Ученые рассказали о том, нужно ли получать прививку от коронавируса после того, как человек уже переболел инфекцией.
Американский сенатор Рэнд Пол недавно написал в Twitter, что, хоть эффективность вакцин Moderna и BioNTech/Pfizer и составляет 90–94,5%, иммунитет после болезни крепче — «эффективность COVID-19 равняется 99,9982%». Репортер The New York Times узнала у специалистов, верно ли это сравнение и требуется ли вакцинация переболевшим COVID-19.
Действие вакцин предсказуемо, а спрогнозировать, кто как перенесет болезнь, очень трудно. Это зависит от организма человека, загруженности больниц и других факторов. По мнению одного из экспертов, выбирать болезнь вместо прививки — очень плохое решение. Остальные согласны, что болеть намного опаснее.
Когда иммунитет вырабатывается лучше: после COVID-19 или после вакцинации, — неизвестно. Прививка от пневмококка защищает лучше, чем перенесенная инфекция, а с паротитом иногда выходит наоборот.
У тех, кто получил вакцину Moderna, антител было больше, чем у переболевших (но, во-первых, это не гарантирует преимущество, во-вторых, уровень антител обычно быстро падает, а затем, судя по всему, важнее клеточный иммунитет — прим. ред). После COVID-19 у большинства тоже вырабатываются антитела и защитные клетки. Есть основания считать, что этого достаточно, чтобы в течение нескольких лет не заболеть тяжело.
Даже если перенести болезнь легко, то можно заразить других. Возможно, им так не повезет.
У трети перенесших COVID-19 остаются симптомы болезни или возникают осложнения. Вакцины же проверяли на десятках тысяч людей, и тяжелые побочные эффекты пока не выявлены. Они могут обнаружиться, когда привьют миллионы человек. Тогда ученые и врачи проверят, действительно ли эти эффекты редки и реже ли они встречаются, чем осложнения COVID-19.
Эксперты считают, что переболевшим можно и даже стоит вакцинироваться — это подстегнет иммунитет. Но торопиться не надо. После COVID-19 у организма и так есть кое-какая защита, а вакцин пока мало, и они нужнее уязвимым людям. Центры по контролю и профилактике заболеваний США рекомендуют не прививаться тем, кто переболел в последние 90 дней. Но это ориентировочный срок, который предстоит уточнить.
В статье приводят в пример вакцину против гепатита B. Она тоже вводится два раза, с перерывом в месяц. Недавние исследования в США и Великобритании показали, что даже спустя год после первой инъекции вторую прививку не делает примерно половина людей.
Другой пример — вакцина против вируса папилломы человека, вызывающего рак шейки матки. Ее вводят трижды. В исследовании, на которое ссылается Vox, сказано, что в США 60% девочек 13–17 лет начинают вакцинацию, но только 39,7% получают все три дозы. Доли среди мальчиков — 41,7% и 21,6%.
Судя по всему, даже одна инъекция дает какую-никакую защиту от коронавируса, но в идеале люди должны сделать обе. Для этого нужна информационная кампания. По данным репортера Vox, у местных органов здравоохранения пока нет четкого плана. Федеральное правительство собирается разослать по больницам индивидуальные карточки-памятки (они напоминают страницу в российских сертификатах о прививках — прим. ред.). В Техасе будет база с личными данными вакцинированных, ее можно было бы использовать для СМС-оповещений и т.п.
Как считает один эксперт, ни одно решение не обеспечит достаточно хороший результат. Но каждому по силам поступить ответственно и сходить за второй прививкой.
Что не так с искусственным интеллектом в медицине?
Искусственный интеллект (ИИ) часто предлагают применять к COVID-19, показывая многообещающие разработки. Но чтобы использовать эти технологии на практике, необходимо разобраться с проблемами, пишет в колонке для The Lancet кардиолог и генетик Эрик Топол, один из самых цитируемых ученых в своей области и автор переведенной на русский язык книги «Будущее медицины».
Топол приводит в пример недавнее исследование, где ИИ искал опухоли груди на рентгеновских снимках и якобы справился быстрее и лучше врачей. Но авторы работы не показали компьютерные коды и недостаточно ясно описали свой метод, поэтому их результаты невозможно проверить.
В Китае еще одну программу тренировали на большей выборке и тоже добились 90-процентной точности. Но Топол считает, что в других условиях не обязательно получится такой результат. На ИИ влияют этническая принадлежность людей, их географическое положение и другие факторы, в том числе распространенность COVID-19 в данном месте. Прогнозы ИИ применимы только к тем пациентам, на которых его тренировали.
ИИ часто изучают недостаточно тщательно. Например, в этой области мало рандомизированных исследований (когда есть контрольная группа, на которую ИИ никак не воздействует). А иногда ИИ начинают применять вообще без клинических исследований: кое-где в США решение о госпитализации больных COVID-19 принимают по показаниям датчиков, которые люди с подтвержденным диагнозом носят дома.
Каким бы соблазнительным ни выглядел ИИ, не нужно его применять, пока не появятся убедительные данные, а результаты не подтвердятся в независимых исследованиях, считает Топол.