Нажмите "Enter" для пропуска содержимого

Новый штамм коронавируса «йота». Что о нем известно и как не заболеть?

Новый штамм коронавируса «йота». Что о нем известно и как не заразиться?

В России, по данным Роспотребнадзора, пока не выявлено случаев заражения новым штаммом коронавируса «йота». Обнаруженный в США вариант инфекции способен повысить уровень смертности до 82%.

Предпосылок к широкому распространению йоты нет, поскольку дельта-штамм сейчас вытесняет другие мутации, сообщили в Государственном научном центре вирусологии и биотехнологии «Вектор». Там уточнили, что йота уже выявлен в 43 странах, но преимущественно в США. Наблюдение за ним ведется с ноября прошлого года, но до настоящего времени он не демонстрировал значительного роста. При этом научные данные об этом варианте ковида пока ограниченны. Он имеет мутации, способные оказывать влияние на некоторые характеристики вируса. Среди прочего у йоты отмечена частично сниженная восприимчивость к антителам, рассказали специалисты.
Согласно опубликованному исследованию американских ученых, впервые обнаруженный прошлой осенью в американском городе Нью-Йорке вариант коронавируса передается на 15-25% быстрее других вариантов. Помимо этого, штамм способен увеличить коэффициент смертности от инфекции, т.е. долю умерших от общего числа инфицированных, на 46% среди лиц в возрасте от 45 до 64 лет и до 82% для людей старше 65 по сравнению с показателями других штаммов, передает издание news-medical.

Всемирная организация здравоохранения включила штамм «йота» в список вариантов, представляющих интерес. В него входят еще три штамма: британский «эта», индийский «каппа» и перуанский «лямбда».

В Роспотребнадзоре оценили опасность штамма «йота»

В связи с публикацией в ряде СМИ ошибочной информации о появлении в США штамма коронавируса «йота» с крайне высоким уровнем летальности в Роспотребнадзоре дали ответы на некоторые вопросы.

Напомним, в среду утром в некоторых СМИ появилась неверная трактовка предпринтной публикации результатов исследований, проведенных специалистами департамента здравоохранения и психической гигиены Нью-Йорка. Ученые сообщали, что летальность при заболевании, вызванном вариантом «йота», может вырасти в старшей возрастной группе на 82% (то есть в 1,8 раза). При этом некоторые сообщили, что летальность из-за нового штамма увеличилась до 82%.

Вот разъяснения. которые предоставил Роспотребнадзор.

1. Были ли в России выявлены случаи заражения штаммом «йота»?

В Российской Федерации случаи заражения вариантом «йота» не отмечены.

2. Есть ли риски его проникновения в Россию и распространения в мире?

Наблюдения за циркулирующими вариантами нового коронавируса указывают на то, что вариант «дельта» вытесняет другие варианты из циркуляции. На фоне доминирования варианта «дельта» предпосылки к широкому распространению варианта «йота» отсутствуют. Наблюдение за вариантом «йота» ведется с ноября 2020 года, он выявлен в 43 странах, но до настоящего времени он не демонстрировал значительного роста.

3. Насколько он опасен?

Вариант «йота» выявляется преимущественно в США. Согласно данным GISAID, на США приходится 27243 последовательности из 28 218 зарегистрированных в базе, но даже там в настоящее время доля варианта «йота» в циркуляции составляет менее 1%. Собранные научные данные о варианте йота являются ограниченными. Подобно другим «вариантам, представляющим интерес», «йота» характеризуется наличием мутаций, которые оказывают влияние на некоторые характеристики вируса и по этой причине требуют наблюдения. Среди прочего, у варианта «йота» отмечена частично сниженная восприимчивость к сывороткам переболевших и привитых лиц, к некоторым моноклональным антителам. Имеющихся данных недостаточно для вывода о более высоких рисках варианта «йота» в сравнении с другими.

В опубликованном 7 августа препринте сообщается о более высокой летальности варианта «йота» относительно оценочного показателя для предшествующих вариантов. В частности, для возрастной группы 65-74 года говорится об увеличении на 82%, то есть в 1,8 раза, а не до 82%, как ошибочно было преподнесено.

Следует сделать акцент на том, что вывод о 82-процентном увеличении был сделан с помощью моделирования и может расходиться с реальными значениями. В самом препринте дается обзор ранее вышедших публикаций, посвященных варианту «йота», в которых не говорится об увеличении риска госпитализации и смерти.

Эксперт оценил опасность для России штамма «йота»

Группа специалистов департамента здравоохранения и психической гигиены Нью-Йорка провела исследование нового штамма коронавируса, получившего название «йота» («Iota»). Результаты были опубликованы на портале препринтов medrxiv.org. При этом ряд СМИ со ссылкой на эту публикацию сообщил, что летальность при заражении этим вариантом коронавируса якобы может достигать 82%. Выяснилось, что в трактовке результатов исследований допущена ошибка.

«Российская газета» обратилась за разъяснениями к ведущему российскому инфекционисту, советнику директора Центрального НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, академику РАН Виктору Малееву.

«Новые варианты коронавируса появлялись и будут появляться, поскольку этот вирус очень изменчив. Не случайно ВОЗ сообщила недавно, что принятая классификация новых вариантов коронавируса по буквам греческого алфавита будет изменена, так как уже сейчас ясно, что этих букв не хватит, — сказал Малеев. — По состоянию на начало августа 2021 года в базе данных GISAID представлено уже более 50 тысяч геномов варианта Iota (B.1.526). Только за последнюю неделю база пополнилась еще более чем двумя тысячами образцов генома данного варианта вируса, и больше всего геномов данного варианта за последний месяц было обнаружено в США. Если говорить о свойствах этого варианта, он обладает более высокой контагиозностью и, как считают авторы статьи, увеличивает долю летальных исходов. Но не до 82%, как об этом написали СМИ, а на 82%, то есть в 1,8 раза».

Малеев подчеркнул, что речь идет об эпидемиологических наблюдениях, проведенных только в Нью-Йорке, в других штатах «йота» пока не распространилась. К тому же публикация является препринтом, то есть предварительные выводы эпидемиологов нельзя считать окончательными.

«Данные по заболеваемости, тяжести течения и летальности заболевания можно делать по результатам длительных наблюдений, но пока даже не ясно, сумеет ли этот вариант широко распространиться в США и тем более в других странах. Напомню, что, например, английский штамм «альфа», которого также очень опасались, в нашей стране не получил широкого распространения так же, как и штамм «лямбда», обнаруженный в Перу», — отметил академик.

Вирусолог рассказал об особенностях штамма коронавируса «йота»

Доктор биологических наук, профессор кафедры вирусологии биологического факультета МГУ Алексей Аграновский в разговоре рассказал о новом штамме коронавируса «йота», его особенностях и том, как можно от него защититься. По словам вирусолога, помочь победить новый вариант COVID-19 сможет только массовая вакцинация, способная снизить количество коронавируса в популяции.

Главный внештатный специалист Минздрава России по медицинской профилактике Уральского федерального округа (УрФО), доктор медицинских наук Сергей Токарев ранее заявил, что в США выявили новый штамм COVID-19 «йота». Специалист сослался на статью портала MedRxiv, отметив, что летальность нового штамма выше на 82 процента.

Необходимы дальнейшие исследования

Вирусолог подчеркнул: прежде чем рассуждать о новом штамме коронавируса, необходимо иметь в виду ряд значимых моментов. В первую очередь то, что полученные данные пока являются предварительными и вызывают много вопросов.

«Статья опубликована в издании MedRxiv, которое без рецензий выкладывает предварительные данные, соответственно, пока мы просто будем ждать результатов дальнейших исследований. Станет ли штамм успешным, зависит от его заразности. «Дельта», например, не такой летальный, но более контагиозный, чего нельзя сказать о «йоте». Она уходит от вакцин в 0-10 процентах случаев, что хорошо для нас и плохо для вируса — большинство привитых будут иммунны к новому штамму», — объяснил Аграновский.

Единственное, что можно сделать сейчас, по словам вирусолога, — следить за этим и другими штаммами, секвенируя как можно больше образцов вирусной РНК, выделенной от больных. Несмотря на то что пока «йота» не обнаружена в России, важно вовремя ее выявить и прервать цепочки распространения.

«Ну и, конечно, необходимо вакцинироваться, — добавил Аграновский. — Привившись «Спутником», мы защитим себя от этого и других вариантов вируса, ведь пока ни одного штамма, полностью уходящего от вакцины, не описано. Так что пока требуется обычная будничная работа: следим за новым штаммом, вакцинируемся, продолжаем соблюдать санитарные меры».

Новые штаммы, по словам вирусолога, продолжат появляться. Это будет происходить, пока COVID-19 остается в популяции, и, чем его меньше, тем ниже вероятность возникновения новых вариантов вируса.

«Это гонка. Мы вакцинируемся, пытаемся снизить количество заболеваний, а вирус случайным образом генерирует все новые и новые варианты, которые могут уходить от вакцин. Пока штамма, полностью уходящего от вакцин, нет, но он может появиться. Теоретически, если это произойдет, вакцину придется переделывать, но это не требует большого количества времени. Намного дольше проводятся все фазы испытаний, хотя в экстренных обстоятельствах этот срок могут и сократить», — заключил Аграновский.

10 августа британский инфекционист, директор группы Оксфорда по разработке вакцины профессор Эндрю Поллард назвал достижение коллективного иммунитета у населения невозможным в условиях циркулирования «дельта»-штамма COVID-19. Ранее сообщалось, что детские больницы в американском штате Флорида оказались переполнены пациентами с COVID-19. 8 августа в штате зафиксировали наибольшее количество детей-пациентов с коронавирусом — 172. Это происходит на фоне всплеска случаев заражения «дельта»-штаммом.

Всплеск сенсационных исследований ИИ COVID-19

Похоже, существует тенденция поспешно использовать несовершенные и сомнительные данные для обучения ИИ-решению для COVID-19, опасная тенденция, которая не только не помогает ни одному пациенту или врачу, но и наносит ущерб репутации сообщества ИИ. Борьба с пандемией, какой бы значительной она ни была, не отменяет основных научных принципов. Данные должны быть обработаны медицинскими экспертами, должны быть выполнены полные и строгие проверки, а результаты должны быть проверены коллегами, прежде чем мы развернем какое-либо решение или даже предложение в мире, особенно когда общество имеет дело со многими неопределенностями.

Можно с уверенностью сказать, что мы все глубоко обеспокоены пандемией COVID-19. Этот коронавирус радикально изменил нашу реальность: стресс, ограничения, карантин, героические жертвы воспитателей, включая персонал, медсестер и врачей, потеря близких, экономические трудности и огромная неопределенность относительно того, что ждет нас в ближайшие месяцы. При таких обстоятельствах вполне естественно, что многие из нас думают о том, как помочь — как можно быстрее. Сообщество ИИ не является исключением.

Методы машинного обучения живут на основе данных. Они учатся на маркированных данных классифицировать, предсказывать и оценивать. Качество и надежность любого метода ИИ напрямую зависят от качества и надежности маркированных данных. В информатике мы говорим о “мусоре внутри, мусоре снаружи” (GIGO), который обобщает опыт того, что некачественные входные данные генерируют ненадежный вывод или “мусор”. Это становится еще более важным, когда мы имеем дело с очень сложными модальностями данных, такими как медицинские изображения — данные, которые обычно требуют узкоспециализированных знаний для правильной интерпретации.

В сообществе ИИ мы полностью зависим от данных. До тех пор, пока домен не является чувствительным (финансы, здравоохранение, наблюдение и т. Д.), мы обычно собираем наши наборы данных с помощью различных методов; От ручного сбора образцов до очень сложных искателей для анализа через Интернет и другие общедоступные репозитории. В медицинской визуализации мы имеем дело с высокочувствительной областью, в которой обычно требуется длительный процесс, чтобы получить доступ к набору помеченных изображений. Излишне говорить, что курация должна происходить в стенах больницы не только потому, что там находятся эксперты, но и из-за необходимости деидентификации изображений в соответствии с правилами конфиденциальности.

Но иногда мы теряем терпение; мы создаем наши игрушечные наборы данных с помощью ручного сбора общедоступных источников (например, онлайн — журналов) — и, как правило, этот подход не вызывает беспокойства. Большую часть времени мы – как исследователи ИИ, не имеющие клинической или медицинской компетенции, – создаем свои игрушечные наборы данных, чтобы провести первоначальные исследования и получить представление о предстоящих задачах. Обычно это происходит в ожидании получения профессионально подготовленного набора данных, процесс, который часто замедляется этическими обзорами и переговорами об интеллектуальной собственности.

Чтобы быть ясным, “игрушечный набор данных” в области медицинской визуализации не является игрушкой только потому, что он обычно очень мал, но, что более важно, потому что он был создан инженерами и компьютерщиками, а не врачами и медицинскими/клиническими экспертами. И никто не будет жаловаться, если мы будем играть с нашими игрушками в наших лабораториях искусственного интеллекта, чтобы подготовиться к работе с фактическими данными из больницы.

Понятно, что радиологи во всем мире очень заняты, мягко говоря; это не лучшее время для налаживания сотрудничества с радиологами, если вы чрезмерно амбициозный исследователь искусственного интеллекта, который хочет помочь. Итак, некоторые из нас начали собирать свой собственный набор данных, чтобы подготовиться к будущим задачам.

Коллекции рентгеновских и частично томографических снимков, соскобленных из Интернета, появляются то тут, то там и, похоже, эволюционируют по мере того, как создатели продолжают добавлять изображения. Из-за доступности таких наборов данных, с одной стороны, и повсеместного распространения базовых знаний и инструментов ИИ-с другой, многие энтузиасты ИИ и стартапы импульсивно начали разрабатывать решения для COVID-19 в рентгеновских изображениях. Можно найти сайты и блоги, которые советуют, как с высокой точностью обнаружить COVID-19 по рентгеновским снимкам. Другие предоставляют своего рода учебник по обнаружению COVID-19 на рентгеновских снимках. Мы даже начинаем видеть неопубликованные статьи, которые идут еще дальше и крестят свое решение громкими названиями вроде “COVID-Net”. В такого рода работах обычно не хватает многих экспериментальных деталей, чтобы объяснить, как человек имел дело с несколькими изображениями от очень небольшого числа пациентов, чтобы питать глубокую сеть. В таких работах не сообщается о достоверности результатов, и ни один радиолог не руководил экспериментами. Многие из этих работ были поспешно обнародованы еще до того, как создатели наборов данных смогли дать достаточное объяснение процессу их сбора. В попытке преодолеть небольшой размер данных энтузиасты ИИ и стартапы смешивают несколько изображений COVID-19 с другими общедоступными наборами данных, то есть наборами данных пневмонии. Это, как правило, довольно умно, но я посмотрел более внимательно на один случай, и проблема в том, что случаи пневмонии были детскими изображениями; поэтому COVID-Сети сравнивают детскую пневмонию (дети от одного до пяти лет) со взрослыми пациентами COVID-19. Ну, это происходит, когда мы исключаем радиологов из исследований, которые нуждаются в экспертном надзоре.

Почему мы спешим публиковать ошибочные результаты искусственного интеллекта на крошечных наборах данных, смешанных с неправильными анатомиями, без радиологической поддержки и без проверки? Хотим ли мы помочь пациентам с COVID-19?

Возможно, обилие объявлений о возможностях финансирования в последние дни и возможность получить разоблачение для наших исследований вводят нас в заблуждение относительно неправильного проведения исследований; мы не можем отказаться от фундаментальных научных принципов из-за изоляции и карантина. ИИ не является ни аппаратом искусственной вентиляции легких, ни вакциной, ни таблеткой; крайне маловероятно, что измученные радиологи в Ухане, Куме или Бергамо скачают код Python нашей плохо обученной сети (используя недостаточные и неправильные данные и описанные в быстро написанных статьях и блогах), чтобы просто получить ошибочное второе мнение.

Да, мы все хотим помочь. Давайте дождемся реальных данных из больниц, проведем этическую очистку и деидентификацию, а также будем работать с рентгенологами над разработкой решений будущих проблем грудной клетки. В противном случае у нас может создаться впечатление, что мы проводим сенсационное исследование и больше озабочены саморекламой, чем благополучием пациентов. Радиологи работают день и ночь, чтобы понять проявление этого вируса на медицинских изображениях [1,2]. Давайте работать с ними и учиться у них, чтобы раскрыть истинный потенциал ИИ для борьбы с вирусными инфекциями в будущем.

Станьте первым комментатором

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *