JEDAN od stručnih izazova s kojima se suočava Carl Bergstrom, profesor biologije na Sveučilištu Washington, je često postavljano pitanje u kojem će smjeru krenuti pandemija covida-19. Pitanje se pojavljuje u mnogo varijacija - što će se dogoditi sljedeći tjedan, ili sljedeće školske godine, ili sljedeće zime - i tako će biti dok je virus među nama. Bergstrom djeluje na sjecištu dviju relevantnih tema - kako živa bića poput nas reagiraju na informacije i kako se šire biološki fenomeni poput virusa. Dakle, ako od nekoga treba zatražiti odgovor, onda je to on, piše Wired.

U posljednje vrijeme otvoreno je odgovarao: "Ne znam."

Modeli ne mogu poslužiti kao proroci

Taj kratak odgovor ipak krije ponešto. Od početka pandemije zadatak prognoziranja bolesti nije bio da nam kaže točno kamo idemo, već da nas pripremi za mnoge mogućnosti. To je bremenit posao. Više mogućih ishoda krize ljudima pruža mogućnost da se poistovjete s jednim ili drugim zaključkom, ovisno o tome kako im odgovara, što dovodi do previše odricanja ili previše neutemeljenih očekivanja. Prisjetite se kada je administracija bivšeg američkog predsjednika Donalda Trumpa iskoristila najoptimističnije prognoze kako bi objavila da će pandemija biti gotova do prošlog ljeta. Modeli mogu pomoći političarima da odluče gdje će upregnuti resurse, a mogu pomoći i običnim ljudima pronaći neki oslonac u neizvjesnom svijetu. Međutim, modeli ne mogu poslužiti kao proroci.

Razlog je taj što se u svakom trenutku epidemije projekcija može povećati ili smanjiti eksponencijalno ovisno o početnim pretpostavkama. Te je pretpostavke teško odrediti. U početku su se epidemiolozi trudili razumjeti same osnove novog patogena, kako se virus širi među ljudima, koliko brzo inkubira, kakva je uloga super-širenja i asimptomatskih infekcija u pokretanju takozvane "nevidljive pandemije". S vremenom su se bolje snašli, postalo je dostupno više viroloških i imunoloških podataka o tome kako virus inficira te više epidemioloških podataka o tome što se dalje događa. Nakon što su istraživači shvatili kako se virus širi, bilo je lakše odrediti kako ga ograničiti pomoću maski i društvenog distanciranja.

Neizvjesnost nikada ne nestaje

Ali unatoč tim odgovorima, neizvjesnost nikada ne nestaje. Razmotrimo sadašnjost.

Delta soj donio je novi niz nepoznanica vezanih za bržu replikaciju i sposobnost zaraze. Tako je i s cijepljenjem, uključujući opseg u kojem cijepljeni ljudi šire virus i koliko dobro imunitet štiti s vremenom. Sve to utječe na to koliko će delta val biti jak u određeno vrijeme i na određenom mjestu. I dok rješavamo ta pitanja, uvijek postoji mogućnost da nova varijanta virusa sruši sve dugoročne izračune.

"Definitivno imamo više informacija, ali ne bih rekla da se broj nepoznanica doista smanjio. Ne bih rekla da imamo model koji se može koristiti više od tjedan dana zaredom", kaže za Wired Emmanuela Gakidou, profesorica znanosti o zdravstvenoj metrici na Sveučilištu Washington.

Bergstrom predlaže sljedeći način razmišljanja.

Kako se u ožujku 2020. godine mogao predvidjeti tijek pandemije?

Pandemija je danas u četvrtom valu, ali ovaj izraz skriva daleko složeniju topografiju platoa, blagih brežuljaka i oštrih vrhova. Čak je i retrospektivno teško objasniti obrasce. Neke su promjene posljedica ponašanja virusa, a druge načina na koji smo reagirali. Tijekom prvog vala javni život u SAD-u se zaustavio zbog nacionalnog lockdowna. Potom je uvedeno obavezno korištenje maski i djelomična otvaranja.

No, to je stvarnost promjenjivih frustracija i zamora, nepredvidljivih izmjena pesimizma i optimizma, poput prošle jeseni, kad su se Amerikanci vratili s godišnjih odmora usred tada najvećeg porasta pandemije. I sada, unatoč ljetnom vrhuncu, koji je gori nego ikad, u mnogim dijelovima zemlje društvo se uglavnom vratilo uobičajenom životu.

"Ljudi dramatično mijenjaju svoje ponašanje tijekom pandemije. Stalno ažuriramo svoja uvjerenja o tome koliko je ovo ozbiljno", kaže Bergstrom.

Na neki način to znači da više iskustva s pandemijom može stvoriti više nesigurnosti u prognozama, a ne manje. Uvjerenja i ponašanja sada su sve heterogenija, razlikuju se od države do države, a u nekim slučajevima i od grada do grada. Delta je stigla u vrijeme kada su ljudi sve više polarizirani oko cijepljenja i sve zbunjeniji što to znači za njihovo ponašanje. "U jednom trenutku maske su prihvatljive, a sljedeći mjesec izbijaju prosvjedi. Zaista je teško predvidjeti što će se dogoditi", kaže Gakidou.

"Prevladavajuća tema, koja i dalje otežava stvari, je međusobna povezanost stanja bolesti, načina na koji ljudi reagiraju i kako ljudi reagiraju s vremenom", kaže Joshua Weitz, profesor koji proučava složene biološke sustave na Tehnološkom institutu Georgia. Savršeno je intuitivna ideja da bi 18 mjeseci nakon početka pandemije naša individualna percepcija rizika i ponašanja koja iz toga proizlaze trebali imati utjecaj na razvoj virusa. No, to nije bilo univerzalno shvaćanje na početku, primjećuje Weitz, kada su neki vjerovali da će pandemija brzo proći. Kad govorimo o stvaranju modela, izraz za ovaj fenomen, inače relikt epidemijske teorije iz 19. stoljeća, zapravo je Farrov zakon koji kaže da bi infekcije trebale doseći vrhunac, a zatim nestati relativno istim tempom, stvarajući krivulju u obliku zvona.

Razvoj pandemije nije bio u skladu s predviđanjima

Ova pandemijska krivulja, međutim, ne slijedi taj obrazac. Prošlog proljeća Weitz i drugi mogli su vidjeti da se zaraza vraća u drugom valu. Prvi val nije bio potpuno slomljen, a previše je ljudi ostalo osjetljivo. Broj zaraženih dosegao je vrhunac, a zatim je zastao na "ramenima" krivulje, opadajući sporije nego što su mnoge projekcije sugerirale. Zatim se broj slučajeva zadržao na visokim stopama infekcije. Razvoj pandemije, pretpostavio je Weitz, nije bio u skladu s učinkom koji su modeli predviđali u skladu s lockdownom. Proučavajući izvješća o mobilnosti na temelju praćenja mobitela, pokazatelja društvenih kontakata koji imaju ljudi, spoznao je da se rizično ponašanje smanjilo s porastom broja smrtnih slučajeva, ali se zatim počelo vraćati prije nego što je krivulja zakrenula. "Ljudi se osvrću oko sebe, vide lokalnu situaciju i mijenjaju svoje ponašanje", kaže Weitz za Wired.

Jedna od posljedica ovih reaktivnih ponašanja su poteškoće u analiziranju koliko su korisne mjere poput obaveznog nošenja maski i cijepljenja. Postoji zamagljivanje između uzroka i posljedica, kao i između vladinih mjera i onoga što javnost prihvaća i bez toga, jer oboje reagiraju na porast i pad zaraze. Na primjer, kaže Weitz, ako pogledate vrijeme uvođenja obaveznog nošenja maski prošle godine u Georgiji i usporedite stope zaraze prije i poslije, mogli biste utvrditi da je to imalo malen učinak. No, što ako je to bilo zato što su ljudi shvatili da broj slučajeva raste i preventivno počeli nositi maske ranije? Što ako su jednostavno više ostajali kod kuće? Ili što ako je bilo obrnuto, ako je mjera stupila na snagu, ali je malo ljudi slijedilo tu obavezu, pa maske nikada nisu imale priliku pokazati učinkovitost? "Tu očito postoji poveznica. Ne mogu tvrditi da smo došli do dna", smatra Weitz.

Velik izazov

Za stručnjake koji se bave modelima ta nesigurnost predstavlja izazov. Kako bi se procijenilo kada će delta val prestati, mogli bismo analizirati područja na kojima je već porastao i povukao se, poput Velike Britanije. No, hoće li brzo nestati, ili će se sporije smanjivati, ili će se možda ustabiliti na određenoj razini? Weitz tvrdi da će ti scenariji ponajviše ovisiti o percepciji i ponašanju ljudi. Očekivalo bi se da će delta soj drukčije pogoditi dobro procijepljenu američku saveznu državu Vermont nego niskocijepljenu Alabamu. Različite politike za škole i poduzeća odredit će koliko će se ljudi različitih skupina miješati, a pojačat će ih ili potkopati način na koji ljudi neovisno reagiraju.

"Velik problem s kojim se trenutačno susrećemo je to što su ljudi otupili od brojki", kaže Allie Sinclair, doktorandica psihologije na Sveučilištu Duke. U studiji koja je nedavno objavljena u Zborniku Nacionalne akademije znanosti pitala je sudionike o tome kako percipiraju njihov lokalni rizik od infekcije te je otkrila da je većini teško identificirati vjerojatnost, na primjer, potencijalne izloženosti ako se okupe u grupama od 10 ljudi naspram grupama od 100 ili rizik od objedovanja u zatvorenom prostoru. Pogrešna kalibracija ide u oba smjera, napominje Sinclair. Cijepljeni se ponašaju opreznije, unatoč povećanoj zaštiti. Necijepljeni, općenito, nisu toliko oprezni. "Ovaj nesklad između uvjerenja o riziku i stvarnog rizika vjerojatno će se pogoršati", kaže Sinclair za Wired.

Njezina je studija imala i dodatnu korist, dodaje, a to je da se problemi mogu premostiti. Kad su ljudima pokazali podatke koji jasno otkrivaju lokalne informacije o riziku, nastojali su djelovati uravnoteženije (općenito, preuzimajući manje rizika). To ukazuje na to da modeli još uvijek imaju neku funkciju, kaže Sinclair, sve dok su predstavljeni na način koji je relevantan za stvarni život ljudi, pokazujući kako bi se pandemija mogla razvijati na lokalnoj razini.

Što uopće želimo saznati iz prognoza?

Vrijedi se zapitati što zapravo želimo saznati iz ovih prognoza, kaže Bergstrom. Kratkoročno, svakoj će osobi biti korisno imati model kako će delta val napredovati u njenom području, na temelju lokalnog ponašanja i mjera, jer se onda može prilagoditi rizicima. U Bergstromovom slučaju to je značilo shvatiti kako će se osjećati na predavanju pred nekoliko stotina studenata kad studijska godina započne. Gledajući podatke, mješavinu rizika i mjera opreza te odmjeravajući potrebu fizičkog boravka na fakultetu, osjetio je da je spreman. No, je li bio spreman ponovno ući u svoj omiljeni bar, kao što je to činio tijekom ljeta, prije nego što je stigao delta soj? Ne još, ali bi pripazio na podatke.

Savjete za kratkoročno ponašanje možda neće biti lako prihvatiti, osobito nakon ljeta, tijekom kojeg je broj zaraženih bio manji, a mnogi od nedavno cijepljenih usudili su se razmišljati dugoročno. Sada je jedan optimističan scenarij zamijenjen nizom drugih, od kojih su neki tmurni.

Kreatori modela nadaju se vjerodostojnom pogledu na svaki scenarij. Što bi se moglo dogoditi ako svi nosimo maske ili kakav će učinak imati obavezno cijepljenje u nekim djelatnostima, kako će škole utjecati na pandemiju i na što bi se zdravstveni dužnosnici trebali pripremiti ako se gripa i covid-19 pojave u isto vrijeme.

Možda nam nitko neće odgovoriti na pitanje koje svi postavljamo - kada ćemo se vratiti u neku vrstu normalnog?