Tudományos összefoglaló 2023 utolsó hete

Az évszázad végére kevés rokona lesz mindenkinek

Az évszázad végére a jelen projekciók alapján az emberi globális populáció már csökkenésnek fog indulni. A populációméret viszont csak egy szám, az egyes ember szempontjából fontosabb, hogy az őt milyen rokonai veszik körül (az ismerősök fontosak, a legbiztosabb kapcsolat mégiscsak a rokonság). Míg egy növekvő, fiatal populációban sok testvére, unokatestvére, unokahúga és unokaöccse van valakinek, addig egy öregedő társadalomban inkább gyerekei, unokái, akár dédunokáig és hasonlóan szülei, nagyszülei és dédszülei vannak. Tehát a horizontális nagycsaládot felváltja a vertikális család. A generációk közötti korkülönbség is folyamatosan növekedni fog. Így egyre korábban jöhet el, hogy a gyerekeknek a szüleik gondozásával is foglalkozni kell, így az informális ellátórendszerről (család) a szociális ellátórendszerre fog áthelyeződni a hangsúly. Amit amúgy én nem bánok, pontosan az az egyik megoldása az öregedő társadalomnak, hogy közösen vállaljuk az idősek gondozását, ahogy a gyerekek óvodáztatását / iskoláztatását is átvette a közösség az egyes családok helyett.

Alburez-Gutierrez, D., Williams, I. és Caswell, H. 2023. Projections of human kinship for all countries. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 120(52): e2315722120

Mit tudhatunk meg 40 ezer órányi bababeszédből?

1001 2–48 hónapos gyermek több napi hangfelvételét elemezve azt találták, hogy amely gyermek körül többet beszélnek, az maga is több beszédhangot ad vagy beszél. A társadalmi-gazdasági háttér vagy a gyermek neme viszont ezt nem befolyásolta (ellentétben egyes korábbi, de kisebb mintán végzett elemzéssel). Tehát sokat kell beszélni a csecsemőkkel, mesélni nekik, bemutatni a világot. Lehet, hogy nem fognak rögtön beszélni és szép kerek mondatokban válaszolni nekünk, de az agyuk már tanulja a nyelvet és az izmaik a hangadáshoz szükséges mozgásokat.

Bergelson, E., Soderstrom, M., Schwarz, I.-C., Rowland, C. F., Ramírez-Esparza, N., R. Hamrick, L., Marklund, E., Kalashnikova, M., Guez, A., Casillas, M., Benetti, L., Alphen, P. v. és Cristia, A. 2023. Everyday language input and production in 1,001 children from six continents. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 120(52): e2300671120

A csimpánzok és a bonobók is felismerik a régóta nem látott csoporttársaikat

Elég régóta figyelünk meg emberszabásúakat és elég régóta pontosan vezetjük állatkertekben, hogy ki merre van vagy éppen nincs, hogy fényképeket lehet mutatni csimpánzoknak és bonobóknak, amelyen általuk régóta nem látott és teljesen ismeretlen fajtársuk van. Amelyikre inkább néznek, azt ismerik. 10 éve nem látottakat simán felismernek és akár 26 év után is ismerősnek tűnhet valaki. Ugyanannyira felismerik a rokonaikat, mint a nem rokon régi csoporttársakat. Azoknak a képét inkább nézték, akikkel jó volt a viszonyuk. Az elválás óta eltelt idővel nem változott a nézés hosszúsága.

Lewis, L. S., Wessling, E. G., Kano, F., Stevens, J. M. G., Call, J. és Krupenye, C. 2023. Bonobos and chimpanzees remember familiar conspecifics for decades. Proceedings of the National Academy of Sciences 120(52): e2304903120

Vízszintjelentés polipgenomokkal

A jégkorszakok közötti melegebb időszakban az óceánok szintje magasabban volt. A mostani ember okozta gyors felmelegedés okán is olvad a sarkokon levő jégtakaró és így nőhet az óceánok vízszintje. De nem tudjuk mennyire fog megnőni. Fura módon a biológia segíthet ennek a bizonytalanságnak a feloldásában. Egy az Antarktisz körüli tengerekben élő polipfaj (Pareledone turqueti) genetikai állományát elemezték. Amennyiben az elkülönülésük a köztük levő jég okán régóta fennáll, úgy genetikai állományukban keveredésre utaló jel nem igazán van. Viszont pontosan ezt találták és a keveredés ideje megfelel a legutóbbi jégkorszak közötti időnek (interglaciális). Tehát akkor ezek a jéghegyek nem akadályozták a populációk keveredését, mert nem léteztek. A tengerszint magasabb volt.

A fekete nyilak jelzik, hogy milyen génáramlásnak kellett lennie. A szürke helyek a jelenlegi Antarktisz. Bal felső sarokban a polipnak a képe.

Lau, S. C. Y., Wilson, N. G., Golledge, N. R., Naish, T. R., Watts, P. C., Silva, C. N. S., Cooke, I. R., Allcock, A. L., Mark, F. C., Linse, K. és Strugnell, J. M. 2023. Genomic evidence for West Antarctic Ice Sheet collapse during the Last Interglacial. Science 382(6677): 1384–1389

A pénz a pénzzel találkozik, a városokban

Nem fog senkit meglepni, hogy a hasonló társadalmi-gazdasági helyzetű emberek találkoznak leginkább. Hasonló környéken élnek, hasonló szórakozóhelyekre járnak, hasonló státuszú emberekkel ismerkednek és házasodnak. Egyes elméletek alapján a városok egyfajta olvasztótégelyek, amelyekben mindig ki van téve az ember más társadalmi státuszú embereknek, azaz csökkentik a szegregációt. Az adatok nem ezt mutatják!

9,5 millió ember 1,5 milliárd kapcsolatát elemezték a mobiljuk helye alapján az USA-ban. Az éjszakai tartózkodási helyük alapján meghatározták a gazdasági státuszukat az adott helyen jellemző lakásbérleti árak alapján. Majd megnézték, hogy milyen más emberekkel töltött 5 percet 50 méteres körben. Ez nem jelenti, hogy beszélgettek, de legalább láthatták egymást, mert mondjuk azonos étteremben voltak vagy ugyanott vásároltak. A nagyvárosokban sokkal magasabb volt a szegregáció, mint a kisebb (100 ezer fő alatti) településeken. Ennek oka így utólag érthető: egy nagyvárosban több lehetőség van a szegregációra. Van étterem New Yorkban, ahol $10 egy étel, ahol $100 és ahol $1000. Más boltokba, más borbélyhoz, más szórakozóhelyekre járhatnak az emberek a pénztárcájuknak megfelelően. Egy kisebb településen az elkülönülés lehetősége is csekélyebb.

Nilforoshan, H., Looi, W., Pierson, E., Villanueva, B., Fishman, N., Chen, Y., Sholar, J., Redbird, B., Grusky, D. és Leskovec, J. 2023. Human mobility networks reveal increased segregation in large cities. Nature 624(7992): 586–592

---

Egy ideje minden héten (vagy legalábbis elvben, mostanában ritkábban) végignézem a Science, Nature és PNAS folyóiratok a heti számait, hogy van-e bennük valami nekem érdekes. Szinte mindig van és szinte soha sincs időm őket végigolvasni. Párnak legalább az összefoglalóját átfutom. A fő üzenet amúgy ennyiből is megvan. Egy ideje elmélkedem azon, hogy miért ne írjam meg egyszerűen azt, hogy miket találtam érdekesnek ezen hétről és csak nagyon röviden írni róluk. Megértéshez kevés, de információnak talán jó. Ez december 18-ai PNAS, december 22-ei Science és a december 21-ei Nature átolvasásának eredménye.

COVID többlethalálozás

A COVID-19 világjárvány hivatalosan 5,8 millió ember életét követelte. Ez a szám szinte biztos alulbecsli a tényleges halottak számát. A jelenlegi becslések szerint 12–22 millió áldozata lehet a járványnak.

Halottak máglyái Indiában.
Forrás: https://www.science.org/content/article/covid-19-may-have-killed-nearly-3-million-india-far-more-official-counts-show

Azt biztosra tudjuk, hogy a legjobb egészségügy mellett sem tesztelnek mindenkit és állapítják meg pontosan a COVID-19 szövődményeként fellépő halált, így mindenütt kevesebb a hivatalos szám, mint a tényleges. A kérdés, hogy mennyivel.

Erre alkalmazhatjuk az többlethalálozást. Ez a legegyszerűbben azt jelenti, hogy a korábbi évek átlagához képest hányan haltak meg. Ez a többlet így vagy úgy a járvány számlájára írható.

A többlethalálozást kiszámolni nem is olyan egyszerű

A többlethalálozásban a COVID-19-ben elhunytak benne vannak, de benne van az egészségügyi rendszer összeomlásából fakadó többlethalálozás, más természetes okokból történő halálozás, nem természetes okból történő halálozás és az extrém történesekből (háború, katasztrófa) eredő halálozás. Ezekből az utóbbiból szerencsére kevés volt. Hegyi-Karabah körül volt háború, illetve 2020 augusztusában Nyugat-Európában extrém meleg pusztított.

Továbbá az összehasonlítás alapja az előző évek, de a legtöbb ország, ahonnan jó adatok vannak öregszik, és évről évre többen halnak meg. Tehát 2020-ban több halottat vártunk volna járvány nélkül is, mint a 2015-2019-es átlag. Ezt a demográfusok persze figyelembe tudják venni.

Kevesebb ember halhatott meg más fertőző betegségben és autóbalesetben

A többlet mortalitás lehet negatív is. Azaz elképzelhető, hogy egy adott időszakban a járvány alatt egy országban kevesebben halnak meg a sokévi átlagnál. Ami jó COVID ellen, az jó más fertőző betegségek ellen is, illetve az autóbalesetek kevesebb számát szokták emlegetni. Új Zélandnak például ilyen negatív többlet mortalitása volt (Kung et al. 2021), mert kevesen haltak meg COVID-ban és még az influenzaszezon is elmaradt.

Karlinsky és Kobak (2021) Magyarországra is a hivatalos COVID-19 halálozásnál kevesebb többletmortalitást becsült (24 ezer többlet az első három hullámban a 30 ezer COVID halottal szemben). A többlethalálozás így is jelentős!

Szürke vonal a sokévi átlag, a 2020-as többlethalálozás piros, a 2021-es kék vonallal jelölve. A piros szám a becsült többlethalálozás.

Angliában a nem-covid fertőzéssel kórházba kerülő gyerekek száma jelentősen csökkent (Kadambari et al. 2022). Bár a szerzők is megjegyzik, hogy a szülők SARS-CoV-2 fertőzéstől való félelme csökkentheti az orvoslátogatások számát, itt mégiscsak súlyos fertőzésekről van szó, és egy 50–90%-os csökkenés az előző évekhez képest nem tudható be ennek. A sokkal jobb higiéniás eljárások, a zsebkendőbe/könyökhajlatba köhögés, a távolságtartás, maszkviselés segít a fertőzések csökkentésében. Természetesen a lezárásoknak is volt hatása, amelyeket viszont nem várunk vissza.

Általánosan elmondható továbbá, hogy kevesebb közúti baleset volt a lezárásoknak köszönhetően (meg esetleg az emberek amúgy is kevesebbet mentek ide-oda). Ez viszont nem kötelezően csökkentette a közúti balesetekhez köthető halálozást. Egy amerikai felmérésben azt találták, hogy bár a balesetek száma jelentősen csökkent, a súlyos vagy halálos kimenetelüeké nem (Qureshi et al. 2020). Görögországra nézve viszont a halálozás is csökkent (Vandoros 2021).

És ott van még az elmaradt kezelések okozta többlethalálozás

Erről én nem sokat tudok. Valahogy az a közvélekedés, hogy ilyen van, minden cikk megemlíti, hogy ennek lehet hatása, bár a mértékére nem mondanak semmit. A többlethalálozásban elenyészőnek tekintik. Nagyon nehéz mérni, mert ugye valaminek az elmaradásának a hatását kéne mérni, nem pedig valaminek a hatását. És ezt természetesen össze kéne hasonlítani valami adattal, ami arra utal, hogy az elmaradás nélkül mi történt volna.

Egy spanyol tanulmány jól mutatja a problémát (Moreno et al. 2021). Lényegében szívkatéteres vizsgálatok és operációk elmaradásának a hatását vizsgálták. Követték, hogy mi történik a betegekkel, akiknek a tervezhető műtétét későbbre kellett halasztani. A 2158 páciensből 36 halt meg. Volt olyan, aki ez alatt az idő alatt meghalt szív és érrendszeri problémában (24 személy) (tehát abban, amin segíteni próbáltak volna a beavatkozással). De a halottak között volt olyan is, aki teljesen másba halt bele (12 személy). Ezt a számot most mivel kéne összehasonlítani? Az orvosi ellátást időben megkapókhoz képest? A sokévi átlaghoz képest?

A jó adat ritka, mint a fehér holló

Egyes országokból nagyon jó adatok állnak rendelkezésre. Szabadon hozzáférhetőek például a demográfia adatok is. Nálunk a KSH közli ezeket. Egy pillantás az alábbi térképre, amely a halálozási adatbázisban szereplő országokat jelöli, kitűnik, hogy a világ legnépesebb országairól (Kína (1.), India (2.), Indonézia (3.), Pakisztán (5.), Nigéria (7.), Banglades (8.)) nincs adat. Ezen országokban 3 milliárd ember él. Földünk lakosságának majdnem a feléről igen keveset tudunk. Tehát a becslés szórása nem azért óriási (az alsó és a felső érték között 10 millió fő van) mert az öregedéssel nehéz számolni, vagy eltérnek a halálokok meghatározása vagy az el nem végzett kezelések hatásának számítására nincs jó mód, hanem mert a világ jelentős részéről nincs jó adat.

A kékkel jelölt országokból van mortalitási adat. A szürkékből pedig nincs.

És itt nem kevéssé ismert afrikai országokról van csak szó, hanem a földi népesség igen jelentős részéért felelős Indiáról vagy Kínáról is. Indiában hivatalosan fél millió áldozata van a járványnak. A becslések ezt 1-7 millió közé teszik a valós számot. Jha és munkatársai (2021) 3,2 millióra becsülik az Indiai COVID-19 halottakat. Az eltérés oka, hogy a bármilyen okból elhunytak pontos számát sem lehet tudni a Föld második legnépesebb országában. A vidéki helyekről lehet, hogy sohasem jut el a központi adatbázisba, hogy valaki már nincs az élők sorában. A halál okát pedig a legritkább esetben állapítja meg hozzáértő személy. Az említett kutatásban (Jha et al. 2021) telefonon kérdeztek meg 137.289 személyt. Nem egyszerre, hanem hetente olyan 2100-at, hogy időben is lehessen a COVID járvány alakulását nyomon követni. Ebben csak megkérdezték, hogy a válaszadó szerint volt-e COVID beteg és COVID halott a családjában. Ezt az adatot egy kicsit még masszírozták, és így jött ki a 3,2 milliós becslés.

Lewnard és munkatársai (2021) Chennai provinciára nézték meg a többletmortalitás alakulását. Itt jók a rendelkezésre álló demográfiai adatok, a pontos halálozási számok ismertek. A járvány alatt tapasztalt többletmortalitás jelentős és legalább háromszorozni kell a hivatalos COVID halálozás értéket. Ahogy szerte a világban, itt is igaz, hogy lezárások alatt bizonyos halálokok csökkentek, aminek következtében például a fiatal férfiak esetében csökkent a halálozás. Érdekes továbbá, hogy ezek az adatok is alátámasztják az első (2020 tavasza) és a második hullám (2021 tavasza) közötti eltérést annak szociológiai vetületében. Az első hullám a gazdagok hulláma volt szerte a világban. Az üzletemberek és a turisták hordták a fertőzést és a gazdagabb országokat vagy országok gazdagabb lakosságát érintette. Az indiai második (nálunk az már a harmadik volt) hullám viszont a szegényebbeket sújtotta sokkal inkább. Az indiai COVID halálozás zöme ekkorra tehető.

A számokkal való zsonglőrködés persze leginkább a demográfusokat és a járványtanászokat érdekelheti. Viszont a halálozás, a betegség miatti munkanapok kiesése vagy az elhúzódó tünetek gyakorisága segít megérteni, hogy mekkora veszéllyel nézünk szembe. A „mind meghalunk” és a „lehet, hogy párszor hapcizol” között olyan óriási a lehetőségek tárháza, hogy igenis szükség van ezekre a számokra és utána arra, hogy egy erre kiképzett szakember elmondja, hogy akkor az nekünk, kontextusában mit mond.

Ez nem én vagyok, de írhatok arról, hogy a szakemberek szerte a világban foglalkoznak ezzel.

Hivatkozott irodalom

• Kadambari, S., Goldacre, R., Morris, E., Goldacre, M. J. és Pollard, A. J. 2022. Indirect effects of the covid-19 pandemic on childhood infection in England: population based observational study. BMJ 376: e067519
• Kung, S., Doppen, M., Black, M., Hills, T. és Kearns, N. 2021. Reduced mortality in New Zealand during the COVID-19 pandemic. The Lancet 397(10268): 25
  
• Vandoros, S. 2021. COVID-19, lockdowns and motor vehicle collisions: empirical evidence from Greece. Injury Prevention, injuryprev-2020-044139
  
• Qureshi, A. I., Huang, W., Khan, S., Lobanova, I., Siddiq, F., Gomez, C. R. és Suri, M. F. K. 2020. Mandated societal lockdown and road traffic accidents. Accident Analysis & Prevention 146: 105747
  
• Karlinsky, A. és Kobak, D. 2021. Tracking excess mortality across countries during the COVID-19 pandemic with the World Mortality Dataset. eLife 10: e69336
  
• Jha, P., Deshmukh, Y., Tumbe, C., Suraweera, W., Bhowmick, A., Sharma, S., Novosad, P., Fu, S. H., Newcombe, L., Gelband, H. és Brown, P. 2022. COVID mortality in India: National survey data and health facility deaths. Science, DOI:10.1126/science.abm5154
  
• Lewnard, J. A., Mahmud, A., Narayan, T., Wahl, B., Selvavinayagam, T. S., Mohan B, C. és Laxminarayan, R. 2021. All-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Chennai, India: an observational study. The Lancet Infectious Diseases, DOI:10.1016/S1473-3099(21)00746-5
  
• Moreno, R., Díez, J.-L., Diarte, J.-A., Macaya, F., de la Torrre Hernández, J.-M., Rodríguez-Leor, O., Trillo, R., Alonso-Briales, J., Amat-Santos, I., Romaguera, R., Díaz, J.-F., Vaquerizo, B., Ojeda, S., Cruz-González, I., Morena-Salas, D., Pérez de Prado, A., Sarnago, F., Portero, P., Gutierrez-Barrios, A., Alfonso, F., Bosch, E., Pinar, E., Ruiz-Arroyo, J.-R., Ruiz-Quevedo, V., Jiménez-Mazuecos, J., Lozano, F., Rumoroso, J.-R., Novo, E., Irazusta, F. J., García del Blanco, B., Moreu, J., Ballesteros-Pradas, S. M., Frutos, A., Villa, M., Alegría-Barrero, E., Lázaro, R. és Paredes, E. 2021. Consequences of canceling elective invasive cardiac procedures during Covid-19 outbreak. Catheterization and Cardiovascular Interventions 97(5): 927–937
  

Hol és mennyien éltek a vadászó-gyűjtögetők?

Történetünk során volt egy periódus, amikor minden emberpopuláció vadászó-gyűjtögető volt. Még nem találták fel a mezőgazdaságot vagy a pásztorkodást. Hol és milyen népsűrűségben élhettek eleink, akiknek a száma olyan 10 millió lehetett?

1. ábra. (A) Mi korlátozza leginkább az népességnövekedést? Piros: kórokozók; kék: kevés faj; zöld: kevés elsődleges termelés. (B) Jósolt egyedsűrűség logaritmusa. 0-nál 1 fő/100 km2, 1-nél 2,7 fő/100 km2, 5,1-nél pedig 164 fő/100 km2.

A legnagyobb népsűrűséget Pápua Új Guinea területére, az Amazonasz területére, az Észak-Amerikai Keleti parta és Dél-Afrika tengermelléki területére helyezik. Ezen eredményt úgy kapták, hogy vették a most élő vagy történelmi dokumentumokból számolható vadászó-gyűjtögető népek egyedsűrűségét. Megnézték, hogy az adott területen mekkora a elsődleges termelés (lényegében a növények által megkötött széndioxid mennyisége, azt mutatja, hogy mennyi növényi anyag keletkezik, s ugye főleg azt eszünk, vagy az általunk vadászott élőlények azt eszik), mekkora a fajdiverzitás (több faj általában jobb), illetve milyen gyakoriak egyes rusnya fertőző betegségek (malária, dengue-láz, filariae, tífusz, tripanoszóma, leishmaniasis, bilharziózis, pestis, lepra, és spirochaeták).

2. ábra. (A) elsődleges termelés, (B) faj-diverzitás és (C) parazitanyomás.

Ezen adatbázisok alapján magas elsődleges termelés a trópusi égövön van, fajdiverzitás az Amazonas vidékén és Óceániában magas, sok kórokozó meg Afrika trópusi részén és Dél-Ázsiában található (2. ábra).

Az ismert vadászó-gyűjtögető csoportok (lásd alább) zöme Észak-Amerikában és Ausztráliában él. Az ő környezet és népesség összefüggésük alapján lehet becslést tenni arra, hogy milyen körülmények között mekkora népesség-sűrűséget várunk.

3. ábra. A feldolgozott vadászó-gyűjtögető csoportok helye fekete pöttyel jelölve. A környezeti feltételek alapján becsült magas egyedsűrűségű helyek pirossal.

A sok vadászó-gyűjtögetőt eltartó vidékeken most nem találunk (vagy nem mindegyiken) vadászó-gyűjtögetőket. Ezek a területek elég nagy egyedsűrűséget tettek lehetővé, hogy kialakuljon a mezőgazdaság (a kultúrához kell egy bizonyos populációméret) (Nyugat-Európa, Amerika partmenti területei, Kaukázus) vagy a gyarmatosításkor váltak mezőgazdasági területekké (Ausztrália, Új-Zéland).

A tanulmányban nem az az érdekes, hogy a több élelem mellett több ember él. Ez triviális. Az azonban nem, hogy esetleg egyes helyeken a kórokozók nagyon korlátozhatják az egyedsűrűséget. Ne feledjük, hogy még a 164 fő/100 km2, ami a legmagasabb érték az 1-es ábrán, Ausztrália és Kanada átlagos népsűrűsége is ennek a duplája (ami úgy jön ki, hogy az irdatlan ország nagy része lakatlan). Magyarországon a népsűrűség 10600 fő/100 km2. A vadászó-gyűjtögetők egyenletesebben foglalták el a területet, s így a fertőző betegségeknek nem volt annyi lehetősége lokálisan nagyon elterjedni. A városiasodással lett egyre jellemzőbb a járványok terjedése. Ennek ellenére úgy tűnik, hogy van olyan hely, ahol a kórokozók korlátozzák a népsűrűséget. Afrika, Dél-Amerika és Dél-Kelet Ázsia trópusi része, ahol ugye rengeteg faj van és nagyon magas az elsődleges termelés.

A különböző helyeken más és más problémát kellett megoldani. Európában több élelmet kellet termelni, míg egyes trópusi területeken a betegségeket kellett valahogy leküzdeni. Az előbbit értjük: a technológiai fejlődés lehetővé tette számunkra, hogy hűsebb területeken is elegendő élelmet állítsunk elő. A kórokozók kérdése összetettebb. Egyrészről a nagyon fertőzött területek jelenleg a legsűrűbben lakottak (gondoljunk Indiára vagy Kínára). Amiből következne, hogy valahogy kordában lehet tartani a kórokozókat. Viszont az is igaz, hogy ezeken a területeken nem olyan jó élni. Gazdasági fejlettség szempontjából elmaradnak az északi, kevésbé termékeny, de kevésbé fertőzött területektől.

A jelennel kapcsolatban felhívja a figyelmet arra, hogy a klímaváltozás miatt északra húzódó betegségek nem fogják csökkenteni Európa népsűrűségét. De sokkal rosszabb hellyé fog válni, mint amilyen most. Lehet, hogy Soros helyett inkább a klímaváltozást kéne megállítani?

Hivatkozott irodalom

Tallavaara, M., Eronen, J. T. és Luoto, M. 2018. Productivity, biodiversity, and pathogens influence the global hunter-gatherer population density. Proceedings of the National Academy of Sciences 115(6): 1232–1237
Burger, J. R. és Fristoe, T. S. 2018. Hunter-gatherer populations inform modern ecology. Proceedings of the National Academy of Sciences 115(6): 1137–1139

Mennyi az emberi generációs idő?

Hány év telik el két emberi generáció között? Erre a legtöbben valahol 20 és 25 év közötti értéket mondanának. Családfák és genomok analízise alapján viszont nők esetében 25-30 év között van egy generáció, míg férfiaknál 30-35 között.

Általános, hogy kb. 20 éves emberi generációs idővel számolunk. Néha pironkodva hozzátesszük, hogy mostanság több, mert később szülnek a nők. Viszont az átlagos generációs idő nem azonos az első szülés idejével (első gyermek születésekori korral)! Az a legrövidebb generációs időt adja meg, de a későbbi gyerekek esetében a generációs idő egyre hosszabb. Elsőszülött lányomtól 27,3 év választ el. Elsőszülött fiamtól 28,6 év, míg a második fiamtól 35,2 év. Átlagosan tehát 30,37 év a generációs idő köztem és a gyerekem között. Mint látni fogjuk ezzel még inkább a csekély átlagos generációs időt erősítem.

Az egyházi feljegyzések, amelyek a házasságok, születések és halálok dátumát jó pár száz évre visszamenőleg is jegyzik, csodálatosan gazdag információforrások a demográfiát kutatóknak. Izlandi és Kanadai (Quebec) feljegyzések alapján meg lehetett állapítani az utóbbi 200-300 évre a generációs közötti különbséget. Az Izlandi adatok alapján a nők között átlagosan 28-29 év telik el. A férfiak között 31-32 év. A Kanadai adatok alapján nőknél 30, férfiaknál 34 év az átlagos generációk közötti idő. XX. századi információk alapján a teljes világ fejletlenebb részére ezek a számok 28,3 év és 31,8 év nők és férfiakra. Európában 1960-2000-es időszak átlagára 27,3 év nőknél és 30,8 férfiakra. A fejlettebb országokra itt alacsonyabb átlag jön ki, ami viszont nem jelenti, hogy előbb vállalnának gyereket, sokkal inkább, hogy nem túl hosszú ideig.

A fenti adatok esetében még mindig lehet azt mondani, hogy ez a "fejlett" XIX. és XX. század (igaz egyes adatok a XVIII. századra nyúlnak vissza) és a világ fejlettebb része (meg amikor nem). Vadászó gyűjtögető népekre (igaz az XX. századi adatgyűjtés) 25,6 éves és 31,5 éves generációs idők jöttek ki (nő/férfi). Tehát ez sem tér el nagyon a fentiektől.

Egy friss cikk viszont megpróbálja a generációs időt sokkal hosszabb időtávban megállapítani, egészen az elmúlt 45 ezer évre! Az alkalmazott elv az, hogy amikor az európaiak keveredtek a neandervölgyiekkel, akkor viszonylag nagy DNS darabok kerültek tőlük a mi genomunkban. Az évek során ezek a gének rekombinálódtak az emberi génekkel, s így egyre rövidebbek lettek. A rekombinációs valószínűség is viszonylag állandó, s így rekombinációs események száma megmondhatja, hogy hány generáció telt el két időpont között. Persze ehhez ismerni kéne a generációs időket. Bizonyos időpontokat az ősmaradványokból ismerhetünk.

Radiokarbon kormeghatározás és a neandervölgyiekkel való keveredés óta eltelt idő (generációkban) összefüggése. A két kormeghatározási módszer jó egyezést mutat (egymást erősíti). Az adatpontok különböző ősi maradványokból vett DNS genomok (a CEU az 1000 emberi genom projekt európai részét jelenti).

Ezekhez illeszthetjük a genetikai adatokat különböző generációs időket feltételezve. Az a generációs idő a "nyerő", amely mellett a legjobban illeszkednek az adatok. A bonyolult szimulációs módszerek részleteitől magamat is megkíméltem (a nyájas olvasókat pláne!). A megfelelő illeszkedés 26-30 éves átlagos generációs időkkel kapták meg. Ez ugye arra enged következtetni, hogy a reproduktív kor egésze nem nagyon változott az évtízezredek során. Direkt reproduktív kort és nem első gyermek születésének idejét, gyerekek közötti időt vagy gyerekszámot írtam. Az minden bizonnyal változott. Az átlag generációs idő viszont nagyjából az első gyerek születése és az utolsó gyerek születése között van. Természetes fertilitású populációkban (ez a szép megfogalmazása annak, hogy nem használnak fogamzásgátlót, tehát amint lehet a nő teherbe esik) e két időpont között elég egyenletesen születnek a gyerekek.

Szóval több idő telik el két generáció között, mint ahogy azt általában feltételezzük. Nyugodjunk meg a 20-25 éves feltételezést a tudós társadalom is rutinosan alkalmazza, annak ellenére, hogy ezzel ellenkező adatok már egy ideje rendelkezésre állnak.

A kedves biológushallgatók figyelmét felhívom arra, hogy itt lényegében koeleszcencia számításokról van szó, amelynek alapjait evolúcióbiológia előadáson a sodródás tárgyalásakor elmondtam. Ez is egy alkalmazási lehetősége. Ott általában adottnak vett generációs idők mellett időpontokat szeretnénk meghatározni, itt most ismert idők alapján generációs időt számoltak.

Hivatkozott irodalom

• Tremblay, M., Vézina, H., 2000. New estimates of intergenerational time intervals for the calculation of age and origins of mutations. The American Journal of Human Genetics 66, 651-658
• Helgason, A., Hrafnkelsson, B., Gulcher, J. R., Ward, R., Stefánsson, K., 2003. A populationwide coalescent analysis of Icelandic matrilineal and patrilineal genealogies: Evidence for a faster evolutionary rate of mtDNA lineages than Y chromosomes. The American Journal of Human Genetics 72, 1370-1388 
• Fenner, J. N., 2005. Cross-cultural estimation of the human generation interval for use in genetics-based population divergence studies. Am J Phys Anthropol 128, 415-423
• Moorjani, P., Sankararaman, S., Fu, Q., Przeworski, M., Patterson, N., Reich, D., 2016. A genetic method for dating ancient genomes provides a direct estimate of human generation interval in the last 45,000 years. Proceedings of the National Academy of Sciences 113, 5652-5657

A jövő - problémák és megoldások

A Nature folyóirat pár cikkben körbejárta, hogy milyen problémák és újdonságok várnak ránk ebben az évszázadban. Két cikkben a génszerkesztés és a robotika várható előnyeit és problémáit is körbejárták, de mindkettő figyelmeztetett, hogy az előnyös alkalmazási lehetőségek ellenére ez nem "fenyegeti" az emberiség nagy részét. Van három pont, ami viszont igen. Kettőről szó is lesz.

1. Növekvő populáció, ami megállítható a megfelelő családtervezési programokkal
2. Klímakatasztrófa, aminek költségeit folyamatosan alulértékeljük
3. Szegénység.

Növekvő populáció

Sokan vagyunk! Már írtam róla, s biztosan írni is fogok. Nem lehet eleget hangsúlyozni, hogy a fogyó Európai népesség ellenére világszinten borzalmas probléma, hogy tovább nő a populáció. Van olyan előrejelzés, ami szerint 2100-ra újabb 5 milliárddal leszünk többen. Ennek nagy része az amúgy is borzalmasan szegény fekete Afrikára és Dél-Ázsiára (India és Pakisztán) esne.

Bár a fejlett országokban az öregedés és az alacsony gyerekszám okozhat problémákat, sokkal fontosabb, hogy a nagy populációnövekedés:

• migrációt serkent. Ugye nem kell ecsetelnem, hogy mi ezzel a gond?
• kevés a nő. Sok országban kulturális okokból fiúgyermeket szeretne magának minden család. Nagyon sok a szelektív abortusz, s így több száz millió lány hiányzik. A tovább növekvő populációkban ez probléma tovább növekszik. A pár nélküli fiatal férfiak viszont problémát okozhatnak (megint a migráció jön elő...)
• anyák halálozása. A fejlődő országokban még mindig hihetetlenül sokan halnak bele a szülésbe. Van olyan ország, ahol minden 20 szülő nőből 1 meghal. Ez tovább tetézi az előző pontban említett problémát.
• romló környezet. A hirtelen megugró népesség nagyon gyorsan rombolja a természetet. Biztos egy szemétkupacot szeretnénk Afrika helyett?
• gazdasági stagnálás. Az egyre nagyobb népesség eltartása is nehézkes, s lassítja a gazdaság növekedését. Bár sokáig a populáció növekedése hajtotta a gazdaságot, ez most és előreláthatólag a közeljövőben sem lesz így (szerintem akkor lesz megint fontos a népességnövekedés, amikor új bolygókat kell belakni)
• politikai instabilitás. A munkanélküli fiatalok agresszívekké válnak és helyben és/vagy máshol "problémát" okoznak.

Mi a megoldás? A fogamzásgátlás. A családok alapvetően "vevők" lennének a szélesebb fogamzásgátlásra. Egyes lokális kísérletek jelentős születésszám csökkenést regisztráltak az ingyenes fogamzásgátlás és persze felvilágosító programok elterjedésével. A felvilágosítás itt nem csak a "virágok és méhecskék" dolgot jelenti, hanem bizony a társadalmat meg kell győzni, hogy a családtervezés nem ördögtől való. Sajnos ezt szó szerint meg kell tenni, hiszen több vallás, sajnálatos módon a keresztény is, tiltja a fogamzásgátlást. Talán egy kicsit haladni kéne a korral és nem a múlt problémáira (30-50%-os gyerekhalandóság) adott válasszal ellehetetleníteni a jövőt (12 milliárd ember a Földön, ahol ez a 7 milliárd is nagyon sok).

A gazdag államok felelőssége itt óriási. Nem várható el a gazdasági válságokkal, állandó járványokkal és szerény egészségügyi rendszerrel rendelkező államoktól, hogy sok pénzt költsön egy olyan probléma elkerülésére, ami a jövőben fog kiteljesedni (lásd emberi viselkedést). Nekünk (Európa, Amerika Kelet-Ázsia) elemi érdekünk, hogy a világ többi részének szaporodását kordában tartsuk!

Klímakatasztrófa

Nem tudjuk mennyibe fog kerülni nekünk, ha "beüt a 'ménnykű"! Nem tudjuk mennyibe fognak kerülni az állandó viharok, amelyek megszaggatják a vezetékeket. Nem tudjuk mennyibe kerül, hogy nincs tél, s ezért sokkal több kártevő marad életben. Nem tudjuk mennyibe kerül Magyarország elsivatagosodása. Nem tudjuk mi lesz a part menti területekkel, ha elkezd emelkedni a vízszint. Nem tudjuk, hogy Kairó vagy Bangledesh hányszor fog árvíz alá kerülni.

Mindezeket a költségeket csak ímmel-ámmal vagy sehogy nem veszik figyelembe a modellek, amelyeken azok az elemzések alapulnak, amelyek alapján az új technológiákra való áttérés árát kalkulálják. Nem mindegy, hogy az új technológia 100 dollárja ellenében egy 10 dolláros probléma vagy egy 1000 dolláros probléma áll.

A jelenlegi modellek alulárazzák a probléma nagyságát! Nem veszik például figyelembe, hogy hány embernek kell elhagynia otthonát a klímaváltozás következtében, s ez milyen feszültséget és anyagi kárt okoz a világnak.

Emberi természet

Minden megoldás csak annak a fényében sikerülhet, hogy embereknek kell azt végrehajtani, s az emberek olyanok, amilyenek. Szerencsére egyre jobban ismerjük milyenek vagyunk (vagy inkább egyre kevesebbet hazudunk magunknak). Már nem hazudjuk magunknak, hogy racionálisak lennénk (pláne, hogy az lényegében pszichopatát jelent). Akkor milyenek vagyunk?

• Együttműködőek vagyunk. Főleg persze, ha mindenki együttműködő. Ez jó hír! Számít nekünk, hogy mindenkinek jó legyen.
• Követjük a normákat. Képesek vagyunk változni. A dohányzás egyre kevésbé elfogadott például Európában. Hajlandóak vagyunk védeni a környezetet, például szelektív szemétgyűjtéssel (van itt bőven generációs különbség, de a gyerekeinknek ez már természetes).
• Nem gondolkodunk távlatokban.  Ez gond. Nem nagyon tudunk a jövőről gondolkodni. A most érdekel minket. Ha most valami veszélyes, akkor biztosítjuk magunkat (sokszor értelmetlenül, pl. repülőutakon), de nem rakunk félre öregkorunkra, nem biztosítjuk a házat természeti katasztrófák ellen. A most azonnali pénzre hajtunk. Ha választhatunk, hogy most kapunk 10 dollárt, vagy holnap 11-et, akkor a 10-et választjuk. A klímaváltozás megakadályozásában ez a legnagyobb probléma. A mostani költségek állnak szemben egy távoli, nem kalkulálható, de potenciálisan nagyon magas költséggel. A mostani költség nagyon érzékenyen érint, a távoli nagy költség viszont nem.
• Lusták vagyunk. A szép elképzelések ellenére, nem mindent viszünk végig, amit elterveztünk (legalább egy blogbejegyzés hetente...). Tudjuk, hogy lekapcsolhatnánk a wifit éjjelre, mert úgyis alszunk, de nem tesszük. Kicserélhetnénk sok mindent energiahatékonyabb technológiára, de el kéne menni egészen a boltig (a csoki az más, az létszükséglet). Lustaságunkat csak úgy tudjuk a közjóra felhasználni, hogy a jobb technológiák bevezetése kötelező, legfeljebb lehet ellene tiltakozni (nem fognak). Viszont ha a kormány rosszat művel velünk, akkor is túl sokan inaktívak (lásd kishazánkat).

Minden megoldásnak a fentieket figyelembe kell vennie. Például, ha megmutatjuk, hogy a klímaváltozás nem a távoli jövőben, hanem most okoz extrém meleg éveket (pl. 2015 ilyen volt), akkor az emberek jelennel szembeni rizikóaverzióját lehet mobilizálni, hogy most cselekedjenek. Ha most díjazzuk a modern technológiákra való áttérést, akkor a közvetlen és azonnali előnykeresésünket mobilizáljuk a hosszútávú cél érdekében.

Hivatkozott irodalom

• John Bongaarts. 2016. Development: Slow down population growth. Nature 530(7591):409-412
• Nicholas Stern 2016. Economics: Current climate models are grossly misleading. Nature 530(7591):407-409
• Helga Fehr-Duda & Ernst Fehr 2016. Sustainability: Game human nature. Nature 530(7591):413–415