वर्षौँदेखि वैज्ञानिकहरूले चेतावनी दिँदै आएका छन् कि बर्ड फ्लु, जसलाई एचफाइभएनवान (H5N1) भनेर चिनिन्छ, एक दिन चराहरूबाट मानिसमा सर्ने खतरनाक फड्को मार्न सक्छ र विश्वव्यापी स्वास्थ्य सङ्कट निम्त्याउन सक्छ।

एभियन फ्लु (चरामा लाग्ने फ्लु) एक प्रकारको इन्फ्लुएन्जा हो, जुन दक्षिण र दक्षिण-पूर्वी एसियामा गहिरो रूपमा फैलिएको छ र सन् १९९० को दशकको अन्त्यमा चीनमा देखापरेदेखि यसले कहिलेकाहीँ मानिसहरूलाई पनि सङ्क्रमित गरेको छ। 

सन् २००३ देखि अगस्ट २०२५ सम्म, विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्लूएचओ) ले २५ देशहरूमा ९९० जना मानिसमा H5N1 सङ्क्रमण भएको रिपोर्ट गरेको छ, जसमा ४७५ जनाको मृत्यु भएको छ । यो ४८% मृत्यु दर हो।

अमेरिकामा मात्र, यो भाइरसले १८ करोडभन्दा बढी चराहरूलाई असर गरेको छ । १८ राज्यहरूमा १,००० भन्दा बढी दुग्ध फार्महरूमा फैलिएको छ, र कम्तीमा ७० जना मानिसहरूलाई (धेरैजसो कृषि मजदुरहरू) सङ्क्रमित गरेको छ, जसका कारण धेरैलाई अस्पताल भर्ना हुनु परेको छ र एक जनाको मृत्यु भएको छ। 

जनवरीमा, भारतको नागपुर सहरको एक वन्यजन्तु उद्धार केन्द्रमा सामान्यतया चराहरूलाई सङ्क्रमित गर्ने यस भाइरसबाट तीनवटा बाघ र एउटा चितुवा मरे।

मानिसमा देखिने लक्षणहरू कडा फ्लुसँग मिल्दोजुल्दो हुन्छन्: उच्च ज्वरो, खोकी, घाँटी दुख्ने, मांसपेशी दुख्ने र कहिलेकाहीँ आँखा पाक्ने। केही मानिसहरूमा कुनै लक्षण नै देखिँदैन। मानिसहरूलाई हुने जोखिम कम नै छ, तर अधिकारीहरूले H5N1 लाई नजिकबाट नियालिरहेका छन् कि कतै यसमा कुनै परिवर्तन आएर यो अझ सजिलै फैलिन नसकोस्।

यही चिन्ताले अशोक विश्वविद्यालयका भारतीय अनुसन्धानकर्ता फिलिप चेरियन र गौतम मेननलाई नयाँ ‘पियर-रिभ्युड’ मोडेलिङ गर्न प्रेरित गर्‍यो, जसले मानिसमा H5N1 को प्रकोप कसरी फैलिन सक्छ र फैलिनुअघि नै यसलाई रोक्न कस्ता प्रारम्भिक उपायहरू अपनाउन सकिन्छ भन्ने कुराको अनुकरण (सिमुलेशन) गर्छ।

अर्को शब्दमा भन्नुपर्दा, बीएमसी पब्लिक हेल्थ जर्नलमा प्रकाशित उक्त मोडेलले वास्तविक संसारको तथ्याङ्क र कम्प्युटर सिमुलेशनको प्रयोग गरेर वास्तविक जीवनमा प्रकोप कसरी फैलिन सक्छ भनेर देखाउँछ।

‘मानिसमा H5N1 महामारीको खतरा वास्तविक हो, तर हामी राम्रो निगरानी र थप चुस्त जनस्वास्थ्य प्रतिक्रिया मार्फत यसलाई रोक्ने आशा गर्न सक्छौँ,’ प्राध्यापक मेननले बीबीसीलाई बताए।

अनुसन्धानकर्ताहरू भन्छन्, ‘बर्ड फ्लुको महामारी चुपचाप सुरु हुनेछ: एउटा सङ्क्रमित चराले मानिसलाई भाइरस सार्नेछ - सम्भवतः किसान, बजारमा काम गर्ने कामदार वा कुखुराको रेखदेख गर्ने व्यक्तिलाई। त्यहाँबाट, खतरा त्यो पहिलो सङ्क्रमणमा होइन तर त्यसपछि के हुन्छ भन्नेमा निहित छ: निरन्तर मानिसबाट मानिसमा सर्ने सङ्क्रमण।’

किनकि वास्तविक प्रकोपहरू सीमित र अव्यवस्थित तथ्याङ्कबाट सुरु हुन्छन्, अनुसन्धानकर्ताहरूले ‘भारतसिम’  को प्रयोग गरे, जुन कोभिड-१९ मोडेलिङका लागि बनाइएको ‘ओपन-सोर्स’ सिमुलेशन प्लेटफर्म हो, तर अन्य रोगहरूको अध्ययन गर्न पनि यो बहुउपयोगी छ।

नीति निर्माताहरूका लागि मुख्य सन्देश भनेको प्रकोप नियन्त्रण बाहिर जानुअघि कदम चाल्ने समयसीमा कति साँघुरो हुन सक्छ भन्ने हो, अनुसन्धानकर्ताहरू भन्छन्।

जब सङ्क्रमितको सङ्ख्या लगभग दुई देखि १० नाघ्छ, यो रोग प्राथमिक र माध्यमिक सम्पर्कभन्दा बाहिर फैलिने सम्भावना हुने उक्त अध्ययनले अनुमान गरेको छ ।

प्राथमिक सम्पर्क भन्नाले सङ्क्रमित व्यक्तिसँग प्रत्यक्ष र नजिकको सम्पर्कमा आएका मानिसहरू बुझिन्छ, जस्तै घरका सदस्यहरू, हेरचाह गर्नेहरू वा नजिकका सहकर्मीहरू। माध्यमिक सम्पर्क भन्नाले ती व्यक्तिहरू हुन् जसले सङ्क्रमित व्यक्तिलाई भेटेका छैनन् तर प्राथमिक सम्पर्कमा रहेका व्यक्तिसँग नजिकको सम्पर्कमा आएका छन्।

यदि केवल दुईवटा केस पत्ता लाग्दा नै प्राथमिक सम्पर्कका घरपरिवारलाई क्वारेन्टाइनमा राखियो भने, प्रकोपलाई लगभग निश्चित रूपमा नियन्त्रण गर्न सकिन्छ, अनुसन्धानले देखाएको छ।

तर १० वटा केस पहिचान हुँदासम्म, सङ्क्रमण व्यापक जनसङ्ख्यामा फैलिसकेको हुने प्रबल सम्भावना हुन्छ, जसले यसको गतिलाई कुनै पनि प्रारम्भिक हस्तक्षेप नगरिएको अवस्थासँग छुट्ट्याउनै नसकिने बनाउँछ।

अध्ययनलाई वास्तविक विश्वको अवस्थासँग जोड्न, अनुसन्धानकर्ताहरूले तमिलनाडुको नमक्कल जिल्लाको एउटा गाउँको मोडेल रोजे - जुन भारतको कुखुरापालन क्षेत्रको मुटु हो। नमक्कलमा १,६०० भन्दा बढी कुखुरा फार्महरू र करिब ७ करोड कुखुराहरू छन्; यसले दैनिक ६ करोडभन्दा बढी अण्डाहरू उत्पादन गर्छ।

९,६६७ बासिन्दाहरूको एउटा गाउँ ‘सिन्थेटिक कम्युनिटी’ (कृत्रिम समुदाय - घरपरिवार, कार्यस्थल, बजार) प्रयोग गरेर सिर्जना गरियो र वास्तविक जीवनको जोखिम अनुकरण गर्न सङ्क्रमित चराहरू राखियो। 

सिमुलेशनमा, भाइरस एउटा कार्यस्थलबाट सुरु हुन्छ - एउटा मध्यम आकारको फार्म वा मासु बजार - र पहिले त्यहाँका मानिसहरूमा (प्राथमिक सम्पर्क) फैलिन्छ, र त्यसपछि घर, विद्यालय र अन्य कार्यस्थलहरू मार्फत उनीहरूले अन्तरक्रिया गर्ने अन्य व्यक्तिहरूमा (माध्यमिक सम्पर्क) सर्छ। घर, विद्यालय र कार्यस्थलहरूले एउटा निश्चित नेटवर्क बनाएका थिए।

प्राथमिक र माध्यमिक सङ्क्रमणहरू ट्रयाक गरेर, अनुसन्धानकर्ताहरूले 'बेसिक रिप्रोडक्टिभ नम्बर' (R0) सहित मुख्य प्रसारण मेट्रिक्सको अनुमान गरे - जसले औसतमा एक सङ्क्रमित व्यक्तिले कति जनालाई भाइरस सार्छ भन्ने मापन गर्छ। वास्तविक विश्वमा महामारी नभएको अवस्थामा, अनुसन्धानकर्ताहरूले यसको सट्टा सम्भावित प्रसारण गतिका विभिन्न दायराहरूको मोडेल तयार गरे।

त्यसपछि उनीहरूले विभिन्न हस्तक्षेपहरू - चराहरू मार्ने, नजिकका सम्पर्कहरूलाई क्वारेन्टाइन गर्ने र लक्षित खोप लगाउने - कार्यहरू लागू गर्दा के हुन्छ भनेर परीक्षण गरे।

नतिजाहरू स्पष्ट थिए। चराहरू मार्ने विधिले काम गर्छ - तर तब मात्र जब भाइरसले मानिसलाई सङ्क्रमित गर्नु अगाडि नै त्यो गरिन्छ।

यदि सङ्क्रमण मानिसमा सरिहाल्यो भने, समयको महत्व सबैभन्दा बढी हुन्छ भन्ने अनुसन्धानकर्ताहरूले पत्ता लगाए।

सङ्क्रमित मानिसहरूलाई अलग गर्ने र घरपरिवारलाई क्वारेन्टाइनमा राख्नाले दोस्रो चरणमा भाइरसलाई रोक्न सक्छ। तर जब तेस्रो चरणको सङ्क्रमण देखिन्छ - साथीहरूको साथी, वा सम्पर्कका सम्पर्कहरू - तब अधिकारीहरूले लकडाउन सहित धेरै कडा उपायहरू लागू नगरेसम्म प्रकोप नियन्त्रण बाहिर जान्छ।

लक्षित खोपले भाइरस आफैं टिकिरहने थ्रेसहोल्ड बढाएर मद्दत गर्छ, यद्यपि यसले घरपरिवार भित्रको तत्काल जोखिमलाई परिवर्तन गर्न खासै मद्दत गर्दैन।

सिमुलेशनहरूले एउटा अप्ठ्यारो अवस्थालाई पनि उजागर गरे। धेरै चाँडो लागू गरिएको क्वारेन्टाइनले परिवारहरूलाई लामो समयसम्म सँगै राख्छ - र सङ्क्रमित व्यक्तिहरूले आफूसँग बस्नेहरूलाई भाइरस सार्ने सम्भावना बढाउँछ। धेरै ढिलो लागू गर्दा, यसले प्रकोपलाई सुस्त बनाउन खासै केही गर्दैन।

अनुसन्धानकर्ताहरू भन्छन् – यो दृष्टिकोणका केही सीमाहरू छन्। यो मोडेल निश्चित घरपरिवारको आकार, कार्यस्थल र दैनिक आवतजावतको ढाँचा भएको एउटा कृत्रिम गाउँमा निर्भर छ। यसले प्रवासी चराहरू वा कुखुराको नेटवर्कद्वारा एकैसाथ फैलिने प्रकोपहरूलाई समावेश गर्दैन। न त यसले चराहरू मरिरहेका छन् भन्ने थाहा पाएपछि मानिसहरूको व्यवहारमा आउने परिवर्तनहरू - उदाहरणका लागि मास्क लगाउने - लाई नै हिसाब गरेको छ।

एटलान्टास्थित एमोरी विश्वविद्यालयकी भाइरोलोजिस्ट सीमा लकडावाला अर्को सीमा थप्छिन्, ‘यो सिमुलेशन मोडेलले इन्फ्लुएन्जा भाइरसहरूको धेरै प्रभावकारी संक्रमणको अनुमान गर्दछ।

‘सङ्क्रमण जटिल हुन्छ र हरेक प्रजातिको क्षमता अर्को जस्तै हुँदैन,’ उनी भन्छिन्। उनी थप्छिन्, ‘वैज्ञानिकहरूले अब यो पनि बुझ्न थालेका छन् कि मौसमी फ्लुबाट सङ्क्रमित सबै मानिसले समान रूपमा भाइरस फैलाउँदैनन्।’

उनका अनुसार भर्खरैका अनुसन्धानहरूले फ्लु-पोजिटिभ व्यक्तिहरूको एउटा सानो समूहले मात्र वास्तवमा संक्रामक इन्फ्लुएन्जा भाइरस हावामा छोड्छ भन्ने देखाउँछन् ।

यो कोभिड-१९ मा देखिएको ‘सुपर-स्प्रेडर’ घटनासँग मेल खान्छ, यद्यपि फ्लुको हकमा यसको विशेषता धेरै कम बुझिएको छ - यो एउटा यस्तो खाडल हो जसले मानव जनसङ्ख्यामा भाइरस कसरी फैलिन्छ भन्ने कुरालाई बलियो रूपमा प्रभाव पार्न सक्छ।

• यदि H5N1 मानव जनसङ्ख्यामा सफल भयो भने के हुन्छ?

यसले कोभिड-१९ को सट्टा २००९ को स्वाइन फ्लु महामारीसँग मिल्दोजुल्दो ठुलो अवरोध सिर्जना गर्ने सम्भावना रहेको डा. लकडावाला विश्वास गर्छिन् ।

यो किनभने हामी इन्फ्लुएन्जा महामारीको लागि बढी तयार छौँ। हामीसँग प्रारम्भिक रक्षाका रूपमा H5N1 प्रजातिहरू विरुद्ध प्रभावकारी इजाजतपत्र प्राप्त एन्टिभाइरलहरू छन् र छोटो समयमा प्रयोग गर्न सकिने एचफाइभ खोपहरू भण्डारण गरिएका छन्।

तर ढुक्क भएर बस्नु गल्ती हुनेछ। डा. लकडावाला भन्छिन्, ‘यदि H5N1 मानिसमा स्थापित भयो भने, यो अवस्थित प्रजातिहरूसँग पुनर्गठित वा घुलमिल हुन सक्छ, जसले यसको जनस्वास्थ्य प्रभावलाई बढाउँछ। यस्तो मिश्रणले मौसमी इन्फ्लुएन्जाको स्वरूप बदल्न सक्छ र अस्तव्यस्त र अप्रत्याशित मौसमी महामारीहरू निम्त्याउन सक्छ।

भारतीय मोडेलरहरू तथ्याङ्क प्राप्त भएसँगै सिमुलेशनहरू वास्तविक समयमा चलाउन र अद्यावधिक गर्न सकिने बताउँछन्। परिष्करणका साथ - राम्रो रिपोर्टिङमा ढिलाइ, लक्षण नदेखिएका केसहरूले प्रकोपको सुरुवाती समयमा जनस्वास्थ्य अधिकारीहरूलाई अमूल्य कुरा दिन सक्छन् । यसले नियन्त्रणको ढोका बन्द हुनु अघि कुन कार्यहरू सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण छन् भन्ने बोध गराउँछ।