گوگل نیوز پر ہمیں فالو کریںبھارتی سائنسدانوں نے کمپیوٹر سمولیشنز کے ذریعے H5N1 برڈ فلو کے انسانی وباء میں بدلنے کے خطرے کی پیش گوئی کی ہے۔ اشوکا یونیورسٹی کے سائنسدان فلپ چیریئن اور گوتھم مینن کی تحقیق سے معلوم ہوا ہے کہ وائرس پرندوں سے انسانوں میں منتقل ہونے کے بعد کس طرح تیزی سے پھیل سکتا ہے اور اس کے اثرات کو محدود کرنے کے لیے فوری اقدامات کتنے اہم ہیں۔
برڈ فلو کی موجودہ صورتحال
2003 سے اگست 2025 تک دنیا کے 25 ممالک میں 990 انسانی کیسز رپورٹ ہوئے جن میں 475 افراد ہلاک ہوئے (اموات کی شرح تقریباً 48 فیصد)۔امریکہ میں 180 ملین سے زائد پرندے متاثر ہوئے، 18 ریاستوں میں 1,000 سے زائد ڈیری ہرڈز تک وائرس پہنچا اور کم از کم 70 انسانی کیسز (زیادہ تر فارم ورکرز) سامنے آئے جن میں ایک ہلاکت ہوئی۔
انسانی علامات میں تیز بخار، کھانسی، گلے میں خراش، پٹھوں میں درد، آنکھوں میں سوزش یا بعض اوقات کوئی علامات شامل ہیں۔ فی الحال انسانوں کے لیے خطرہ کم ہے لیکن نگرانی جاری ہے۔
سمولیشن کی تفصیلات
تحقیق میں بھارت سم پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے تامل ناڈو کے نامکل ضلع کے ایک فرضی گاؤں کی ماڈلنگ کی گئی جس میں 9,667 افراد، 1,600 فارمز اور 70 ملین مرغیاں شامل تھیں۔
وائرس کا آغاز فارمز یا مارکیٹس سے ہوتا ہے پھر گھر والوں، نگہداشت کرنے والوں اور ساتھیوں (پرائمری کنٹیکٹس) تک پھیلتا ہے اور بعد میں قریبی رابطوں (سیکنڈری کنٹیکٹس) تک جا سکتا ہے۔
اگر صرف 2 متاثرہ گھرانوں کو قرنطینہ کیا جائے تو پھیلاؤ روکا جا سکتا ہے۔
10 کیسز تک پہنچنے پر لاک ڈاؤن کے بغیر کنٹرول مشکل ہوتا ہے۔
پرندوں کو مارنا (کلنگ) اس سے پہلے سب سے مؤثر اقدام ہے۔ ویکسینیشن سے پھیلاؤ کی مدت بڑھ سکتی ہے، لیکن فوری خطرہ کم نہیں ہوتا۔
ممکنہ انسانی وباء
اگر H5N1 وائرس میں میوٹیشن ہو کر انسانی رابطوں کے لیے زیادہ مؤثر بن جائے تو یہ پرندوں سے انسانوں میں تیزی سے پھیل سکتا ہے۔ موجودہ فلو سٹرینز کے ساتھ ری اسورٹمنٹ غیر متوقع اور شدید وبائیں پیدا کر سکتا ہے۔
امریکی وائرالوجسٹ سیما لاکڈاوالا کے مطابق اگر وباء پھوٹ پڑی تو یہ 2009 کے سوائن فلو جیسا خلل پیدا کرے گی لیکن کووڈ جیسا نہیں کیونکہ انفلوئنزا کے لیے ویکسین اور اینٹی وائرلز دستیاب ہیں۔
نتیجہ اور سفارشات
پروفیسر گوتھم مینن نے کہاکہ H5N1 کی انسانی وباء کا خطرہ حقیقی ہے لیکن بہتر نگرانی اور فوری عوامی صحت کے اقدامات سے اسے روکا جا سکتا ہے۔
یہ تحقیق ابتدائی مداخلت کی اہمیت واضح کرتی ہےکیونکہ تاخیر سے کنٹرول کے مواقع محدود ہو جاتے ہیں۔ ماڈل کو حقیقی ڈیٹا سے اپ ڈیٹ کر کے حکام کے لیے رہنمائی فراہم کی جا سکتی ہے۔
