Niels Bohr Enstitüsü ve Kopenhag Üniversitesi’nden araştırmacılar ile Roskilde Üniversitesi’nden epidemiyolog Lone Simonsen, hepimizin geçtiğimiz yıl içinde gerçekleştiğini gördüğü farklı enfeksiyon yayılımı durumlarıyla mücadele etmek konusunda Danimarka hükümetine tavsiye veren kurulun bir bölümünü oluşturuyorlar. Araştırmacılar enfeksiyonların yayılımını çeşitli senaryolarda modellediler ve koronavirüsün hastalık yayılımının daha eski modellerini takip etmediği kanıtlandı.
Zaman geçtikçe koronavirüsün farklı davranışları ve dolayısıyla da toplum üzerindeki farklı etkileri ortaya çıktı ve araştırmacılar çeşitli bilimsel makalelerde bugüne kadar biriken bilgileri anlattılar. Bu en son olarak da, “süper bulaştırıcılar” konsepti üzerinde yapıldı. PNAS’da yayınlanan çalışmaya göre, enfekte olan insanların sadece yaklaşık yüzde 10’u enfeksiyon yayılımının kabaca yüzde 80’inden sorumlu.
Araştırmacıların hangi kaynağı inceledikleri fark etmeksizin, sonuçlar aşağı yukarı aynı şeyi ortaya koydu: enfeksiyon yayılımının yüzde 80’i kadarından enfekte olan insanların yüzde 10’u sorumlu. Bu nedenle, virüsün yayılımıyla ilgili olarak bu süper bulaştırıcıları bulmak ve süper bulaştırıcılığın nasıl meydana geldiğini çözmek büyük önem taşıyor. Araştırmacılar şu anda, bir insanı süper bulaştırıcı yapan şeyin ne olduğundan tam olarak emin olmadıklarını vurguluyorlar. Bu tamamen kişisel, fizyolojik özelliklerle ilgili olabilir. Buna ek olarak, nüfustaki süper bulaştırıcılığın çeşitli dereceleri de bulunuyor. Bazı insanlar basitçe virüsü diğerlerinden daha fazla bulaştırıyorlar.
Üç Temel Kategoride Modelleme Yapıldı
6 milyondan biraz az olan Danimarka nüfusunu modelleyen araştırmacılar, bunu bir enfeksiyon yayılımı senaryosunu hesaplarken ve nüfusun davranışını modellerken önemli görülen üç temel kategoride yaptılar: Aile ortamı, iş ortamı ve insanların kendilerini içinde bulduğu toplu taşıma araçları, boş zaman faaliyetleri vs. gibi rastgele ortamlar. Bu üç kategoride de zaman faktörü çok önemli çünkü başka insanları enfekte etmek zaman alıyor. Zaman yönünden, yaygın hastalıklar söz konusu olduğunda, bu üç kategori birbirinden aşağı yukarı farksız ama süper bulaşıcı bir koronavirüs varyantında değil.
Bu noktada virüsün bireysel özellikleri devreye giriyor. Süper bulaştırıcılar bir bilgisayar modelinde ele alındıklarında oldukça farklı oluyorlar. Bu noktada, fizik alanından bilinen yöntemler önem kazanıyor çünkü bireyleri ve onların temas ettiklerini modellemek gerekiyor.
Araştırmacılar hem süper bulaştırıcıların olduğu hem de olmadığı senaryolar için bilgisayar modelleri oluşturdular ve iş yerlerini, spor etkinliklerini ve toplu taşıma hizmetlerini kapatmanın, model süper bulaştırıcıları hesaba katmadığı zaman aynı etkiye sahip olduğu ortaya çıktı. Ama araştırmacılar modele süper bulaştırıcıları dahil ettiklerinde belirgin bir fark ortaya çıktı ve toplu etkinliklerin durdurulmasının çok daha büyük bir etkisi olduğu görüldü.
Orijinal makale: Phys.org
