Sledilnik covid-19

Kdo so ljudje v tej skupnosti, kaj vse počnejo? Kakšna so znanstvena spoznanja? Zakaj so podatki tako zelo pomembni za obvladovanje epidemije? Kaj nam povejo modeli, za kaj so pomembni, kakšne so njihove omejitve? Kako je nastal Sledilnik in kdo vse ga soustvarja? V Fokusu odgovori na ta vprašanja. Novinarka Tina Kristan se je pogovarjala s štirimi znanstveniki, ki sodelujejo pri Sledilniku.

V projekt je trenutno vključenih že približno 230 ljudi, od tega je dnevno aktivnih 70, med 20 in 30 pa jih Sledilniku posveča po več ur dnevno. Statistiki, matematiki, programerji, fiziki, zdravniki, kemiki, biologi, humanisti, družboslovci, oblikovalci, režiserji ... "Mi smo odprta skupnost, kdor koli je pripravljen pri tem sodelovati, je toplo vabljen v naše vrste," pravi Luka Renko. Renko je razvojnoprogramski inženir, investitor, mentor, a zdaj vse dni v tednu vsaj osem ur dnevno posveča Sledilniku, saj skrbi za urejanje podatkov in koordinacijo dela v skupnosti. "Sledilnik je predvsem zbirka podatkov o epidemiji, ki jo pripravljamo prostovoljci. V bistvu jih spravljamo v neko uporabno obliko, v obliko grafov, modelov, predstavitev, in jo poskusimo predstaviti širši javnosti v razumljivi, enostavni obliki," pove Renko, ki za oddajo 24ur Fokus pojasni tudi, kako se je vse skupaj začelo in kako je skupnost sčasoma rasla.

Uspelo jim je povezati slovenske znanstvenike, raziskovalce, številne posameznike. "V resnici vidim največjo vrednost ravno v tem. Pomembno se mi zdi zato, ker je pred nami velik problem, razumevanje podatkov je ključno za razumevanje poteka epidemije, za sprejemanje pravih odločitev, in brez dobrih podatkov, brez podatkovne odličnosti, ki jo mi zagovarjamo, zelo težko vidimo, da lahko to epidemijo res obvladamo."

Objavijo le tiste podatke, ki so dovolj kakovostni. Večino podatkov jim institucije – NIJZ, ministrstvo za zdravje, bolnišnice in laboratoriji – pošiljajo neposredno, še vedno jih je veliko v obliki, ki potrebuje ročno obdelavo. Nekaj pa je tudi podatkov, ki so jih nekoč dobivali, a jih zdaj zaradi preobremenjenosti institucij ne več.

Dr. Maja Pohar Perme je profesorica statistike, predstojnica Inštituta za biostatistiko in medicinsko informatiko na medicinski fakulteti. Raziskovalno se ukvarja z analizo preživetja, predvsem pri rakavih bolnikih. Dr. Žiga Zaplotnik je podoktorski raziskovalec na fakulteti za matematiko in fiziko. Njegovo področje raziskovanja: numerični modeli za napovedovanje vremena. Oba za Sledilnik pripravljata modele o epidemiji. "Cilj modelov je vedno ločiti naključja od dejanskih trendov. Modeli nam pomagajo, da razumemo, kako se vse te številke, ki jih gledamo vsakodnevno, med seboj povezujejo, kako se povezuje število potrjenih primerov s tem, koliko bo hospitalizacij, koliko bo potrebnih postelj na intenzivni negi, koliko bo smrti. In ko enkrat razumemo, kako se številke med seboj povezujejo, potem lahko delamo kratkoročne napovedi," pojasnjuje za Fokus dr. Maja Pohar Perme.

"Napovedi so, milo rečeno, slabe. Trenutno število novookuženih pojema za manj kot 10 odstotkov na teden. To pomeni, da bi recimo nekje do božiča, smo že prepričani, da bomo imeli več kot 2000 smrti," razlaga dr. Zaplotnik in dodaja, da število hospitaliziranih v naslednjih dveh tednih verjetno še ne bo upadalo. In še: "Opažamo, da je delo tista kategorija, pri kateri pride do največ kontaktov na prebivalca na dan. Tam je tudi potencial, da te kontakte najbolj znižamo, da omrežje najbolj okrnimo ... Že nekaj časa smo špekulirali, da je premalo dela od doma, da je lahko to eden od tistih faktorjev, ki pozroča, da epidemija ne upada tako, kot bi si želeli. Zakaj? Opazili smo neke korelacije med zmanjševanjem okužb poleti in poletnimi dopusti, ko je bilo manj ljudi na delovnem mestu. Te korelacije, o katerih smo prej špekulirali, je potem raziskava Sledilnika skupaj z Mladimi zdravniki in Valiconom potrdila. Še več: tudi kavzalno potrditev pa so pred kratkim dali epidemiologi iz NIJZ."

Za dobre modele so potrebni dobri podatki. In pri Sledilniku bi si želeli več podatkov. Tudi podatke o epidemiološkem sledenju, o tem, koliko traja od brisa do testa, do rezultata, do epidemiološkega klica. Ne poznamo, dodaja Renko, razlogov za testiranje, so to simptomi, je bil nekdo testiran zato, ker dela v zdravstvu ali domu za ostarele. Ne vemo, ali je nekdo testiran prvič ali gre za ponovitveni test. Želeli bi si tudi podatke o mobilnosti prebivalstva, od telekomunikacijskih operaterjev, o delu na domu, pa tudi na primer podatek, koliko otrok je vključenih v vrtce v posameznih občinah.

Ali ti podatki obstajajo? Renko odgovarja: "Ti podatki sigurno obstajajo, vprašanje pa je, ali so na volji v obliki, ki so primerni za nadaljno uporabo. Tu se je treba zavedati varovanja osebnih podatkov in sistemov za anomizacijo, ki jih je treba uporabiti. Te podatki v zdravstvu načeloma niso dostipni, ker je informatizacija slaba, sistemi niso povezani, ogromno dela bi bilo treba vložiti, da bi se to vzpostavilo."

"Sledilnik je imeniten projekt, ki kaže, kako se lahko raziskovalci hitro povežejo," dodaja profesorica dr. Maja Ravnikar, vodja Oddelka za biotehnologijo in sistemsko biologijo na Nacionalnem inštitutu za biologijo. Že leta se med drugim raziskovalno ukvarja z epidemiologijo virusov, tudi v okoljskih vzorcih in odpadnih vodah. Trenutno ugotavljajo prisotnost novega koronavirusa v odpadnih vodah, in sicer za približno četrtino prebivalcev Slovenije. Kako ta postopek poteka? "Vzorčimo pri sedmih čistilnih napravah: Ljubljana, Domžale/Kamnik, Celje, Velenje/Šoštanj, Kranj, Koper, v zadnjem času tudi Maribor, prej smo še v Rogaški Slatini. Sodelavci na čistilnih napravah jemljejo 24-urni vzorec vode, ki prihaja v čistilno napravo, torej odtok, potem pa pri nas te vzorce skoncentriramo, skoncentriramo virusno nukleinsko kislino, to je v tem primeru RNA, jo izločimo iz tega vzorca in analiziramo število kopij virusne RNA. Potem sledi obdelovanje podatkov  – uporabljamo veliko kontrol, ker so odpadne vode  kompliciran vzorec. Po navadi so rezultati znani v času enega do treh dni. Pri tem sodeluje sedem raziskovalcev. Podatke pošiljamo sprotno, tako kot analiziramo, oni pa naše podatke o količini SARS-CoV-2 oziroma njegove RNA v odpadni vodi vključujejo v svoje modele," pove dr. Maja Ravnikar.

Prispevek si lahko v celoti ogledate na Voyu.