Математическая модель предскажет вероятность вспышки птичьего гриппа в Европе

Высокопатогенный птичий грипп представляет серьезную угрозу не только птицеводству, но и здравоохранению, поскольку вирус способен преодолевать видовой барьер и заражать людей. В последние годы участились случаи эпизоотий высокопатогенного птичьего гриппа в Европе — они затрагивали не только домашних, но и диких птиц, а также млекопитающих. Несмотря на масштаб и частоту вспышек, ключевые экологические и социально-экономические факторы, влияющие на распространение инфекции, до сих пор не были определены с достаточной точностью. В связи с чем ученые из Германии и Швеции создали прогностическую модель, которая оценивает вероятность вспышек высокопатогенного птичьего гриппа в Европе с учетом климатических, экологических, демографических и орнитологических данных.

Авторы собрали данные о вспышках высокопатогенного птичьего гриппа в Европе за 2006–2021 годы и сопоставили их с климатическими (температура, осадки), экологическими (вегетационный и водный индексы), социально-экономическими (плотность населения, ВВП, торговля), а также орнитологическими параметрами (наличие инфицированных диких птиц). Используя алгоритм градиентного бустинга XGBoost и методы интерпретации результатов SHAP, они построили три прогностических модели: M1 — на основе эко-климатических и социально-экономических факторов; M2 — расширенный вариант, куда вошли также данные о вспышках среди диких птиц; M3 — напоминает предыдущую, но данные о диких птицах использованы как предикторы, а не как итоговые переменные.

Модель M2 показала наилучшие результаты: точность 94% на тестовых данных за 2021 год и 88% при проверке на независимом наборе данных за 2022–2023 годы. Главные факторы риска, выявленные моделью, включают минимальную температуру осенью, при которой наблюдается U-образная зависимость: как слишком низкие, так и высокие значения температуры повышают вероятность вспышки. Существенную роль играет и плотность популяций домашней птицы — чем она выше, тем выше риск. Также важны водный индекс зимой и вегетационный индекс осенью: их понижение связано с уменьшением вероятности вспышек. Средняя температура весной также важная для прогнозирования: более низкие ее значения ослабляют вероятность возникновения вспышки.

Также эта модель включала информацию о наличии инфицированных диких птиц — это существенно повысило точность по сравнению с моделью без этих данных (M1). Особенно значимым оказалось присутствие Cygnus olor (лебедя-шипуна), который по результатам SHAP-анализа дал наибольший вклад в предсказанный риск вспышек.

Таким образом, работа демонстрирует, что наиболее значимыми предикторами вспышек высокопатогенного птичьего гриппа в Европе являются климатические условия (особенно низкие температуры), экологические параметры и плотность популяции домашней птицы. Также крайне важен инфекционный статус диких птиц, особенно лебедя-щипуна. Полученные модели могут использоваться для построения систем раннего оповещения, оптимизации биобезопасности на фермах и разработки целевых стратегий мониторинга и вмешательства. В долгосрочной перспективе они помогут формированию единого подхода One Health, объединяющего ветеринарные, экологические и эпидемиологические аспекты для борьбы с трансмиссивными угрозами.

Вирусная реассортация сыграла важную роль в распространении птичьего гриппа в Северной Америке