Koronavirüs ve Küresel Salgınlar (Pandemi): Bir Sonraki Salgın Ne, Nerede, Ne Zaman Olacak?

Bilgisayar Modelleme Teknolojileri, Bir Sonraki Küresel Salgına Karşı Bizi Hazırlayabilir!

Gece Modu

Bu yazı, Evrim Ağacı'na ait, özgün bir içeriktir. Konu akışı, anlatım ve detaylar, Evrim Ağacı yazarı/yazarları tarafından hazırlanmış ve/veya derlenmiştir. Bu içerik için kullanılan kaynaklar, yazının sonunda gösterilmiştir. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Günümüzde dünyanın sonu için birçok teori ortaya atılmıştır. Dünyanın sonu gökten düşecek olan bir cisimle veya biz insanların dünyaya verdiği zararlardan olabilir. Bu gibi diğer teoriler içerisinden olma olasılığı daha yüksek olan ve milyonlarca kişiyi aynı anda öldürebilecek tek bir şey var: salgın hastalık (pandemi). 

Salgın hastalıklar ABD Hastalık Kontrol ve Korunma Merkezi (İng: "Centers for Disease Control and Prevention", kısaltma: CDC) tarafından pandemi (küresel salgın), epidemi (yerel salgın) ve outbreak (salgın başlangıcı) başlıkları altında incelenir. Epidemi, belirli bir bölgede bir hastalığın beklenenden daha fazla görülmesi iken, outbreak salgının daha sınırlı bir alanda olmasına verilen terimdir. Pandemi ise, işte o herkesi korkutan hastalığın, dünya çapında birkaç ülkeyi ve kıtayı etkilemesi sonucu görülen salgın hastalıklar için kullanılan terminolojidir. Türkçede hepsini tek bir isimle karşılarız: salgın.

Biz Bu Pandemi Salgını Nereden Biliyoruz? 

Ne yazık ki tarihte birçok salgın dünya çapında kontrolümüz dışı yayılması sonucu milyonlarca insanın ölümüne sebep oldu ve medeniyetlerin kaderini değiştirdi. Örneğin 6. yüzyılda görülen Justinianos veba salgını dünya nüfusunun yarısını yok ederken, o salgından 800 yüzyıl sonra, 14. yüzyılda kara ölüm olarak da nitelendirilen veba salgını Avrupa nüfusunun yarısını ortadan kaldırdı. 20 yüzyılda ise influeza (grip) virüsünün sebep olduğu salgın dünya nüfusunun %5’ini sadece 2 yıllık bir zaman diliminde yok olmasına sebep oldu. 

Bütün bu salgınlar olurken dünya ilerlemeyi sürdürdü. Tüm bildiklerimiz bugün bir salgın durumunda yaşanabileceklerin önüne geçmek için eğitim, iş gücü, gözetleme ve iletişim sistemleri geliştirildi ve WHO, CDC gibi organizasyonlar kuruldu. Bunların yanı sıra teşhis yöntemleri, tedavi yöntemleri, aşılar ve ilaçlar geliştirildi.

Fakat hala bir sonraki salgının kaçınılmaz olduğu ve dünya çapından milyonlarca kişinin sonu olacağını düşünülmekten kendimizi alamıyoruz. Peki milyonları öldürecek olan "bir sonraki salgının" sebebi ne olacak? Bunu tahmin etmek oldukça zor. Tahminlere göre her yıl gezegenin herhangi bir yerinde 5 yeni hastalık evrimleşmekte ve bunlardan herhangi birisi bir sonraki salgın olabilir. Hastalık Modelleme Enstitüsü'nün (IDM) yapmış olduğu bir simülasyona göre 1918 yılındaki grip salgın bugün yaşanmış olsa idi sadece 6 aylık bir zamanda yaklaşık 33 milyon insanın sonu olacağı öngörülüyor.

Bill Gates, 27 Nisan 2018'de Massachusetts Tıp Derneği ve New England Tıp Dergisi tarafından düzenlenen “Epidemics Going Viral: Innovation vs Nature” seminerinde bu konuya dünyanın çocuk ölümleri ve bulaşıcı hastalıklarla mücadelede ilerleme kaydetmiş olmasına dikkat çekerek şu sözleri eklemiştir, “dünyanın pek fazla ilerleme kaydetmediği bir alan var: salgın hazırlık”

Cevap, Modelleme Olabilir Mi? 

Aslında biz, hastalıklara yönelik modellere doğa bilimlerinde pek de yabancı değiliz. Temel bilimlerde bu gibi modellemeler ve bunlardan yola çıkan tahminler sıkça yapılmaktadır. Mesela bir uçağın yeni bir parçalarından biri tüm fiziksel nicelikleri ölçüldükten ve sayısal modellerin uygulanması ile monte edilmeden önce tüm performans testleri olası senaryolar uygulanarak bilgisayarlarla incelenir. Bir diğer modelleme örneği ise hepimiz tarafından her gün baktığımız meteorolojik hava tahmini. İşte bu tahminler mevcut verileri daha önceki tahmin edilmiş hava durumu örüntüleri ile süper bilgisayarlarla modelleyerek tahmin etmektedir. 

Her geçen uzun menzilli hareketliliğimiz uçaklar sayesinde artmakta ve yaşadığımız dünyayı daha da birbirine bağlı ("interconnected") hale gelmekte. İşte bu birbirine bağlı dünya, ne yazık ki bir bedelle geliyor: Salgın hastalıklar, kıtalar arasında çok daha kolay taşınıyor ve milyonlarca insanın hayatı çok daha kolay risk altına giriyor.

Hesaplamalı bilimdeki son gelişmeler ve gerçek dünyadaki verilerin artan kullanılabilirliği, ortaya çıkan sağlık tehditlerinin küresel yayılmasına ilişkin gerçekçi senaryolar ve gerçek zamanlı tahminler geliştirmeyi mümkün kılmaktadır. Matematiksel modeller toplanan verileri bilgiye dönüştürerek gelecekteki olası pandemilerin olası senaryoları oluştururken aynı zamanda kontrol stratejileri geliştirmeye ve araştırma yapılması gereken öncelikli bölgelerin belirlenmesinde yardımcı olur. 

Global uzun menzilli mobilite ağı
Global uzun menzilli mobilite ağı

Güncel Modelleme Araçları

Tehditlerin küresel boyutlara ulaşma riski her geçen gün artan salgınların kullanılan modellerden birkaçına bakalım:

  • CDC’nin yapmış olduğu “CommunityFlu” yazılımı yaklaşık 1.000 haneden oluşan 2.500 kişilik yapılandırılmış bir nüfusta influenza yayılmasını sosyal ve mekansal yapısını dikkate alarak simüle eder.
  • Bir diğer modelleme sistemi ise bulaşıcı bir hastalığın mekânsal ve zamansal olarak popülasyonda yayılmasını simüle eden Spatiotemporal Epidemiyolojik Model (STEM) platformudur.
  • Epidiyolojik Dinamikleri Yeniden Yapılandırma Çerçevesi (FRED) ise Pittsburgh Üniversitesi Halk Sağlığı Dinamiği Laboratuvarı tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir modelleme sistemidir. Bu sistem, nüfusun demografik ve coğrafi dağılımını ayrıntılı olarak hane halkı, okul ve işyeri sosyal ağlarını göz önünde bulundurarak nüfus sayımı temelli sentetik popülasyonlardan türetilmiş modelleme kullanır.
  • Avrupa çapında Bruno Kessler Vakfı, bulaşıcı hastalıklar en ayrıntılı ajan tabanlı modele ev sahipliği yapmaktadır. Bu model aracı, tüm Avrupa ülkelerinde toplanan rutin sosyografik demografik verilerle kullanarak modelleme yapar (ör. okul ve işyeri katılımı, ev yapısı, vb.). 
  • Küresel Salgın ve Hareketlilik (GLEAM) modeli, popülasyon ve insan lokal ve global hareketliklerinin gerçek verilerini kullanarak potansiyel salgınları modelleyerek olası etkilerini en aza indirgeyecek müdahale stratejileri geliştirmede halka açık bir modelleme platformudur. GLEAM, dünya çapında pandemi yayılımın skolastik simülasyonları üretme yeteneğini 232 ülke ve bağımlı bölgede 3.253 alt nüfus için günlük veriler kullanarak yapar. 

Bu modellerin gerçekçi olmasında birçok unsur bulunmakta: bölgelerin popülasyon ve coğrafi bilgileri, kişilerin lokal ve global hareketlilikleri... Tabii ki en önemlisi olan patojenik ajanın bilgisi, olası bir bulaşıcı hastalık yayılmasının analizinde kritik bir girdiyi oluşturmaktadır. Geliştirilmiş bir salgın model tahminin olası diğer patojenik hastalıklara uyması beklenemez. İşte bu virüslerden 2020'de Wuhan Salgını ile yeniden popüler olan bir tanesini hep beraber inceleyebiliriz: Koronavirüs.

Koronavirüs: Nedir, Nasıl Bulaşır?

Koronavirüsler, pozitif duyarlı ve tek sarmallı RNA genomlu ve nükleoapsitli Coronaviridae familyasının alt familyası olan Coronavirinae’da zarflı virüslerdir. Aslında biz insanlar koronavirüslere pek de yabancı değiliz; genel olarak memeliler arasında yaygın olan ve insan yetişkinlerde görülen soğuk algınlığının büyük bir yüzdesini oluşturmaktadır.

İnfluenza virusunun aksine, koronavirüsün yıllardır sadece iki türü bilinmekteydi. 2003 yılında yeni bir koronavirüs dünyaya yayılan Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS) salgına sebep oldu. SARS salgını 1980 yılında görülen AIDS salgınından sonra global düzeye ulaşabilen ilk salgın oldu. Ortaya çıktığı yılda tam olarak 5 kıtada 30 dan fazla ülkeye yayıldı. Dünya çapında 8000 ölüm, resmi olmasa bile koronavirüsle ilişkilendirildi - ki bu sayı bir ifluenza suşunun sebep olabileceği tipik mortalite oranından çok daha yüksektir.

SARS’ın coğrafi etkisi
SARS’ın coğrafi etkisi
WHO

Ne yazık ki koronavirüs burada durmadı: 2012 yılında Orta Doğu'da MERS-CoV adıyla yeni bir koronavirüs türü keşfedildi. Bundan 3 yıl sonra Mayıs 2015'te, Kore Cumhuriyeti'nde MERS-CoV salgını meydana geldi ve Orta Doğu bölgesi dışındaki en büyük MERS-CoV salgınlarından birine neden oldu.

Koronavirüslerin bulaşma mekanizması grip benzeri olsa da, grip gibi hastalıklara nazaran birçok farklı özelliği vardır. SARS salgınına baktığımızda görüyoruz ki asemptomatik enfeksiyonların oranı oldukça düşük olmakla beraber kaydedilen maksimum bulaşıcılık, semptomların başlamasından yaklaşık 7 gün sonra ortaya çıkmıştır. SARS'tan sorumlu virüs, bilinen tüm diğer koronavirüslerden farklılık gösterdiği fark edilmiştir. Başlangıçta insanlara geçen bir hayvan virüsü gibi görünmüş ve gerçekten de, virüs Guangdong Eyaletindeki misk kedilerinden izole edilmiştir. Bu bölgede, misk kedileri ve diğer egzotik hayvanların satıldığı birçok pazar bulunmaktadır. Bu pazarlardaki işçilerin büyük bir bölümünün SARS için seropozitif olduğu bulunmuştur. Fakat, misk kedilerinin veya diğer hayvanların vahşi doğada virüsün doğal rezervuarı olup olmadığı net değildir.

Ve koronavirüs, 2020'de tekrardan dünyanın gündeminde... Peki bizler, olası bir salgına hazır mıyız? 

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 0
  • Tebrikler! 13
  • Bilim Budur! 4
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 1
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 3
  • Umut Verici! 3
  • Merak Uyandırıcı! 2
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 1
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 5
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • P. y Piontti. (2019). Charting The Next Pandemic: Modeling Infectious Disease Spreading In The Data Science Age. ISBN: 3319932896. Yayınevi: Springer.

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 08/04/2020 09:30:29 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8220

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Soru Sorun!
Öğrenmeye Devam Edin!
Evrim Ağacı %100 okur destekli bir bilim platformudur. Maddi destekte bulunarak Türkiye'de modern bilimin gelişmesine güç katmak ister misiniz?
Destek Ol
Gizle
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Yapmadığınız atışların yüzde yüzünü ıskalarsınız.”
Wayne Gretzky
İnsan Zekasının Evrimi: Neden Sadece İnsanın Beyni Bu Kadar Evrimleşmiştir?
Geri Bildirim Gönder