الموت الأسود. جائحة الإنفلونزا عام 1918. كوفيد-19.
The Black Death. The 1918 Flu Pandemic. COVID-19.
نميل إلى التفكير في هذه الجوائح الكارثية التي تغير العالم على أنها أحداث بعيدة الاحتمال للغاية.
We tend to think of these catastrophic, world-changing pandemics as very unlikely events.
لكن بين عامي 1980 و2020، ظهرت على الأقل ثلاثة أمراض سبّبت جوائح عالمية. كوفيد-19، نعم، لكن أيضًا إنفلونزا الخنازير عام 2009 وفيروس نقص المناعة/ الإيدز.
But between 1980 and 2020, at least three diseases emerged that caused global pandemics. COVID-19, yes, but also the 2009 swine flu and HIV/AIDS.
تفشي الأمراض أمر شائع بشكل مدهش. خلال القرون الأربعة الماضية، أطول فترة زمنية دون تفشي موثق والتي أودت بحياة 10000 شخص على الأقل، كانت أربع سنوات فقط.
Disease outbreaks are surprisingly common. Over the past four centuries, the longest stretch of time without a documented outbreak that killed at least 10,000 people was just four years.
بالرغم من سوء انتشار هذه الفاشيات الصغيرة، إلا أنها أقل فتكًا بكثير من مستوى جائحة كوفيد-19. في الواقع، عاش العديد من الذين ولدوا بعد إنفلونزا عام 1918 حياتهم بأكملها دون مواجهة جائحة مماثلة تعير العالم. ما هو الاحتمال الذي قد تعيشه أيضًا؟
As bad as these smaller outbreaks are, they’re far less deadly than a COVID-19-level pandemic. In fact, many people born after the 1918 flu lived their entire lives without experiencing a similar world-changing pandemic. What’s the probability that you do, too?
ثمة إجابات عديدة لهذا السؤال.
There are several ways to answer this question.
يمكنك النظر في التاريخ. فريق من العلماء والمهندسين الذين سلكوا هذا النهج فَهرس جميع الأوبئة والجوائح الموثقة بين عامي 1600 و1950. استخدموا تلك البيانات للقيام بأمرين: أولًا، الحصول على رسم بياني لاحتمالية تفشي وباء بأي حجم يظهر في مكان ما في العالم خلال فترة زمنية محددة. وثانيًا، لتقدير احتمالية أن يصبح تفشي الوباء كبيرًا بما يكفي لقتل نسبة مئوية معينة من سكان العالم. يوضح هذا الرسم البياني أنه في حين أن الجوائح الضخمة غير مرجحة، إلا أنها ليست مستبعدة. استخدم الفريق هذين التوزيعين لتقدير أن خطر حدوث جائحة على مستوى كوفيد-19 يبلغ حوالي 0.5٪ سنويًا، ويمكن أن تصل إلى 1.4٪ إذا ظهرت أمراض جديدة بشكل متكرر في المستقبل.
You could look at history. A team of scientists and engineers who took this approach catalogued all documented epidemics and pandemics between 1600 and 1950. They used that data to do two things. First, to graph the likelihood that an outbreak of any size pops up somewhere in the world over a set period of time. And second, to estimate the likelihood that that outbreak would get large enough to kill a certain percentage of the world's population. This graph shows that while huge pandemics are unlikely, they're not that unlikely. The team used these two distributions to estimate that the risk of a COVID-19-level pandemic is about 0.5% per year, and could be as high as 1.4% if new diseases emerge more frequently in the future.
وسنعود لهذه الأرقام، لكن أولاً دعونا ننظر في طريقة أخرى لتقدير احتمالية حدوث جائحة مستقبلية: نمذجة طريقة من الألف إلى الياء.
And we’ll come back to those numbers, but first, let’s look at another way to estimate the likelihood of a future pandemic: modeling one from the ground up.
لكي تحدث معظم الأوبئة، فإن مسبّب المرض، وهو ميكروب يمكن أن يسبب المرض، عليه أن ينتقل من مضيفه الطبيعي عن طريق ملامسة الإنسان وإصابته. ثم يجب أن ينتشر مسبّب المرض بشكل واسع، متجاوزًا الحدود العالمية وإصابة الكثير من الناس. تحدد العديد من المتغيرات ما إذا كان حدث غير مباشر معين يصبح جائحة. على سبيل المثال، نوع مُسبّب المرض، وعدد المرات التي يتلامس فيها البشر عن كثب مع المستودع الحيواني والمناعة الموجودة، وما إلى ذلك.
For most pandemics to happen, a pathogen, which is a microbe that can cause disease, has to spill over from its normal host by making contact with and infecting a human. Then, the pathogen has to spread widely, crossing international boundaries and infecting lots of people. Many variables determine whether a given spillover event becomes a pandemic. For example, the type of pathogen, how often humans come into close contact with its animal reservoir, existing immunity, and so on.
الفيروسات هي المرشحون الرئيسيون للتسبب في الجائحة الكبيرة القادمة. يقدر العلماء أن هناك حوالي 1.7 مليون فيروس لم يتم اكتشافها بعد والتي تصيب حاليًا الثدييات والطيور، وأن ما يقرب من 40٪ منها لديها القدرة على الانتشار وإصابة البشر.
Viruses are prime candidates to cause the next big pandemic. Scientists estimate that there are about 1.7 million as-yet-undiscovered viruses that currently infect mammals and birds, and that roughly 40% of these have the potential to spill over and infect humans.
قام فريق من العلماء ببناء نموذج باستخدام هذه المعلومات، بالإضافة إلى بيانات حول سكان العالم، وشبكات السفر الجوي، وكيف يتنقل الناس في المجتمعات، ومستويات التأهب للبلد، وكيف يمكن أن يستجيب الناس للجوائح. أنتج النموذج مئات الآلاف من الجوائح الافتراضية. ثم استخدم العلماء هذا الفهرس لتقدير أن احتمالية حدوث جائحة أخرى على مستوى كوفيد-19 تتراوح من 2.5 إلى 3.3٪ سنويًا.
A team of scientists built a model using this information, as well as data about the global population, air travel networks, how people move around in communities, country preparedness levels, and how people might respond to pandemics. The model generated hundreds of thousands of virtual pandemics. The scientists then used this catalog to estimate that the probability of another COVID-19-level pandemic is 2.5 to 3.3% per year.
للتعرف على كيفية حدوث هذه المخاطر على مدى العمر، دعنا نختار قيمة تقريبًا في منتصف كل هذه التقديرات: 2٪. دعنا الآن نقوم ببناء ما يسمى بمخطط شجرة الاحتمالات لنمذجة جميع الحالات الممكنة. يمثل الفرع الأول للشجرة السنة الأولى: هناك احتمال بنسبة 2٪ للإصابة بجائحة على مستوى كوفيد-19، مما يعني أن هناك احتمالًا بنسبة 98٪ بعدم الإصابة بواحدة. الفرع الثاني، نفس الشيء، الفرع الثالث، نفسه. وهكذا، 72 مرة أخرى. هناك مسار واحد فقط يؤدي إلى حياة خالية تمامًا من الجوائح: 98٪ أو 0.98، مضروبة في نفسها 75 مرة، أي ما يقرب من 22٪. لذا فإن احتمالية العيش خلال جائحة واحدة على الأقل من مستوى كوفيد-19 في السنوات 75 المقبلة هو 100 ناقص 22٪ أو 78٪.
To get a sense of how these risks play out over a lifetime, let’s pick a value roughly in the middle of all these estimates: 2%. Now let’s build what’s called a probability tree diagram to model all possible scenarios. The first branch of the tree represents the first year: there’s a 2% probability of experiencing a COVID-19-level pandemic, which means there’s a 98% probability of not experiencing one. Second branch, same thing, Third branch, same. And so on, 72 more times. There is only one path that results in a fully pandemic-free lifetime: 98%, or 0.98, multiplied by itself 75 times, which comes out to roughly 22%. So the likelihood of living through at least one more COVID 19-level-pandemic in the next 75 years is 100 minus 22%, or 78%.
%78!
78%!
إذا استخدمنا التقدير السنوي الأكثر تفاؤلاً - 0.5٪ - ينخفض احتمال العمر إلى 31٪. إذا استخدمنا أكثرها تشاؤمًا، فإنها تقفز إلى 92٪.
If we use the most optimistic yearly estimate— 0.5%— the lifetime probability drops to 31%. If we use the most pessimistic one, it jumps to 92%.
حتى 31٪ نسبة عالية جدًا بحيث لا يمكن تجاهلها؛ حتى لو حالفنا الحظ، فالأجيال القادمة قد لا يحالفها الحظ. أيضًا، عادةً ما تكون الجوائح أحداثًا عشوائية ومستقلة: لذا، حتى لو كان الاحتمال السنوي لجائحة على مستوى كوفيد-19 هو 1٪، يمكننا بالتأكيد الحصول على جائحة أخرى كل عشر سنوات.
Even 31% is too high to ignore; even if we get lucky, future generations might not. Also, pandemics are usually random, independent events: so even if the yearly probability of a COVID-19-level pandemic is 1%, we could absolutely get another one in ten years.
النبأ السار هو أن لدينا الآن أدوات تجعل الجوائح أقل تدميرًا. قدر العلماء أن أنظمة الإنذار المبكر وتتبع الاتصال والتباعد الاجتماعي وإجراءات الصحة العامة الأخرى أنقذت أكثر من مليون شخص في الأشهر الستة الأولى فقط من جائحة كوفيد-19 في الولايات المتحدة، ناهيك عن ملايين الأرواح التي أنقذتها اللقاحات.
The good news is we now have tools that make pandemics less destructive. Scientists estimated that early warning systems, contact tracing, social distancing, and other public health measures saved over a million lives in just the first six months of the COVID-19 pandemic in the US, not to mention the millions of lives saved by vaccines.
في يوم من الأيام، سوف تجتاح جائحة أخرى العالم. لكن يمكننا العمل لجعل ذلك اليوم أقل احتمالًا أن يكون غدًا. يمكننا تقليل مخاطر الأحداث غير المباشرة، ويمكننا احتواء التداعيات التي تحدث حتى لا تتحول إلى جوائح كاملة. تخيل كيف يمكن أن يبدو المستقبل إذا تفاعلنا مع عالم الحيوان بشكل أكثر دقة، وإذا كان لدينا برامج عالمية لرصد الأمراض العالمية ممولة جيدًا ومتاح الوصول إليها، وتدابير تتبع وعزل الاتصال المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ولقاحات عالمية وعقاقير الجيل التالي من الأدوية المضادة للفيروسات، وغيرها من التقنيات التي لم نفكر بها كذلك.
One day, another pandemic will sweep the globe. But we can work to make that day less likely to be tomorrow. We can reduce the risk of spillover events, and we can contain spillovers that do happen so they don’t become full-blown pandemics. Imagine how the future might look if we interacted with the animal world more carefully, and if we had well-funded, open-access global disease monitoring programs, AI-powered contact tracing and isolation measures, universal vaccines, next-generation antiviral drugs, and other tech we haven't even thought of.
يمكننا تغيير هذه الاحتمالات. لذلك، لدينا خيار: لا نفعل أي شيء ونأمل أن نكون محظوظين. أو يمكننا أن نتعامل مع التهديد بجدية كافية بحيث يصبح نبوءة مدمرة للذات.
It’s in our power to change these probabilities. So, we have a choice: we could do nothing and hope we get lucky. Or we could take the threat seriously enough that it becomes a self-defeating prophecy.
في أي مستقبل تفضل العيش؟
Which future would you rather live in?