оставаться без присмотра.

Сначала решите головоломку, а потом читайте дальше.

Автоматические ошибки

Мы, люди, делим выполняемые задания на подцели, но, как выяснилось, в отличие от компьютеров, мы обычно забываем о подцелях и не заботимся о последствиях. Это происходит потому, что объем нашей краткосрочной памяти ограничен. Если в настоящий момент нам надо запомнить слишком много, то неизбежно что-то упустим из внимания, так как концентрируемся на более важном. Что ваш мозг считает самым важным? Приоритет получают цели, которых вы хотите достичь, в отличие, например, от необходимости навести порядок. Вряд ли вы забудете включить свет - без этого будет не видно, что вы делаете. Однако легко забыть его выключить перед уходом. Почему? Потому что вы достигли своей цели в комнате и ваш мозг переключился на новую важную цель - ту, ради которой вы уходите из комнаты.

Как это применимо к нашей головоломке? Дело в том, что многие находят ответ и у них получается переправить фермершу, собаку и зерно через реку. Однако они упускают последний шаг - не возвращают сиденье на другой берег. Правильное решение представлено ниже.

1. Фермерша перебирается через реку с курицей (собака остается с зерном, но это ничего).

2. Фермерша возвращается.

3. Фермерша переправляется назад с собакой.

4. Фермерша возвращается с курицей (потому что в противном случае собака ее напугает).

5. Фермерша переправляется с зерном.

6. Фермерша возвращается (снова оставив собаку и зерно).

7. Фермерша переправляется с курицей.

8. Фермерша отправляет сиденье назад на другой берег.

Если этот последний шаг не включен в ваш план, значит, вы допустили в своем алгоритме то, что называют ошибкой после выполнения. Вы сосредоточены на цели, но забыли, что после выполнения подцели нужно кое-что доделать, то есть вы сделали ошибку на стадии планирования. Еще проще забыть что-то вроде этого, занимаясь повседневными делами. Мы не совершаем подобных ошибок каждый раз, когда для этого создаются условия. Все зависит от того, как много еще надо удержать в голове. Если краткосрочная память заполнена другим, вероятнее всего, вы забудете о подобных завершающих задачах. Краткосрочная оперативная память индивидуальна, поэтому некоторые делают такие ошибки чаще. Но если в голове нужно держать достаточно много, рано или поздно их делают все.

Так что, по крайней мере в этом отношении, мы не похожи на компьютеры. Они четко следуют плану. Нашему мозгу трудно это сделать без помощи.

Машина протягивает руку помощи

Итак, мы делаем ошибки, но машины могут помочь их избежать. Банкоматы на улице - хороший пример того, как программирование позволяет повысить или снизить вероятность такого рода ошибок. Когда они только появились, вы получали деньги, а потом карту (в некоторых странах это до сих пор делается так). Выяснилось, что многие люди уходили с деньгами, но без карты. Почему? Потому что у них была цель - взять деньги. Как только главная цель была достигнута (пришли и получили деньги), они уходили, мысленно уже обращаясь к следующей цели. Предыдущая подцель - вставить карту - выполнена и забыта... а вместе с этим забыта и появившаяся новая подцель - забрать карту.

Решение для этой конкретной "ошибки после завершения" оказалось простым. Программист написал для банкомата код, в соответствии с которым он не выдает наличность (ваша цель), пока вы не заберете карту (не выполните завершающую подцель). Таким образом, вы вынуждены кое-что доделать (подцель), прежде чем достичь цели. Так сейчас работают банкоматы в Великобритании. И это не единственное решение. Например, на бензоколонках карту просто прокатывают - то есть вам вообще не нужно ее куда-то вставлять. Хорошая проработка помогает преодолеть недостатки в обработке информации, свойственные нашему мозгу, но без посторонней помощи мы делаем ошибки. В этом случаи машины должны помогать. К сожалению, урок не был усвоен в более общем плане! Когда магазины начали вводить кассы самообслуживания, вдруг обнаружилось, что многие, оплатив покупки, забывают карты. Обобщенное решение было проигнорировано.

Потеря карты, ее блокировка и получение новой - досадные неудобства, но подобные недостатки могут быть запрограммированы в самых разных устройствах. Как мы знаем, больницы набиты чудесами техники, которые помогают спасать жизнь, но плохая конструкция может привести к тому, что жизнь оборвется. Например, медсестры должны настраивать инфузионные насосы для вливания. Эти устройства могут иметь тот же недостаток, что и банкоматы. Настраивая их, необходимо закрывать зажим, чтобы прекратить поступление лекарства. Но как только компьютер настроен на верную дозу, зажим надо открыть. Это как раз тот самый шаг, о котором легко забыть. А медсестры должны помнить и делать гораздо больше, чем вы, когда стоите у банкомата. Это как раз те ситуации, когда машина должна помогать, а не препятствовать.

Качественное вычислительное мышление означает проектирование компьютеров, которые помогают преодолеть "недостатки", мешающие нам думать как компьютер.

Роберт Мэй, родившийся 8 января 1936 года, был экологом. Его труды посвящены динамике популяций видов и биоразнообразию. Мэй начал научную карьеру как физик-теоретик, однако в 70-х увлекся экологией. Применяя сложные математические модели к различным природным процессам, он работал над проблемами устойчивости экосистем. Совместно с американским физиком, лауреатом Нобелевской премии Юджином Вигнером Мэй сформулировал теорему стабильности. В последние годы он применял этот подход в исследованиях по экономике.

Работы Мэя по экологии, которые были посвящены моделированию непредсказуемых природных процессов, легли в основу теории хаоса. Она помогает описывать поведение сложных систем, изменения в которых кажутся случайными, однако на деле подчиняются определенным законам. Такие системы крайне чувствительны к начальным условиям и даже незначительному внешнему влиянию. Это свойство известно под названием "эффекта бабочки", который использован в сюжете рассказа "И грянул гром" американского фантаста Рэя Брэдбери.

Мэй был профессором Оксфордского, Принстонского и Сиднейского университетов, а также Имперского колледжа Лондона, президентом Лондонского королевского общества и членом британской Палаты лордов (2001-2017). В 1996 году он был посвящен в рыцари за заслуги перед наукой. Область научных интересов Мэя включала биологию и экологию, математику, физику, эпидемиологию, политологию и философию

Россия прошла пик заболеваемости 27 апреля. Окончательно инфекция исчезнет в стране 7 августа. Накануне в SUTD подсчитали, что эпидемия в России должна завершиться к 20 июля.

По статистическим данным на 27 апреля 97% всех случаев инфицирования от общего числа зараженных будут выявлены к 23 мая, а 99% - к 2 июня.

В ночь на 29 апреля сообщалось, что в Москве умерли 67 пациентов с коронавирусной инфекцией. Таким образом, общее число умерших с коронавирусом в столице превысило 500, увеличившись до 546. Всего в Москве зафиксировано более 48,4 тысяч случаев COVID-19, при этом 4130 пациентов вылечились.

По последним данным, всего в России зафиксировано 93,5 тысяч случаев заражения коронавирусом. За весь период зарегистрировано 867 летальных исходов, 8456 человек вылечились.

In this instance, the estimated end date is the time for realizing 97% of the total expected epidemic cases. It is the start of the green region in the graph.

 

 

When Will COVID-19 EndData-Driven Estimation of End Dates (updated on April 28)

 

Команда ученых из Федерального технологического университета в Цюрихе и Университета Базеля представила удивительный компьютер. Изобретение отличается от современных машин тем, что для его работы не требуется электричество или проводка. Это настоящий живой компьютер, который содержит живые человеческие клетки и способен выполнять вычисления.

Ученые МГУ им. Ломоносова совместно с коллегами разработали биопротез сердечного клапана с покрытием из наноалмазов, который может работать в организме до 20 лет. Об этом в понедельник сообщила пресс-служба МГУ.

"Сотрудники кафедры радиохимии химического факультета МГУ совместно с коллегами из Национального медицинского исследовательского центра сердечно-сосудистой хирургии имени А. Н. Бакулева (НМИЦ ССХ им. Бакулева) создали и запатентовали биопротез сердечного клапана, поверхность которого покрыта наноалмазами. Протез из синтезированного материала может без замены функционировать в организме до 20 лет", - говорится в сообщении.

Биологические протезы клапанов сердца на основе бычьего перикарда широко используются в мировой кардиохирургии. Для предотвращения иммунного ответа и увеличения механической прочности биоткани матрицы таких биопротезов стабилизируют глутаровым альдегидом.

В дальнейшем эти вещества приводят к кальцинозу - отложениям солей кальция на ткани. В результате, протез через несколько лет приходится менять, а значит, пациенту снова приходится ложиться на операционный стол.

Для решения этих проблем ученые разрабатывают биологические протезы с увеличенным сроком службы - до нескольких десятков лет. А для предотвращения кальциноза предлагают обрабатывать перикард различными веществами.

Например, хитозаном из воды, насыщенной углекислым газом при высоком давлении. Хитозан позволяет повысить эффективность, сроки функционирования в организме и эластичность биологического протеза. Но и у такого подхода есть свои недостатки - такой материал имеет низкую прочность.

В новом исследовании российские ученые предложили наносить на бычий перикард суспензию наноалмазов-углеродных наноструктур, атомная решетка которых идентична алмазу. Покрытый наноалмазами биоматериал не теряет своих механических характеристик.

Кроме того, ранее было установлено, что наноалмазы могут быть средством адресной доставки лекарств к пораженным тканям. Поэтому на них можно наносить биологически активные вещества, что позволит дополнительно улучшить свойства биоткани.

"Наноалмаз на поверхности биоткани создает пленку, которая придает материалу дополнительную прочность, при этом сохраняет его упругость и S-образную форму кривой напряжение-деформация, что важно при разработке биосовместимых материалов", - сказала один из авторов патента, доцент кафедры радиохимии МГУ Мария Чернышева, слова которой приводятся в сообщении.

Читайте также:

Российские ученые создали эффективный и дешевый антисептик для дезинфекции рук

Ученые из Петербурга примут участие в разработке вакцины против ВИЧ и коронавируса

Не падать духом: как ученые справляются с переходом на "удаленку"

Ученые испытывают новую методику лечения коронавирусной инфекции с применением гелия. Испытания проходят в НИИ скорой помощи им. Склифосовского в Москве, сообщила в четверг пресс-служба департамента здравоохранения столицы.

Гелий нормализует газовый состав крови и восстанавливает кислотно-щелочное равновесие, поэтому он может оказаться эффективным при лечении острых легочных заболеваний. Кроме того, гелий улучшает кровоснабжение и микроциркуляцию в различных тканях организма.

Это очень важно при лечении COVID-19, так как нарушение микроциркуляции - одна из основных причин смертности при коронавирусе.

Технология является экспериментальной. Лечение будет проводиться с помощью специального аппарата. В течение 15 минут пациент будет дышать оксидом гелия, подогретым до 92 градусов. Предполагается, что при такой температуре вирус снижает активность, однако пациент при этом не будет испытывать дискомфорт от высокой температуры. По словам исследователей, процедуру можно сравнить с посещением сауны.

В рабочую группу вошли сотрудники НИИ скорой помощи им. Н. В. Склифосовского, Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н. И. Пирогова, сотрудников Института биохимической физики имени Н. М. Эмануэля РАН и ООО "Медтехновации".

"Разработка уже вызвала большой интерес в десяти странах: США, Франции и других странах Европы", - отмечается в сообщении.

С начала эпидемии во всем мире более 2,5 млн человек заразились новой коронавирусной инфекцией, умерло свыше 175 тыс. инфицированных. В России, по последним данным, выявлены 57 999 случаев заражения. Выздоровели 4 420 человек, 513 скончались.

Правительство России запустило ресурс стопкоронавирус.рф для информирования о ситуации в стране.

Читайте также:

Число заразившихся коронавирусом в РФ превысило 62 тысячи человек

Как выбрать антисептики для профилактики коронавируса

Панацея или нет: что означают режимы ЧС и ЧП

Национальные Институты Здоровья США (National Institutes of Health - NIH) это крупнейшая в мире исследовательская организация, включающая разнообразные "отраслевые НИИ" и, одновременно, финансирующая биомедицинские исследования. Между прочим, профессор Энтони Фаучи (Antony Fauci), которой за время коронавирусной эпидемии стал "звездой номер 1" в США, является директором одного из институтов, входящих в NIH. Фаучи в научном мире личность почти легендарная. Он возглавляет этот институт с 1984г и пользуется авторитетом не только как администратор, но и как отличный учёный. Однако, этот пост не о Фаучи и не об NIH. Это так, к слову. Просто я хотел подчеркнуть, что эти рекомендации исходят от исключительно авторитетной научной организации, которая не только сама занимается медицинскими исследованиями, но и оказывает огромное влияние на биомедицинские исследования в США и некоторых других странах - NIH отбирает на конкурсной основе биомедицинские научные проекты и финансирует их.

В разработке данных рекомендаций (они опубликованы 21 апреля 2020г; covid19treatmentguidelines.nih.gov/) принимали участие множество национальных медицинских обществ США, несколько федеральных агентств (включая CDC и FDA) и даже министерство обороны. Думаю, в ближайшее время появится перевод рекомендаций на русский язык. На мой взгляд, познакомится с содержанием этого документа было бы полезно не только медикам. Особенно я бы рекомендовал обратить внимание на структуру рекомендаций и то, как в них представлена доказательная база. Если коротко, специфических средств профилактики и лечения COVID-19 пока нет.

Ниже конспективно несколько основных выводов (речь идет только о медикаментозной терапии и профилактике):

1. Медикаментозная профилактики COVID-19 - ни один из препаратов НЕ РЕКОМЕНДОВАН

2. Противовирусная терапия - препаратов с доказанной эффективностью нет. В отношении хлорохина, гдироксихлорохина и ремдесевира, имеющиеся доказательства не позволяют однозначно рекомендовать или не рекомендовать их использование. В отношении хлорохина и гидроксихлохина подчеркивается возможность серьёзных побочных действий, особенно, удлинённого интервала QTc.

3. Иммуномодулирующая терапия - препаратов с доказанной эффективностью нет. В отношении плазмы реконвалесцентов, гипер иммунного иммуноглобулина, ингибиторов интерлейкина-6 (sarilumab, siltuximab, tocilizumab) и интерлейкина-1 (anakinra), имеющиеся доказательства не позволяют однозначно рекомендовать или не рекомендовать их использование.

4. Гидроксихлорохин + Азитромицин НЕ РЕКОМЕНДОВАНЫ, за исключения использования в контексте клинических испытаний

5. Лопинавир + ритонавир (Калетра) и другие ингибиторы протеазы ВИЧ - НЕ РЕКОМЕНДОВАНЫ, за исключения использования в контексте клинических испытаний

6. Интерфероны и ингибиторы Янус киназы (baricitinib) - НЕ РЕКОМЕНДОВАНЫ, за исключения использования в контексте клинических испытаний

7. Системные кортикостероиды при искусственной вентиляции лёгких у больных без синдрома острого респираторного дистресса - НЕ РЕКОМЕНДОВАНЫ

Каждая рекомендация снабжена разбором имеющейся доказательной базы и информацией о проводящихся в настоящее время клинических испытаниях. Документ этот, даже в США, не является "обязательным к исполнению", но на медицинскую практику в США и Канаде, он окажет существенное влияние. Конечно же, в России, приоритет принадлежит национальным клинических рекомендациям. Но, на мой взгляд, рекомендации NIH это тот случай, когда к чужому опыту стоит присмотреться.

Италия прошла пик заболеваемости в эпидемии COVID-19, но другие страны Европы, в их числе и Россия, отстают на две недели. Отступать болезнь начнет не раньше конца апреля.

Распространение вируса COVID-19 идет по нисходящей пока лишь в нескольких странах. На прошлой неделе в Италии темпы прироста ежедневного числа заболевших впервые начали снижаться, это вселило оптимизм. Масштаб эпидемии и темпы роста числа заболевших отличаются, страны вступают в острую фазу последовательно. Например, в России число заболевших перевалило за тысячу только 27 марта - через месяц после Италии и через 18 дней после Германии и Испании. Так, в Германии 9 марта было всего 1040 случаев коронавируса, а в день выявляли немногим более ста новых заболевших, но уже к 20 марта количество ежедневных случаев превысило четыре тысячи, а всего больных стало больше двадцати тысяч. Теперь, когда в Италии темпы роста эпидемии начали медленно снижаться, в остальных странах ЕС пик заболеваемости еще впереди, хотя уже близок. Ход эпидемии имеет три фазы: резкий прирост, стабилизация (достижение пика заболеваемости) и начало угасания. Опыт первых в очереди стран Европы показал, что фаза роста занимает не менее четырех недель, и это позволяет оценить перспективы развития эпидемии, в том числе в России.

Видный британский статистик Джордж Бокс однажды сказал: "В сущности, все модели неправильны, но некоторые их них полезны". Эпидемию нового коронавируса COVID-19 за последние три месяца пытались моделировать тысячи ученых и десятки научных институтов по всему миру. И тем не менее до сих пор нет ответа на главный вопрос: когда все это закончится?

Мы попытались разобраться в основных подходах к моделированию эпидемии и выделить главные факторы, оказывающие влияние на ее продолжительность. Анализ показывает, что при оптимистическом сценарии эпидемия в Европе должна пойти на убыль к маю, но в мировом масштабе может продлиться до осени. При негативном сценарии - более года. В основе моделирования лежат уже известные свойства вируса и статистика заболевших.

Динамика числа заболевших и умерших от COVID-19 в мире.

"Математика" вируса

Распространение коронавируса зависит от двух групп факторов. Первые связаны непосредственно со свойствами COVID-19 - его устойчивостью, заразностью, инкубационным периодом. Вторая группа - внешние условия, зависящие от здоровья населения, систем здравоохранения, климата и, главное, мер реагирования, принятых властями. Все они должны учитываться при прогнозировании. На начальных этапах эпидемии ее распространение идет по экспоненте, то есть каждые N дней (чем хуже ситуация, тем N меньше) количество больных удваивается. Например, в США 16 марта было четыре тысячи заболевших, и их число удваивалось каждые два дня. При продолжении такого тренда к 26 марта больных должно было быть уже 128 тыс. И хотя 26 марта США действительно вышли на первое место по числу заболевших, обогнав Китай, реальное количество оказалось меньше - 85 тысяч. Это значит, что период удвоения со временем постепенно увеличивается, а значит, экспоненциальная функция неплохо описывает эпидемию только на самых ранних ее этапах и лишь непродолжительное время. Основных причин замедления роста две. Первая - ограниченность ресурса: у эпидемии есть предел, так как население не бесконечно и при увеличении числа больных сокращается количество здоровых, которых еще можно заразить. Вторая причина - в реагировании населения на вирус: сокращение контактов и карантин замедляют темп распространения, что, впрочем, в статистике отражается не сразу, поскольку у вируса есть инкубационный период, а тестирование требует времени и имеет ограниченный охват.

Ведущий научный сотрудник лаборатории биофизики возбудимых сред Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН Геннадий Чуев указывает, что скорость распространения всех болезней описывается не экспоненциальной, а сигмаобразной (логистической) кривой (S). "Сначала идет быстрый рост, потом скорость выравнивается, а потом кривая выходит на плато. Если есть несколько слабосвязанных очагов заражения, то может быть и несколько подъемов: сначала на первое плато, потом на второе, на третье и так далее. У разных стран разная динамика. В ситуации с пандемией COVID-19 первое плато - вспышка в Китае, сейчас мы поднимаемся на второе, европейское плато. В следующие недели, по-видимому, основной вклад в рост будет давать Нью-Йорк, где число инфицированных превысит аналогичный показатель в Ухане", - говорит ученый.

Как видно на графике 1, количество умерших и заболевших от COVID-19 в феврале практически перестало расти, кривая роста вышла на плато, но из-за возникновения новых очагов начался еще более резкий рост, и "европейское" плато будет гораздо выше, чем китайское.

Логистической кривой описываются самые разнообразные стихийные процессы, в их числе распространение новых технологий, информации, насыщение рынков новыми товарами, динамика численности населения. Применительно к эпидемии выделяются три параметра функции: скорость распространения, максимальное число заболевших (уровень плато) и день, когда количество заболевших будет максимальным. Уже имеющиеся данные при моделировании дают эти параметры, однако каждый день они меняются, и прогноз тут же оказывается устаревшим, поэтому при грубых оценках необходимо оттолкнуться от факторов, связанных с самой болезнью.

Факторы на стороне вируса

Первое и самое главное свойство вируса - инкубационный период, то есть промежуток времени между заражением и началом появления симптомов заболевания. Большинство оценок инкубационного периода для COVID-19 дают от одного до 14 дней, чаще всего около пяти дней. Впрочем, были и оценки в 19 и 27 дней, но они пока не подтвердились. Национальная комиссия по здравоохранению Китая первоначально оценивала инкубационный период от 10 до 14 дней, у первых заболевших из Уханя в среднем он составил 6,2 дня. Исследование, опубликованное в журнале New England Journal of Medicine 30 января, показало, что инкубационный период составляет в среднем 5,2 дня, именно это число мы берем за основу. Кстати, у сезонного гриппа - почти втрое меньше, около двух дней. Поскольку в первые дни заболевший еще не знает о своей болезни, ведет активный образ жизни и способен заразить других, длинный инкубационный период представляет главную проблему COVID-19.

Второе свойство - высокая контагиозность (заразность) вируса, то есть среднее количество человек, которых заражает каждый новый заболевший, или базовое репродуктивное число вируса (R0). Оценить R0 на начальных этапах распространения сложно из-за большой неопределенности в общем числе заболевших, значительную часть которых могут составлять люди без симптомов. Текущие оценки R0 дают число в интервале от 2 до 2,5 - именно столько человек в среднем заражает каждый больной COVID-19. Если контакты между людьми сокращаются, то R0 снижается, и при R0 < 1 эпидемия быстро затухает. Оценки R0 на круизном лайнере Diamond Princess, где из-за изоляции распространение эпидемии получилось "замкнутым", дали R0 = 2,2. Это, например, больше, чем у лихорадки Эбола (1,6-2), сезонного гриппа (1,3) и "свиного гриппа" H1N1 2009 года (1,2-1,6). Чтобы почувствовать разницу, приведем пример: если представить, что произойдет двадцать последовательных этапов заражения (от заболевшего к здоровому, и так далее), то при R0 = 1,3 один заразившийся в итоге приведет к 146 больным, а при R0 = 2,5 - к 36 миллионам. Маленькая разница - большой эффект.

Третье свойство - летальность, или отношение умерших к заболевшим, также меняется от страны к стране и зависит от масштаба тестирования. Так, в провинции Хубэй она составила 2,9%, а всего по миру к концу марта превысила 4%. ВОЗ сперва объявила, что летальность составляет 2%, но после деградации ситуации в Европе повысила оценку до 3,4%. Это в десятки раз выше, чем у сезонного гриппа (0,1%), поэтому COVID-19 и вызвал такую масштабную реакцию ВОЗ и властей по всему миру (в отличие, например, от "свиного гриппа" 2009 года, у которого и летальность и R0 были гораздо ниже). Впрочем, большинство ученых считают, что по мере выявления все новых случаев и улучшения диагностики реальное значение летальности будет ниже двух процентов и даже приблизится к одному проценту.

Как указывает Геннадий Чуев, "этот вирус не самый страшный, современная история знает и более зловещие штаммы - те же SARS (2003) и MERS (2013), в которых смертность превышала тридцать процентов в популяции. Но у него был короткий инкубационный период - три-четыре дня, достаточно было заболевшего оставить на это время в карантине, он с большой долей вероятности умирал, но не успевал заразить других. Заболевших было тысячи, и умерших тоже тысячи. У нового коронавируса инкубационный период около 14 дней, и в этом его коварство".

Следует также учитывать специфику и заразность бессимптомных больных. Так, 16 марта в журнале Science появилось исследование американских ученых, в котором показано, что до введения 23 января ограничений на въезд и выезд из Уханя 86% случаев болезни не были задокументированы. То есть в Китае было большое количество больных со слабовыраженной симптоматикой, которых долгое время не выявляли. При этом ученые показывают, что бессимптомные больные менее заразны (на 45%), чем те, у кого уже имеются явные проявления болезни. Но из-за их большого количества в 79% случаев в Китае болезнь могла передаваться именно от бессимптомных больных, и эта "скрытая передача" была основным фактором быстрого распространения эпидемии по миру. После 23 января, когда в Китае ввели меры по контролю передвижения и повышению осведомленности населения, темпы распространения резко сократились, но это уже внешние факторы.

Ход эпидемии в Южной Корее

Внешние факторы

Известно, что у эпидемий есть сезоны - например, в Европе ежегодно осенью и зимой распространяется грипп, который может поразить до 20% населения. Причем смертность от него может быть высокой: по данным ВОЗ, от респираторных заболеваний, связанных с сезонным гриппом, в год умирает до 650 тыс. человек (в Европе - до 72 тыс.), то есть почти две тысячи в пересчете на один день. Именно столько жизней стал уносить COVID-19 к концу марта (плюс сезонный грипп никуда не делся), нагрузка на системы здравоохранения по всему миру резко возросла, что подталкивает вверх летальность от COVID-19, которая, однако, должна начать снижаться после прохождения пика пандемии.

Скорость распространения вируса начинает падать после того, как в стране принимают меры по сокращению контактов между людьми (это снижает число R0). При этом степень снижения зависит от момента и жесткости принятых мер. Самый жесткий вариант был в Ухане - перемещения людей полностью остановили. В среднем варианте, как на прошлой неделе призвал вести себя британцев премьер-министр Борис Джонсон (из графика 2 видно, что темпы роста эпидемии в Великобритании весь март стабильны, тысячу заболевших страна прошла 14 марта), теперь что-то подобное происходит в Москве, большинство людей должны максимум времени проводить дома.

Длительность мер также связана с инкубационным периодом. Если для COVID-19 он составляет не менее пяти дней, то недельный "жесткий" карантин должен резко замедлить распространение вируса, однако еще необходимо, чтобы уменьшилось общее число уже больных, на это требуется еще не менее десяти дней. Помочь может массовое тестирование, как происходит в США и Южной Корее. В Южной Корее проводили до 15 тыс. тестов каждый день с того момента, как заболевших стало больше ста, и быстро выявили инфицированных, благодаря чему жесткий карантин вводить не пришлось. Из графика 3 видно, что эпидемия в Южной Корее началась в двадцатых числах февраля, тогда же, когда и в Италии; население этих стран сравнимо, но его плотность в Корее в несколько раз выше. Тем не менее масштабных проблем удалось избежать.

На распространение вируса влияют и такие факторы, как доля пожилого населения и эффективность системы здравоохранения (соответствующие сопоставления приведены в таблице 1). Мы видим, что в Италии доля населения старше 65 лет в два раза выше, чем в Китае, и в четыре раза выше, чем в Иране. Тем не менее доли умерших в пересчете на эту группу населения сравнимы.

По словам Геннадия Чуева, динамика распространения вируса зависит от большого числа факторов, но в первую очередь от числа возможных контактов между людьми. "Вирус распространяется не сам, его распространяют носители. А это субъективная величина. В Италии, например, когда объявили каникулы, все поехали домой и инфицировали много народу. То есть вспышки предсказуемо происходят там, где больше всего контактов. В соседствующие с Китаем Монголию и Непал вирус пришел раньше, чем в США, но, в отличие от Америки, эпидемии там нет, потому что расстояния между людьми огромные. В России поэтому под ударом Москва и Санкт-Петербург".

Развитие эпидемии в Италии

 

 

Развитие эпидемии в Испании

 

Фаза роста эпидемии длится 35 дней

При расчетах за начальную точку распространения вируса мы принимаем день, когда количество выявленных случаев начинает превышать сто. Соответствующие данные для наиболее пострадавших стран приведены на графике 4.

В каждый момент времени реальных случаев больше, чем выявленных, лишь потому, что не у всех больных есть симптомы и не всех можно протестировать. Когда число заболевших достигло ста, это означает, во-первых, что в стране началось массовое тестирование, а во-вторых, данные становятся более или менее репрезентативными. Так, в Италии почти весь февраль не регистрировали новые случаи, пока в двадцатых числах месяца в госпитали массово не стали поступать больные в тяжелом состоянии. Таким образом, эпидемия к тому моменту продолжалась уже минимум неделю (инкубационный период плюс несколько дней на появление тяжелых симптомов), но о ней просто не знали.

Опыт Китая показал, что сдерживающие меры начинают давать результат только через две недели после введения "жесткого" режима. В Ухане пик был достигнут 5 февраля - через 13 дней после закрытия города и провинции Хубэй. В Италии жесткие меры ввели 9-го (только на севере страны) и 11 марта (по всей стране), пик числа новых заболевших за сутки пришелся на 22 марта - тоже примерно через две недели.

Таким образом, от ста заболевших до пика при реагировании средней жесткости должно проходить 30-40 дней. Это хорошо укладывается в текущую динамику по Италии и показывает, что другие страны ЕС и США отстают примерно на неделю-две. Значит, пик заболеваемости в Европе должен быть в начале апреля, а еще через две недели эпидемия должна окончательно пойти на спад. Этот период также соотносится с оценками моделирования Европейского центра профилактики и контроля заболеваний, где за точку отсчета брали достижение определенного количества заболевших в пересчете на сто тысяч человек населения.

Соответственно, проводя подсчеты логистической функции в предположении, что темпы роста упадут ниже одного процента (как на графиках 5-7) не ранее 35-го дня с момента, как количество ежедневных случаев превысило сто, и при этом пик будет не ранее двух недель от начала жестких мер, можно оценить минимальный масштаб эпидемии. Получающиеся траектории для Италии, Испании и Германии показаны на графиках 5-7. Эти оценки можно считать оптимистическими, поскольку в них предполагается, что уход с максимумов прироста будет быстрым. Если, однако, карантинные меры не окажутся успешными, то высокий уровень заболеваемость может сохраняться и дольше. "В Европе после выхода кривой распространения вируса на плато линейный процесс, скорее всего, будет долгим", - полагает Геннадий Чуев. "Если говорить о тех сценариях, за развитием которых мы наблюдаем, китайском и европейском, то они совершенно разные, - считает ученый. - В Китае выход на плато был довольно быстрым, после чего заболевание пошло на спад. У них были приняты очень жесткие меры. По слухам, под страхом уголовного наказания там заставили всех поставить в мобильники специальное приложение и во всех социально значимых местах установили датчики. Смысл этих мер в том, чтобы контролировать все перемещения человека: например, когда тот заходит в магазин, в метро или любое другое общественное место, автоматически происходит его регистрация. Хранят эти данные несколько недель. Как только у человека диагностируется COVID-19, тут же поднимают эти данные, находят всех, кто с ним был в контакте на небольшом расстоянии, и изолируют их. Ни одна европейская страна не может предпринять таких усилий, как в Китае".

Развитие эпидемии в Германии

При разрастании эпидемии под угрозой в первую очередь население старше 65 лет

Настало время России

В России же ситуация несколько иная. У нас слишком мало заболевших, чтобы сказать однозначно, где, в какой точке подъема мы находимся. "Если к вирусной статистике в день будет прибавляться от десятка до сотни инфицированных, это означает, что вирус в основном привозной. Но как только ежедневный прирост заболевших превысит 500 человек, это будет означать, что у нас начался экспоненциальный рост и вирус можно остановить только экстраординарными мерами", - считает Геннадий Чуев.

"Те меры, которые принимаются в России, можно считать мягким карантином. Они недостаточны и вряд ли помогут. Мы имеем вспышку в Москве, где работают примерно два-три миллиона тех, кто приезжает на работу из других областей. По статистике среди них наверняка найдется от десяти до ста инфицированных. На карантин они поедут в свои регионы, то есть повезут вирус туда, где его практически не было. Тогда ситуация будет развиваться аналогично итальянской. Там после объявления мягкого карантина большинство работающих на севере Италии поехали домой и разнесли вирус по всей стране. Мы можем увидеть через две недели резкую вспышку в субъектах, где условия для оказания помощи гораздо хуже, чем в Москве. Зарезервированных коек в областных больницах в десятки раз меньше, чем в столице. Если там будет вспышка, подобная московской, с заражением нескольких сотен человек, остановить ее будет очень сложно", - говорит Геннадий Чуев.

Тем не менее экспоненциального роста в России пока не наблюдается. На графике 8 показана динамика числа зараженных в России. Темпы роста свидетельствуют, что развитие эпидемии похоже на происходящее в Великобритании - в обеих странах путь от ста заболевших до тысячи занял десять дней, средние скорости роста также близки и постепенно снижаются. На путь от тысячи до десяти тысяч заболевших Великобритании потребовалось еще 13 дней. Италии, Германии и Испании - меньше: девять-десять дней. Опыт этих стран показывает, что именно десятидневный период после достижения тысячи заболевших будет определять общую картину эпидемии в стране. России удалось максимально далеко оттянуть этот момент - сработали своевременно принятые решения о закрытии границ с Китаем, а затем и с другими странами. Уже сейчас можно сказать, что картину распространения COVID-19 в России определит первая неделя апреля и сдерживающие меры, связанные с нерабочей неделей.

В отчетах ВОЗ отмечается, что все рекомендуемые организацией меры, в том числе тестирование и идентификация случаев, отслеживание контактов, изоляция, в России уже были приняты, причем успешно. На 27 марта только в Москве было зарегистрировано 703 случая, причем ежедневный прирост более ста человек длился на тот момент всего три дня. Если считать, что принятые меры окажутся так же эффективны, как в Великобритании, то пик заболеваемости в Москве составит 15 тыс. человек примерно к 15 апреля, а при среднем периоде удвоения числа больных в ЕС пик может составить 25 тыс. случаев. Это очень хороший результат большого числа превентивных мер, уже принятых в столице.

Если рассматривать летальность, то она радикально различается по странам. Наивысшие показатели в Италии (см. график 9), причем прогноз показывает близость показателя к выходу на плато - к 11%. Для большинства других стран значение летальности гораздо ниже - около двух процентов. При этом по приведенным оптимистическим прогнозам общее количество заболевших в пересчете на численность населения составит 0,1-0,5%, что для стран ЕС и США (суммарно около одного миллиарда человек населения) вместе может дать до пяти миллионов заболевших. Негативные сценарии - быстрое распространение болезни в Африке, Индии, выход тренда на новые плато - способны увеличить это число на порядок. При текущих тенденциях в Европе эпидемия должна пойти на спад в мае, а в США, где острая фаза только начинается, - в июне.

Динамика числа заболевших в России

 

Динамика летальности в Италии

 

Другие оценки

Математические модели распространения вируса сейчас строят по всему миру, их различия, по сути, заключаются в масштабе допущений и параметрах логистической кривой. Пока эпидемия не выходила за пределы Китая, многие надеялись, что пандемии удастся избежать и кривая закончится на первом плато. Теперь же, когда эпидемия превратилась в пандемию, а ее эпицентром стала Европа, регулярно появляются неутешительные прогнозы, что для полного исцеления от нового вируса миру может понадобиться более года.

Профессор Мельбурнского университета Бен Филипс создал модель, дающую прогноз распространения пандемии на ближайшие десять дней. Модель основана на данных о случаях заболевания, предоставляемых Университетом Джона Хопкинса в США, и предположении, что в ближайшие десять дней вирус будет распространяться с такой же скоростью, что и в предыдущие десять, - то есть на пессимистическом сценарии. По таким расчетам в Италии, ставшей главным очагом заболевания, к 4 апреля будет от 173 тыс. до 223 тыс. случаев коронавируса в активной фазе, то есть количество заболевших утроится за десять дней. Для США прогноз по модели Филипса выглядит совсем угрожающим: от одного до двух миллионов активных случаев заболевания к 4 апреля - по меньшей мере двадцатикратный рост за десять дней.

Однако реальные данные показывают, что, судя по всему, в Италии пик уже пройден: через две недели после того, как страна была закрыта на карантин, число новых случаев заболевания перестало расти. "Наступление пика заболевания не означает, что мы полностью избавимся от вируса, - предупреждает профессор Университета Генуи Джорджо Сестили. - Это означает лишь, что эпидемия начинает замедляться и через несколько дней число острых случаев заболевания достигнет максимума".

По оценкам исследователей Колумбийского университета, количество незамеченных случаев в США в 11 раз больше, чем официально зарегистрировано, и связано это с недостаточной оперативностью в проведении тестов на вирус. "Мы видим нечто катастрофическое - подобного уровня распространения инфекционного заболевания мы не видели со времен пандемии "испанки" в 1918 году", - считает лидер исследовательской группы, профессор Джеффри Шаман. По мнению ученых, к середине мая ежедневное количество новых случаев в США достигнет максимума и составит 650 тыс. человек - это неизбежно произойдет, если на государственном уровне не будет принято вообще никаких мер. Но такой сценарий крайне маловероятен, считают ученые, поскольку многие штаты уже ввели режим социальной изоляции: около трети населения США должны находиться дома по распоряжению губернаторов штатов. Второй сценарий - при частичном введении мер по социальной изоляции и ограничению передвижений населения - предполагает, что пик заболевания в США наступит ближе к концу июня. В этом случае на пике эпидемии в США ежедневно будет около 300 тыс. новых случаев заболевания. Наконец, при полной самоизоляции населения, повсеместной дистанционной работе, закрытии школ и ресторанов ежедневное количество новых случаев заболевания не превысит 20 тыс., а пик эпидемии будет "сглажен".

История эпидемии "испанки" 1918 года в штатах Филадельфия и Сент-Луис показывает, что длительность распространения вируса и летальность прямо связаны с принимаемыми мерами. В Филадельфии первые случаи "испанки" зарегистрировали в сентябре 1918 года, власти не отнеслись к ним с должной серьезностью, что уже к 1 октября привело к всплеску смертности до 250 человек на сто тысяч населения. В Сент-Луисе, где первые случаи были отмечены только в октябре, уже знали о бедах Филадельфии и через два дня после первого случая ввели меры "социального дистанцирования". В итоге эпидемия в Сент-Луисе продлилась вдвое дольше, чем в Филадельфии, но смертность не превысила 60 человек на сто тысяч населения. Опыт Италии с COVID-19 уже показал, как важно реагировать своевременно, и это позволяет рассчитывать, что пессимистические оценки ученых Колумбийского университета - лишь очередная неправильная, но полезная модель.

В подготовке статьи принимала участие Наталья Быкова

Тесты впервые проводились с использованием образцов нового коронавируса, чтобы узнать, как различные методы стерилизации нейтрализуют именно его. Ученые стремились определить, какие из этих методов наиболее эффективны и как они влияют на сохранность самой маски после проведения процедуры.

Всего были испробованы четыре метода стерилизации: с помощью ультрафиолетового излучения, сухого горячего воздуха, паров перекиси водорода и этилового спирта. Все они показали свою эффективность против вируса.

"Китай может получить вакцину первым", - сказал он. При этом Готлиб выразил обеспокоенность в связи с тем, что препарат китайского производства может поступить в продажу раньше вакцины, созданной в США. "Я не думаю, что их вакцина [на основе] аденовирусного вектора очень хороша, но они могут поставить ее на рынок раньше, чем это сделаем мы. Мне кажется, что это [повод для] беспокойства", - отметил эксперт.

"Что касается вакцин в США, осенью мы сможем протестировать сотни тысяч доз. <...> К осени у нас может быть одно или более [средств] лечения. Мне не кажется, что какое-то из них будет полным успехом [в лечении COVID-19], но у нас может быть что-то, что может помочь", - добавил экс-глава FDA.

"Результаты опытов на животных показывают, что организм мышей, которые страдали от ожирения, вырабатывал больше белка ACE2 [по сравнению с их сородичами без проблем с обменом веществ]. Причем эти изменения проявлялись в основном в тканях легких. Это объясняет то, почему ожирение повышает риск развития тяжелых форм COVID-19", - пишут исследователи.

После начала вспышки коронавируса нового типа в Китае медики и биологи обнаружили, что SARS-CoV-2 значительно чаще поражает людей, страдающих от диабета, ожирения, хронических болезней сердца, а также курильщиков. В частности, кардиологические проблемы повышают вероятность гибели от коронавирусной инфекции более чем в четыре раза.

Российские и американские химики создали новый тип наночастиц, способных избирательно подавлять действие химически агрессивных молекул и последствия нехватки кислорода в тканях спинного и головного мозга. Как сообщила в понедельник пресс-служба НИТУ "МИСиС", статья об этом исследовании опубликована в журнале Scientific Reports.

За последнее десятилетие ученые создали несколько принципиально новых методов лечения рака и других болезней, основанных на базе различных органических или неорганических наночастиц. В некоторых случаях эти структуры принимают непосредственное участие в уничтожении опухоли или ликвидации источника болезни, выступая в качестве своеобразной "мишени", на которую наводятся или иммунные клетки, или излучение лазера.

В других случаях, наночастицы служат лишь средством доставки лекарств и токсинов в опухоль, что позволяет врачам усилить эффективность работы этих веществ и снизить их дозу. Роль подобных "контейнеров" для доставки препаратов могут играть самые разные органические структуры, имитирующие клетку, а также неорганические соединения, "невидимые" для иммунитета.

Специалисты из НИТУ "МИСиС" и их коллеги из МГУ и Тамбовского университета под руководством профессора МГУ и университета Северной Каролины в Чапел-Хилл (США) Александра Кабанова разработали новый тип подобных наночастиц-"контейнеров", которые можно использовать не для уничтожения клеток, а для их спасения от массовой гибели.

Дело в том, что инсульты, тяжелые травмы позвоночника и некоторые другие нарушения в работе организма приводят к тому, что приток кислорода в спинной или головной мозг, а также в другие ткани тела временно прекращается. В результате этого в клетках начинает происходить серия реакций, приводящая к выработке большого числа химически агрессивных молекул, способных повредить их ДНК и белки.

Магнитный замок для наночастицы

В том случае, если встроенные антиоксидантные системы организма не справляются с этими веществами, нейроны и прочие клетки начинают массово гибнуть, что часто приводит к развитию самых тяжелых последствий для здоровья человека. Как показывают опыты на животных, многие подобные исходы можно предотвратить, если своевременно ввести в очаг поражения вещества, нейтрализующие агрессивные молекулы.

Профессор Кабанов и его коллеги нашли простое решение для этой проблемы, создав "магнитные" наночастицы на базе фермента SOD1, одного из главных природных антиоксидантов, которые вырабатываются клетками тела человека в подобных ситуациях. Это вещество обладает крайне высоким уровнем активности, поэтому его нужно защищать от внешнего мира до тех пор, пока она не будет доставлено в пораженный орган.

"Чтобы создать устойчивый терапевтический комплекс на основе SOD1, мы разработали каталитически активные наноформы этого фермента, так называемые „нанозимы", и модифицировали их наночастицами магнетита. Это дает возможность с помощью воздействия низкочастотного переменного магнитного поля управлять высвобождением фермента в области травмы", - пояснил заведующий лабораторией в НИТУ "МИСиС" Максим Абакумов, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Как показали первые опыты с подобными наночастицами, они оставались стабильными на протяжении очень долгого времени в том случае, если магнитные поля на них не действовали, но при этом они начинали выделять SOD1 уже через минуту после включения их источника, полностью высвобождая фермент примерно через 15 минут. Столь высокая скорость реакции, как отмечают исследователи, позволяет использовать их для борьбы с последствиями черепно-мозговых травм и повреждений позвоночника.

Как отметили в пресс-службе НИТУ "МИСиС", ученые планируют приступить к доклиническим испытаниям этих наночастиц в самое ближайшее время. Вдобавок, их можно использовать не только для доставки молекул SOD1 в поврежденные органы, но и "упаковки" других нестабильных лекарств, что значительно расширит сферу их применения.

Читайте также:

Институт мозга человека: 30 лет уникальных исследований

Наука будущего: "мини-мозги", индивидуальное питание и архитектура

Российские ученые завершили разработку тест-системы на антитела к коронавирусу

Ученые Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна (СПбГУПТД) получили патент на разработку хирургических нитей, которые снижают риск рецидива злокачественных опухолей после их удаления.

Разработчики закрепляют на нитях специальные препараты, которые оказывают противоопухолевый эффект, рассказали в понедельник ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые кафедры наноструктурных, волокнистых и композиционных материалов СПбГУПТД разработали противоопухолевые хирургические нити, использование которых существенно снижает риск рецидива опухолей после их удаления. Материал не имеет отечественных и зарубежных аналогов. Новизна разработки подтверждена патентами", - рассказали в пресс-службе.

Как пояснили в вузе, принцип создания этих нитей состоит в химическом закреплении различных противоопухолевых препаратов на волокнах. Ученые модифицируют волокна и сорбируют на них противоопухолевые препараты ионной связью - это обеспечивает нитям длительное и эффективное противоопухолевое действие.

"Препараты, закрепленные на волокнах, содержат такие лекарственные вещества как сарколизин, 5-фторурацил, проспидин, циклофосфан, 6-меркаптопурин, метотрексат, что позволяет получать шовный материал широкого спектра противоопухолевого действия", - отметили в университете.

Сейчас противоопухолевые нити проходят этап клинических испытаний.

Читайте также:

Суфле от стресса, коты и тесты на коронавирус: что волновало научный мир в марте

Врач рассказал о новом возможном симптоме коронавирусной инфекции

Российские ученые завершили разработку тест-системы на антитела к коронавирусу

Принять активное участие в спасении планеты от пандемии Covid-19 может любой желающий. Причем даже не выходя из дома, что особенно удобно в условиях тотального карантина.

Для этого не нужно быть химиком или врачом - можно и вовсе не иметь никакого образования. Более того, не обязательно даже быть совершеннолетним.

Чтобы помочь ученым в поиске эффективного лекарства от коронавируса, достаточно иметь компьютер и немного свободного времени. Даже постоянный доступ в интернет не обязателен - играть можно офлайн.

Всё верно, играть. Научные изыскания можно вести, решая пространственные задачи-головоломки, с большинством из которых без особого труда справится ученик средней школы (игра переведена на дюжину языков, включая русский).

Однако за увлекательным времяпрепровождением скрывается серьезная наука.

Ключ к вирусу

Игра под названием Fold.it была разработана Центром игровой науки (Center for Game Science) в Сиэтле как совместный проект пяти ведущих американских вузов, основной из которых - Институт белкового дизайна при Вашингтонском университете.

Изначально платформа создавалась для борьбы с другими болезнями - в первую очередь с ВИЧ и различными видами рака. Но сейчас она полностью посвящена поиску лекарства от Covid-19.

На первый взгляд игра немного напоминает виртуальный 3D-конструктор - разве что детали у него довольно причудливой формы. Одни похожи на ветви деревьев, другие - на закрученные спиралью макароны или кукурузные палочки, третьи - на пчелиные соты.

Конструктор этот уже как будто кто-то собрал, соединив детали в длинную извилистую цепочку. Только собрал как-то неправильно, словно в спешке - и даже специально отметил места, где можно было постараться получше.

В этом и состоит задача игрока - усовершенствовать конструкцию, вращая фрагменты относительно друг друга, чтобы добиться оптимальной формы.

На самом деле конструктор - это молекула белка. Только белок этот не настоящий: цепочка сгенерирована компьютером из стандартного набора аминокислот методом случайных чисел.

В общей сложности аминокислот, из которых состоят белки, всего 20 - казалось бы, немного. Но как из 33 букв русского алфавита составлено бесчисленное множество текстов - от школьных прописей до "Войны и мира", - так из двух десятков аминокислот теоретически можно собрать бесконечное число протеинов, нанизывая их друг за другом в произвольном порядке.

Вариантов настолько много, что массы всей нашей планеты не хватит, чтобы собрать хотя бы по одной молекуле каждого возможного белка всего из 40 звеньев. А это очень короткая цепь: в большинстве известных науке протеинов аминокислот больше тысячи.

Каждое звено обладает своим набором химических свойств, все они взаимодействуют друг с другом - и за счет этого длинная цепочка сворачивается в клубок. Но не произвольно, как придется, а всегда одинаково.

Архитектура каждого белка уникальна и неповторима. И именно она определяет его свойства, поскольку позволяет сцепляться с подходящим по форме рецептором.

Проще говоря, протеины - это набор ключей, каждый из которых открывает свой замок. Например, инсулин открывает клетку для поступления туда глюкозы.

При чем здесь коронавирус?

Вирус SARS-CoV-2 - опасный самозванец, который фактически подобрал ключ к нашим клеткам.

Как и другие коронавирусы, он покрыт защитной оболочкой, усеянной шиповидными отростками. И на конце каждого такого шипа - молекула белка, которая служит ему отмычкой.

Дело в том, что на поверхности наших клеток есть рецептор ACE2 (АФП2), рассчитанный на очень похожий по форме протеин. Поэтому, когда вирус попадает шипом в "замок", клеточная мембрана принимает его за своего и пропускает внутрь.

Чтобы предотвратить заражение или остановить развитие болезни, нужно найти такой белок, который бы связывал вирусу руки - то есть блокировал шиповидные отростки, не давая ему проникнуть в клетку. И все, что для этого нужно, - подобрать молекулу нужной формы.

Глава Российской академии наук (РАН) Александр Сергеев назвал невозможной борьбу с коронавирусом из-за реформы, проведенной в 2013 году. Об этом сообщает "Интерфакс".

По словам Сергеева, многие задают вопрос о том, каким образом академия помогает стране и миру в борьбе с инфекцией. "Конечно, надо сказать, мы особенно в это время ощущаем, что у РАН нет прямого организационного ресурса, чтобы заниматься этими работами, и, действительно, мы не можем, грубо говоря, поставить под ружье какие-то академические институты, которые бы сконцентрировались и начали бы работать по этой тематике", - добавил он.

В то же время Сергеев отметил, что академики и члены-корреспонденты РАН работают на разных площадках и активно выступают в качестве экспертов на телевидении. Кроме того, академия участвует в деятельности рабочей группы Минздрава РАН, проводит экспертизу разных проектов, связанных с коронавирусом.

В 2013 году в Российской академии наук прошла масштабная реформа, в результате которой РАН объединили с Российской академией медицинских наук и Россельхозакадемией. Также реформа вывела имущество из-под контроля РАН и передала его специально созданному Федеральному агентству научных организаций (ФАНО) России. В 2018 году ФАНО ликвидировали, и полномочия учредителя институтов перешли к министерству науки и высшего образования. Президент РАН Александр Сергеев выступал против реформы.

В московском метро в норме совершается 8 миллионов поездок в день. Сейчас загрузка снизилась в 6 раз, будем для простоты считать - до миллиона. По две поездки на пассажира = 500 тысяч входов в метро с утра. Пусть пятая часть из 500 тысяч людей, вошедших сегодня утром в метро, попала в пробки. Это 100 тысяч человек. При вероятности заражения в пробке 5% это +5 тысяч дополнительных зараженных к сегодняшним 5,4 тысячам - то есть пять дней карантина уходят коту под хвост.
И это довольно оптимистическая оценка.

Сколько стоят 5 дней карантина Москвы в деньгах?