Prever la próxima pandemia
Las simulaciones por ordenador permiten anticipar la transmisión de enfermedades por el mundo y sugieren cómo reaccionar ante crisis sanitarias globales.
Abundancia del mosquito Aedes aegypti, vector de transmisión del virus del zika, en América Latina (en violeta, valores bajos; en amarillo, elevados). Las infecciones debidas a este virus se han relacionado con casos de microcefalia en neonatos humanos. [CORTESÍA DE N. SAMAY, UNIVERSIDAD DEL NORDESTE]
En síntesis
La epidemiología computacional permite predecir la evolución, en el tiempo y en el espacio, de la transmisión de una enfermedad gracias a simulaciones informáticas.
Recientemente este sector ha experimentado un notable impulso debido a los avances en genómica, a las técnicas de rastreo de la movilidad humana y a la capacidad para analizar ingentes cantidades de datos (big data).
Estos modelos no pueden sustituir al personal médico y sanitario, pero ayudan a anticipar la evolución de la enfermedad y a desarrollar estrategias para combatirla. Son instrumentos útiles en un mundo donde una epidemia en un área remota puede convertirse súbitamente en un peligro global.
Durante el verano de 2014, los datos que llegaban día tras día sobre la epidemia de ébola en África occidental ofrecían un cuadro cada vez más claro de una crisis internacional. La situación parecía fuera de control, con un número de contagios y fallecidos en crecimiento exponencial. Para empeorar las cosas, existía la amenaza de una globalización de la epidemia, apuntada por los primeros casos en Estados Unidos y otros países, tanto europeos como africanos.
Para mi grupo de investigación, que forma parte del Centro para la Inferencia y Dinámica de las Enfermedades Infecciosas, dependiente de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, era por tanto natural unir fuerzas con un equipo de investigadores de tres universidades estadounidenses (la Fred Hutchinson de Seattle, la Universidad de Florida y la Universidad del Nordeste, en Boston) y dos centros de investigación italianos (la Fundación Bruno Kessler de Trento y la Fundación Instituto de Intercambio Científico de Turín) y poner de nuestra parte para contener la epidemia. Pero, en lugar de hacer las maletas y viajar a las zonas afectadas, nos pegamos a los superordenadores durante meses e hicimos números.
Demos un paso atrás. Nuestro trabajo de investigación se desarrolla en el campo de la llamada epidemiología computacional. En otras palabras, creamos en el ordenador una representación algorítmica y tan fiel como sea posible de la población mundial. Después, en ese mundo artificial introducimos una descripción lo más exacta que podemos de los mecanismos de transmisión de la enfermedad. Por último, y por medio de simulaciones digitales, predecimos la trayectoria futura de la epidemia en el tiempo y en el espacio.
Desde luego, este trabajo no puede sustituir al personal sanitario ni a la multitud de voluntarios que, cada vez que sobreviene una epidemia, se erigen como los verdaderos héroes de la situación. Son ellos los que, a menudo arriesgando la propia vida, combaten en primera línea, en los hospitales y en contacto con los enfermos. Pero la epidemiología computacional sí constituye un arma adicional: la «inteligencia» que puede ayudar a quienes están sobre el terreno a anticipar los movimientos del enemigo, proponiéndoles las mejores estrategias para combatirlo. En el caso del ébola, creamos situaciones virtuales a fin de evaluar la eficacia que tendría fabricar unidades de aislamiento para los enfermos, construir equipos para el entierro seguro de los fallecidos, o aplicar la vacuna que acabaría experimentándose con éxito en las fases finales de la epidemia.
https://www.investigacionyciencia.es/revistas/investigacion-y-ciencia/la-conquista-de-los-dinosaurios-740/prever-la-prxima-pandemia-16511
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