Рус
Eng

"Биологическая Энигма": одолеть коронавирус может математическое моделирование

Аналитика
"Биологическая Энигма": одолеть коронавирус может математическое моделирование
"Биологическая Энигма": одолеть коронавирус может математическое моделирование
29 октября 2021, 09:07
У человечества нет другого пути, кроме как научиться взламывать «биологические энигмы». Если завтра мир столкнется с еще более опасной пандемией, может быть поздно.

Андрей Злобин, математик, криптоаналитик, кандидат технических наук

Истоки пандемии COVID-19 сегодня предельно ясны. Обнародованная Новыми Известиями публикация 2015 года в престижном научном журнале Nature исключает всякие сомнения. С коронавирусом поэкспериментировали в лаборатории, и мелкие нюансы наверняка мало кого интересуют. Произошла ли случайная утечка из стен научного учреждения или вирус был использован в качестве биологического оружия — все это пока уходит на второй план. Сейчас важно остановить победное шествие инфекции по всему миру. Ниже приводится краткий обзор теоретических исследований, которые проводятся с целью противодействия опасной научной разработке.

Совершенно очевидно, что бороться с коронавирусом, модифицированным в лаборатории, должны ученые. Для этого необходимо понимать все закономерности развития пандемии и тщательно, всесторонне изучить сам вирус. Если на начальном этапе аналитические публикации по COVID-19 появлялись не часто, то в настоящее время аналитика представляет собой лавину информации. Огромная часть этой аналитики включает исследования, выполняемые методами математического моделирования.

Подробное знакомство с массивом научных статей позволяет выделить широкий спектр вопросов, изучаемых с помощью математических методов. Пожалуй, самую многочисленную группу составляют работы по моделированию заболеваемости. В основе большинства таких теоретических исследований лежит хорошо известная дифференциальная математическая модель SIR (Susceptible, Infected, Recovered). Первые буквы английских слов означают: S — число людей, восприимчивых к заболеванию, I — число инфицированных, R— число выздоровевших. Обращает на себя внимание масса результатов, полученных по этой модели для различных регионов мира, отдельных континентов, стран, областей, городов. Навскидку можно назвать исследования по России, США, Китаю, Италии, Бразилии, Ирану, Индии, Англии, Франции, Турции, Пакистану, Малайзии, странам Латинской Америки, Африки. Определенный стандарт такого подхода позволяет анализировать и прогнозировать заболеваемость с единых методологических позиций, что удобно для целей сравнения и обобщения.

Вместе с тем, появились более развитые математические модели, позволяющие исследовать влияние вакцинации и лечения, возраста, семейного положения, изоляции, локдаунов, социальной дистанции, транспортных потоков, влияние бессимптомных заболевших, завоза инфекции мигрантами, снижения качества медицинской помощи. Отдельную группу составляют теоретические исследования последствий коронавирусной пандемии, например, экономических, включая проблемы с поставками.

Матмоделированием COVID-19 по всему миру занимается большое число научных организаций, университетов, институтов, лабораторий. При этом статьи зачастую публикуют многочисленные международные авторские коллективы, что говорит о развитии международного сотрудничества и интенсивном обмене научной информацией. В широком доступе можно видеть соответствующие статьи Оксфордского, Кембриджского, Гарвардского университетов, МГУ им.Ломоносова и других известных центров науки. Как в России, так и за рубежом, пандемия изучается с привлечением мощной суперкомпьютеной техники, хотя здесь возможности отечественных ученых сильно ограничены. Наша страна примерно в 100 раз (!) отстает от США и Китая вместе взятых по количеству топовых суперкомпьютеров.

Буквально на днях появилась свежая работа китайских специалистов, посвященная риску капельного инфицирования коронавирусом. Это тщательное математическое моделирование было выполнено на самом мощном в мире японском суперкомпьютере «Фугаку» (Fugaku) с использованием методов параллельных вычислений. Такой суперкомпьютер способен выполнять более 415 квадриллионов вычислительных операций в секунду и изучение COVID-19 на столь огромных вычислительных мощностях, несомненно, способствует лучшему пониманию вирусной опасности. Суперкомпьютерная техника позволяет также подробно анализировать коронавирус буквально на уровне атомов.

Так выглядит модель коронавируса SARS-CoV-2.

Есть ли надежда, что в конечном итоге математические методы дадут конкретный результат, и лекарство от коронавируса будет найдено? Такая надежда есть и поводом для оптимизма может служить стремительное развитие новой науки — биоинформатики.

Постепенно приходит понимание того, что строение и функционирование биологических объектов в чем-то сродни законам математической логики, кибернетики и программирования. И чем глубже биоинформатика раскрывает структуру и взаимосвязи биологического микромира, тем больше вероятность успешного применения достижений искусственного интеллекта. Собственно уже сейчас при исследованиях COVID-19 используются технологии нейронных сетей и машинного обучения. По сути, речь идет о том, чтобы взломать код коварного вируса и пандемии в целом, привлекая для этого достижения современной математики и криптоанализа.

Примеров успешного решения подобных задач немало. Именно взлом немецкой шифровальной машины «Энигма» позволил математику Алану Тьюрингу выиграть войну шифров во время Второй мировой войны. Современный уровень технологий уже достаточен, чтобы аналогичным образом попытаться выиграть войну с коронавирусом. Проблема видится в одном — вычислительная техника и специальная математика для такой «войны» стоит баснословных денег. Ряд государств огромные финансовые средства на науку выделили давно и уже обладают необходимыми вычислительными и кадровыми ресурсами, чтобы взломать «биологическую энигму». Россия в области суперкомпьютеров отстает катастрофически, хотя у нас есть и своя сильная сторона — знаменитые на весь мир математические школы.

Возможно, поспособствует смекалка наших математиков, известных оригинальными, неожиданными решениями даже самых сложных задач. Опять же, обращаясь к опыту Алана Тьюринга, приходит на ум использование им своего рода «подсказки», которую проморгали педантичные германские военные. Стоит поискать аналогичные подсказки в случае с коронавирусом. Например, отмечая трудности в лечении вирусных заболеваний, американский биолог Мартинас Ичас писал: «Дело в том, что белок-синтезирующий аппарат — это необходимая часть клетки, и почти все, что подавляет выработку им вирусных белков, нарушает также и жизнедеятельность клеток».

У человечества нет другого пути, кроме как научиться взламывать «биологические энигмы». Если завтра мир столкнется с еще более опасной пандемией, может быть поздно.

Нашли опечатку в тексте? Выделите её и нажмите ctrl+enter