La crisis sanitaria global ocasionada por el nuevo coronavirus del SARS-CoV-2, surgido en la ciudad china de Wuhan a finales de 2019, supera los 118.000 afectados y más de 4.300 muertos en el mundo.
En un editorial que publica Science Translational Medicine cuatro expertos en epidemiología y matemáticas de varias instituciones estadounidenses piden la creación de un banco mundial de datos que puedan ser compartidos por médicos, científicos y organizaciones sanitarias para avanzar en la lucha contra el virus.
Además, abogan por el uso de modelos de predicción basados en datos que no se centren solo en el número y la distribución geográfica de los casos confirmados y que incluyan cuestiones complejas como variaciones en el patógeno, variables sociales y las distintas intervenciones para frenar la expansión del virus.
Sumar variables para que el modelo sea más realista
Para comprender los desafíos sin precedentes que plantea el SARS-CoV-2 se necesitan modelos que no se basen solo en los casos confirmados y su propagación geoespacial , reiteran. “En cambio, habría que incluir variables como la interacción patógeno-huésped -es decir, cuánto dura la excreción del virus-, el número de partículas infecciosas liberadas, la duración de la estabilidad viral, la heterogeneidad de la diseminación y la existencia de supercontagiadores”.
También habría que considerar los cambios en el genoma viral y variables relacionadas con la organización social, que incluiría la concentración de personas por zona, los desplazamientos al trabajo, las interacciones de contacto, la urbanización y la movilidad, entre muchas otras.
En el ámbito de las intervenciones -añaden-habría que tener en cuenta los impactos de las cuarentenas, la higiene de manos, el uso de mascarillas, las medidas de educación pública para protección personal, las terapias (antivirales y anticuerpos) y las futuras vacunas.
En su opinión, los modelos matemáticos básicos de los brotes epidemiológicos existentes se utilizan para estimar el número de reproducción (Ro), pero no pueden determinar las variables basadas en los patógenos. Estas estimaciones “requerirán observaciones clínicas y encuestas de epidemiología minuciosas”.
Datos de teléfonos móviles
Los investigadores explican que las variables basadas en la sociedad pueden extraerse de los datos demográficos, de transporte y de telecomunicaciones existentes . Las autoridades sanitarias de China ya han empezado a utilizar las ubicaciones temporales de los teléfonos móviles en regiones para proporcionar algunos de los datos necesarios, apuntan.
“Sin embargo, debido a cuestiones de privacidad y seguridad, los organismos encargados de la recopilación de datos en otros países pueden no estar dispuestos a compartir esos datos, incluso durante desastres o emergencias de salud pública”, subrayan.
También señalan que recientes artículos han dado a conocer varios modelos matemáticos que ofrecen un pronóstico en tiempo real de los casos de COVID-19. Pero insisten en que se necesitan modelos más exhaustivos que incluyan variables complejas basadas en patógenos y en sociedad, aunque admiten que su desarrollo puede requerir un tiempo y un esfuerzo considerables -de meses o incluso años-.
No obstante, creen que se podrían utilizar los modelos matemáticos existentes desarrollados para anteriores pandemias de gripe o brotes de SARS y MERS, incluidos los desarrollados por el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales de EE UU. Estos modelos -dicen- tienen en cuenta las variaciones del patógeno, la sociedad y las variables basadas en la intervención.
“Obviamente, su precisión para predecir la propagación de COVID-19 dependerá de la calidad del modelo de transmisión y los datos subyacentes”, aclaran.
Fuente: Lanacion.com