Penn-Forscher entwickeln einen optimierten Rahmen für die Impfverteilung von Covid-19

Ingenieur- und medizinische Forscher von Penn haben einen bahnbrechenden Rahmen entwickelt, der die beste und rechnerisch optimierte Vertriebsstrategie für CoVID-19-Impfungen in einer bestimmten Gemeinschaft bestimmen kann. Veröffentlicht in PLOS einsDiese Studie befasst sich mit einer der kritischsten Herausforderungen bei der pandemischen Reaktion – wie die Impfbemühungen in Gemeinden mit Personen mit unterschiedlichem Risiko priorisieren können, wenn die Lieferungen knapp sind und die Einsätze hoch sind.

Das Forschungsteam, das aus Saswati Sarkar, Professorin für Elektro- und Systemtechnik (ESE), Shirin Saeedi Bidokhti, Assistenzprofessorin an ESE, Harvey Rubin, praktizierender Arzt bei Penn Medicine und Professor für Infektionskrankheiten, bestand, und die ESE -Doktorandin Raghu Arghal, Professorin für Infektionskrankheiten Es wurde ihr Rahmen so gestaltet, dass sie genügend Bevölkerungskomplexität berücksichtigen können, um die besten und am besten anwendbarsten Impfungsstrategien zu bestimmen, aber nicht so komplex, dass sie für öffentliche Gesundheitsbüros ohne hochleistungsfähige Supercomputer unzugänglich werden. Was die Forscher letztendlich geschaffen haben, war ein hoch anpassungsfähiger Rahmen, der in Sekundenschnelle effektive und einzigartige Strategien bietet und nur die Rechenleistung eines persönlichen Laptops erfordert.

Genau die richtige Komplexität erfassen

Die Ermittlung der besten theoretischen Strategie für einen Impfstoff -Rollout, der alle Einflussparameter wie individuelle Gesundheitsmetriken, Standortbeschränkungen und erforderliche Dosen umfasst, dauern in der Regel Monate oder länger, selbst wenn die heute verfügbare massive Rechenleistung verfügbar ist. Dies liegt daran, dass die Größe der Gemeinschaften, über die solche Rollouts optimiert werden müssten, leicht eine Million erreichen kann. Zum Beispiel reichen die Gemeinden in den Bezirken von New York City zwischen 0,5 und 2,7 Millionen Menschen.

Wir brauchten einen Ansatz, der Strategien für eine relevantere Zeitleiste liefert und weniger Rechenleistung erfordern würde. Dies war für uns besonders wichtig, da wir wollten, dass der Rahmen selbst für niedrigressernde und abgelegene Gemeinschaften zugänglich ist, die in der Regel am stärksten von Krankheitsausbrüchen betroffen sind. Wir mussten uns dieses Problem der realen Welt praktischer nähern, während wir weiterhin die Netzwerktheorie-Tools verwendeten, die genügend Heterogenität der Bevölkerung erfasst haben, um zu einer sinnvollen und nützlichen Strategie zu gelangen. “

Saswati Sarkar, Professor für Elektro- und Systemtechnik (ESE)

Um dieses „Goldillocks“ -Spegel zu erreichen, definierten die Forscher drei breite, aber repräsentative Gruppen:

1. Hochrisikogruppe: Enthält ältere und immungeschwächte Personen, die am anfälligsten für schwere Formen von Covid-19 und Tod am anfälligsten sind.

2. Hochkontaktgruppe: Wesentliche Arbeitnehmer wie Gesundheitsdienstleister, Lehrer und Lebensmittelgeschäfte, die ein hohes Risiko haben, das Virus zu verbreiten.

3. Basisgruppe: Der Rest der Bevölkerung, die nicht in die Kategorien mit hohem Risiko oder Hochkontakt fallen.

Das Team definiert diese unterschiedlichen Gruppen und nutzte die Jahrzehnte der Forschung zu optimalen Kontrollrahmen und konnte eine numerische Methodik mit genau der richtigen Komplexität verwenden, die einzigartige und effektive Strategien für eine bestimmte Gemeinschaft anbieten kann.

Verschiedene Strategien für verschiedene Gemeinschaften

Es ist nicht überraschend, dass der Rahmen gezeigt hat, dass es am besten ist, die Hochrisikogruppe oder die Hochkontaktgruppe zuerst und zuletzt die Basislinie zu impfen, um die Zahl der Todesopfer insgesamt zu verringern.

„Die häufigste Strategie und diejenige, die mit den Covid-19-Impfstoffen eingesetzt wurde, impft zuerst die Hochrisikogruppe“, sagt Saeedi Bidokhti. „Aber für 42% der simulierten Instanzen zeigt unser Rahmen, dass es tatsächlich effektiver ist, den Impfstoff an die Hochkontaktgruppe vor der Hochrisikogruppe zu verabreichen.“

Unabhängig davon, welche Gruppe priorisiert werden sollte, wurde deutlich, dass es keine einheitliche Lösung gibt.

„Dieser rechnerische Rahmen kann uns helfen, bestimmte Lösungen für verschiedene Gruppen von Menschen und solche zu identifizieren, die nuancierter sind, zu denen wir möglicherweise nicht alleine intuitiv kommen“, sagt Arghal. „Wenn Infektionskrankheiten und ihre Ausbrüche komplexer werden und sich in verschiedenen Gemeinschaften mit unterschiedlichen Raten ausbreiten, wird die Verwendung dieses Netzwerktheorie -Ansatzes nur relevanter.“

Interdisziplinäre Zusammenarbeit für die öffentliche Gesundheit

Der Erfolg des Teams ist ein direktes Ergebnis der Zusammenarbeit in den Bereichen Ingenieurwesen, Netzwerktheorie und medizinische Forschung.

„Die Zusammenarbeit mit medizinischen Forschern überbrückt die Lücke zwischen theoretischen Modellen und realen Anwendungen“, sagt Saeedi Bidokhti. „Durch die Zusammenarbeit mit Experten auf diesem Gebiet stellen wir sicher, dass unsere Ingenieur- und Modellarbeit direkte und konkrete Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit hat.“

„Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine rechnerische Denkweise und kann von einer Gruppe nicht allein geschehen“, fügt Rubin hinzu. „Und das Ergebnis dieser Zusammenarbeit ist entscheid Viren gleichzeitig. “

Nächste Schritte für die Forschung und die nächste Generation von Ingenieuren

Erweiterung der Fähigkeiten des Rahmens, um gleichzeitige Ausbrüche mehrerer Krankheiten sowie die Verbreitung von Meinungen zu Verhaltensweisen zu begehen, die die Ausbreitung von Krankheiten und die Korrelation zwischen den Entwicklungen solcher Meinungen und Krankheiten beeinflussen, sind einige Projekte am Horizont für dieses Forschungsteam. .

„Jede Strategie, die Krankheiten einhält, ist nur so gut wie die freiwillige Zusammenarbeit der Allgemeinbevölkerung“, sagt Sarkar. „Dies gilt für Strategien für Tests, Quarantinieren und Impfungen. Viren und die Meinungen der Menschen über eine Strategie der öffentlichen Gesundheit auf die gleiche Weise – durch Interaktion. Die Meinungen können sich jedoch sowohl über persönliche als auch Ferninteraktion ausbreiten. Wir können jedoch modellieren Die Verbreitung von Meinungen unter Verwendung der gleichen Techniken, die wir für die Verbreitung von Viren entwickelt haben, und verwenden unseren Netzwerktheorieansatz, um diese Dynamik in eine ganzheitlichere und realistischere Strategie für die Impfung und allgemeine Prävention von Krankheiten zu integrieren. “

Um die Anwendung von technischen Ansätzen auf die verschiedenen Systeme zu unterstützen, die wir als Gesellschaft steuern, ist es von größter Bedeutung, die nächste Generation von Ingenieuren die Fähigkeiten zu bieten, die es ihnen ermöglichen, Technologie, Medizin und öffentliche Gesundheit zu überschneiden.

Für Arghal, der seinen Doktortitel begann. Im Jahr 2020 war die globale Pandemie und das Problem der Impfung eine perfekte Gelegenheit, diese Fähigkeiten auf die Probe zu stellen.

„Ich hatte immer die Absicht, technische Instrumente für Anwendungen wie öffentliche Gesundheit, Wirtschaft und andere Bereiche zu bringen, die komplexe Entscheidungsstrategien benötigen“, sagt er. „Der Beginn meiner Forschungskarriere war durch eine der dringendsten globalen Entscheidungen in der öffentlichen Gesundheit gekennzeichnet – die festgelegte, die begrenzten Mengen des CoVID -19 -Impfstoffs auszulösen. Ohne zu planen, konnte ich in mein Original eintauchen Absicht auf ein Problem mit hohem Einsatz von Anfang an. und erscheinen in gleichzeitigen, quad-demischen Anständen mit Covid-19.

Die Studie selbst könnte auch dazu beitragen, dass eingehende Studenten bei Penn neue Forschungsmöglichkeiten mit realen Auswirkungen finden.

„Dieses Projekt zeigt unseren Schülern, dass es in Engineering nicht nur darum geht, Maschinen zu bauen“, sagt Bidokhti. „Es geht darum, echte Probleme zu lösen, die das Leben der Menschen beeinflussen. Wenn ich Kurse wie Informations- und Netzwerktheorie unterrichte, bringe ich diese Studien ins Klassenzimmer, um unseren Schülern zu zeigen, was mit einem Ingenieurabschluss möglich ist, und ihnen dabei helfen, kreativ nachzudenken, durchzuarbeiten Disziplinen und nutzen ihre Fähigkeiten, um einen sinnvollen Einfluss zu erzielen. „

Diese Arbeit wird von der National Science Foundation Grants NSF-2047482, NSF-1910594 und NSF-2008284 unterstützt.

Quellen: