Kjemper mot livsfarlig bakterie

Metoder fra dataspill tas i bruk for å beseire trusselen som tar livet av 33.000 europeere årlig.

SKREMMENDE: Ved siden av klimakrise og atomkrig, er antibiotikaresistente bakterier noe av det som bekymrer mest ved dagens samfunn. Norske forskere jobber for å hindre spredning, men det virkelige problemet kan kun løses globalt. 

Du er sikkert ikke klar over det, men du lever som en figur i en kraftig datamodell. Faktisk har hver nordmann en egen, digital kopi av seg selv ved Folkehelseinstituttet i Oslo. Der simuleres vår daglige oppførsel og samvær med våre medborgere.

– Det er litt som dataspillene «Sim City» eller «Sims», der man lager sitt eget samfunn med infrastruktur og innbyggere. Modellen vår simulerer husholdninger, arbeidsplasser, barnehager, skoler, universiteter, og hvordan folk beveger seg mellom disse, forteller doktorgradsstipendiat Francesco Di Ruscio ved Universitetet i Oslo.

Bakgrunnen er langt mer alvorlig enn et dataspill: Spredning av antibiotikaresistente, gule stafylokokker, kalt MRSA. Stafylokokkene hører hjemme på menneskets hud og slimhinner. Problemet er at den gule utgaven har utviklet resistens mot mange vanlige antibiotikatyper.

– MRSA er helt klart en av de farligste patogenene som fins i verden i dag, sier Birgitte Freiesleben De Blasio.

Hun er professor II i Avdeling for biostatistikk ved Universitetet i Oslo og avdelingsdirektør ved Folkehelseinstituttet. Hun veileder sammen med andre forskere, Di Ruscio i doktorgradsarbeidet.

I Europa dør 33.000 mennesker årlig som følge av antibiotikaresistens, viser en bredt anlagt studie fra Det Europeiske smitteverninstituttet (ECDC).

Simulerer befolkningens oppførsel

Forskerne bruker matematisk modellering til å:

  • Forstå hvordan MRSA-infeksjoner spres i befolkningen.
  • Predikere sykdomsutvikling.
  • Teste mulige intervensjonsstrategier i datasimuleringer før de tas i bruk i den virkelige verden.
  • Vurdere effekten av tiltak som allerede er innført.

– Modellen inneholder en syntetisk befolkning med de reelle sosiodemografiske egenskapene som fins i Norge, forteller Di Ruscio.

På grunnlag av dette virtuelle samfunnet definerer forskerne sannsynligheten for utvikling av MRSA-infeksjon og sannsynligheten for å bli innlagt på sykehus, antall MRSA-bærere som blir importert hver dag fra utlandet, og noe så spesifikt som gjennomsnittlige pendleravstander i befolkningen.

MODELLERER: – Det er litt som dataspillene «Sim City» eller «Sims» der man lager sitt eget samfunn med infrastruktur og innbyggere, sier forsker Francesco Di Ruscio om modellen han har vært med å lage. Foto: Morten S. Smedsrud

– Dette gjør det mulig å studere overføringsruter, få innsikt i hoveddriverne i epidemiologien (vitenskapen om sykdomsutbredelse, journ. anm.) og finne de mest effektive kontrollstrategiene, forteller Di Ruscio.      

For å modellere oppførselen din og hvordan du interagerer med andre medlemmer av samfunnet, må forskeren vite hvordan du oppfører deg i gitte situasjoner. Disse datasettene får Folkehelseinstituttet fra Statistisk Sentralbyrå.

– Det er fra bunnen  -og- opp. Vi starter i det små på individnivå – mikro – og ser på hvordan dette spiller sammen i samfunnet – makro. Da kan vi følge hvordan bakterien smitter i løpet av en uke, måneder eller år, forteller Di Ruscio.

Ikke bare gir metoden svar på spørsmål som man tidligere bare kunne spekulerer på. Den sparer både tid og ressurser.

– Å ha en forsker som jobber to år med dette høres kanskje mye ut, men sammenliknet med simuleringer på ekte mennesker, i en stor populasjon over lang tid, er det utrolig besparende, sier forskerne.

Et stort, globalt problem

Ved siden av klimakrise og atomkrig er antibiotikaresistente bakterier noe av det folk flest nevner som bekymringsfullt ved dagens samfunn.

– Nivået på resistente bakterier på verdensbasis er alarmerende. Her i Norge er spredningen av MRSA beskjeden, men økende. Det er noe vi må være på vakt mot, sier De Blasio.

MRSA er meldepliktig i Norge. I Folkehelseinstituttets register er antallet meldte MRSA-infeksjoner per måned tredoblet i perioden 2006-2015.

Blant land som overvåker MRSA, har Norge sammen resten av Norden, den laveste forekomsten i verden.

Det er likevel tegn til at forekomsten stiger i Norge også. Tidligere har MRSA stort sett vært forbeholdt sykehusene, der smittefaren naturligvis er høyere enn i resten av samfunnet. I de senere år har forekomsten økt ute i samfunnet også.

Store konsekvenser for helsetilbudet

Det er velkjent at man i enkelte land kan selvmedisinere seg med antibiotika. I stedet for at man må ha resept fra legen, holder det å gå på apoteket og ta med et pillebrett med penicillin.

Det er bred konsensus blant forskere om at antibiotikabruken globalt må ned.  

Men dette er ikke noe som kan gjøres noe med i Norge, og i alle fall ikke i en datagenerert modell av det norske samfunnet. Det virkelig store problemet kan kun løses globalt.

– Norge har innført en såkalt «search and destroy»-politikk i helsevesenet. Den består av en rekke kontrolltiltak som tar sikte på å beskytte sykehusene mot innføring av MRSA. Positive pasienter får også isolasjonsterapi og såkalt dekoloniseringsterapi, forteller Di Ruscio.

Dersom antibiotikaene vi har til rådighet skulle slutte å fungere, vil det ha ringvirkninger langt utenfor det man ser på som dens hoveddomene. Det vil for eksempel påvirke kreftbehandlingen, fordi man ikke kan gi cellegift uten å bekjempe infeksjoner med antibiotika. Det samme gjelder på operasjonssalen. Ethvert inngrep vil være forbundet med stor risiko for infeksjoner man ikke vil ha mulighet til å behandle.  

Leker de gud?

Selv om datamodellen tillater at forskerne «leker med livene våre» ved å innføre tiltak og endre egenskapene ved samfunnet vårt, vil de understreke én ting.

– Det er viktig å understreke at dette er forenkling av den virkelige verden.

– Hvordan føles det å leke gud på denne måten?

– Vi kan ikke forutse med 100 prosent sikkerhet hva som skal skje. Dette er statistiske modeller, så vi jobber innenfor konfidensintervaller, sier Di Ruscio.

Et konfidensintervall gir en nedre og en øvre grense for størrelsen som estimeres. Lengden av intervallet antyder hvor godt estimatet er.

– Selv om den økende tilgjengeligheten av data og den økende beregningskraften bidrar til utviklingen av stadig mer realistiske modeller, er dataene vi får fra modellen et resultat av antakelsene vi har gjort da vi lagde den.

Av Morten S. Smedsrud
Publisert 28. jan. 2019 12:20 - Sist endret 28. jan. 2019 12:20
Legg til kommentar

Logg inn for å kommentere

Ikke UiO- eller Feide-bruker?
Opprett en WebID-bruker for å kommentere