Инокуляцию применяли до тех пор, пока британский врач Эдвард Дженнер не предложил намного более безопасный метод. Дженнер с 13 лет практиковался у местного хирурга. Легенда гласит, что именно там он услышал от пациентки-молочницы: “Я никогда не заболею оспой, потому что уже переболела коровьей; теперь мне не грозит страшное лицо в оспинах”. Работавшие со скотом деревенские жители всегда знали, что переболевшие коровьей оспой уже не болеют человеческой. Коровью оспу вызывает вирус, очень похожий на возбудителя оспы. При этом коровья оспа очень легко переносится, практически никогда не вызывает серьезных последствий и не передается другим людям воздушно-капельным путем. Возникающий затем иммунитет к коровьей оспе эффективно защищает и от человеческой.
Четырнадцатого мая 1796 года Дженнер взял материал из пустулы на руке болевшей коровьей оспой молочницы и ввел его в кожу не переболевшего оспой мальчика. Через полтора месяца он инокулировал мальчика человеческой оспой, и тот не заболел. В 1797 году Дженнер отправил в Королевское общество статью, в которой описал свой эксперимент. Новую методику Дженнер назвал вакцинацией (от лат. vaccinia – “коровья оспа”). Королевское общество отвергло статью и рекомендовало автору прекратить изыскания в этой области. Годом позже, проведя еще несколько экспериментов, Дженнер за свой счет опубликовал их результаты в небольшой брошюре. По сравнению с небезобидной инокуляцией вакцинация обладала огромными преимуществами: вакцинированный не заболевал оспой, не заражал ею других и не подвергался значительному риску смертельного исхода. Но новинка опять была принята в штыки: многие известные врачи выступили против, и когда Дженнер отправился в Лондон за добровольцами для продолжения экспериментов, он не смог найти ни одного человека.
Лишь на следующий год Дженнеру удалось заручиться поддержкой нескольких влиятельных врачей, которые стали активно продвигать новый метод. Это позволило провести масштабное исследование, подтвердившее предварительные выводы. Вакцинация стала распространяться по Англии и уже на следующий год достигла других европейских стран. К 1821 году, через сто лет после бостонской эпидемии, вакцинация от оспы стала обязательной в Норвегии, Швеции, Дании и Баварии, а в 1853 году – и в Соединенном Королевстве. Постепенно она полностью вытеснила опасную инокуляцию. Последняя была запрещена сначала в Великобритании, а затем и в других развитых странах.
К 50-м годам XX века был разработан метод массового производства противооспенной вакцины. К этому времени оспа уже была почти полностью истреблена в Европе и Северной Америке, но в развивающихся странах ситуация оставалась катастрофической – ежегодно от оспы погибало до двух миллионов людей.
В 1966 году Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) начала кампанию по полному искоренению оспы. Возможной ее сделал выдающийся советский вирусолог Виктор Жданов. Еще в 1958 году он предложил и обосновал эту программу и с тех пор без устали убеждал скептически настроенную ВОЗ в ее целесообразности и реалистичности. Благодаря объединенным усилиям многих стран, сотням тысяч доз вакцины, произведенных в США и СССР, а также скоординированным усилиям множества организаций и правительств команде под руководством эпидемиолога Дональда Хендерсона удалось сделать то, что еще недавно казалось невозможным. В 1977 году в Судане был зарегистрирован последний случай натуральной оспы. А 9 декабря 1979 года ВОЗ объявила, что болезнь окончательно уничтожена. Так оспа стала первым и пока единственным заболеванием человека, которое удалось полностью искоренить.
Если вы родились после 1982 года, то на вашем плече нет характерного шрама
[91] от противооспенной прививки. Скорее всего, его не будет и у ваших детей и внуков. Хотелось бы верить, что эти шрамы – последнее напоминание о долгой и драматичной истории, развязка которой началась в тот день, когда преподобный Мэзер и доктор Бойлстон решили использовать числа для решения медицинской проблемы.
Глава 7
Статистика и рандомизация
Часовщик играет в кости
К началу XIX века физики и астрономы стали уделять внимание факту, которому раньше не придавали большого значения: одни и те же измерения, например замеры координат небесных тел, никогда не давали в точности тот же результат. Сначала эти расхождения игнорировали, используя одно произвольно выбранное значение. Но постепенно стало понятно, что хотя приборы становятся точнее и разброс полученных значений уменьшается, он никогда не исчезает полностью. Примерно одновременно математики Карл Фридрих Гаусс в Германии и Пьер-Симон Лаплас во Франции попытались сформулировать, как, опираясь на результаты серии измерений, вычислить то одно истинное значение, которое скрывается за ними.
Гаусс и Лаплас обнаружили, что при достаточно большом количестве измерений их результаты распределяются в соответствии с тем, что сейчас мы называем нормальным (или Гауссовым) распределением. Если построить график, разместив по оси x значения измерений, а количество измерений, при которых получено такое значение
[92], – по оси y, мы получим кривую, похожую на колокол: близкие к среднему значения будут встречаться чаще всего, а чем дальше значение от среднего, тем реже оно будет встречаться.
Нормальное распределение характерно для случайных процессов с результатом, складывающимся под влиянием многих независимых воздействий, каждое из которых вносит свой небольшой вклад. Нормальное распределение часто встречается в природе. Так распределены в популяции размеры живых организмов, отдельных органов, тканей, конечностей, некоторые психические и физиологические параметры, такие как коэффициент интеллекта.
Если у вас есть немного свободного времени и пять игральных кубиков, вы можете провести небольшой эксперимент – он поможет понять, почему и как это происходит. Возьмите листок бумаги и начертите оси координат. Ось х разметьте от пяти до тридцати. После каждого броска суммируйте значения выпавших сторон и добавляйте по одному делению по оси y над тем значением суммы, которое выпало. Поскольку средние значения сумм образуются бóльшим количеством комбинаций, а значит чаще, чем очень маленькие или очень большие, то средняя часть графика начнет заполняться намного быстрее.
Вам может понадобиться немало бросков перед тем, как вы увидите характерную кривую нормального распределения. Если у вас не так много времени, воспользуйтесь автоматическим сервисом, который делает то же самое – вы найдете его на сайте Academo.org
[93]. Отметьте галочкой опцию Roll automatically и наблюдайте, как по мере стремительного увеличения количества бросков ваш график все больше становится похож на колокол.
