Números al rescate: La ecuación que explica cómo se propaga una epidemia por el mundo

Históricamente, las enfermedades contagiosas han sido una amenaza para la humanidad y epidemias como la lepra, peste bubónica, fiebre amarilla, cólera o el tifus han dejado un rastro de millones de muertos. Si nos remitimos sólo a China, el país oriental cuenta con un amplio registro de infecciones: la gripe asiática de 1957 y 1958; gripe de Hong Kong de 1968 y 1969; gripe aviar con casos en 1997, 2003 y 2013; y el Síndrome Respiratorio Agudo Severo de 2002 y 2003, además del actual coronavirus.

Uno de los misterios que por siglos mantuvo en vilo a los antiguos científicos fue su propagación, debido a que se desconocían tanto los mecanismos de contagio como causas biológicas. El primer intento por explicarlo de una forma lógica vino gracias a Daniel Bernoulli (1700-1782) profesor de anatomía y matemáticas en la Universidad de Basilea, quien formuló un modelo epidemiológico para la viruela, basándose en trabajos de John Graunt en 1662. Aunque el trabajo de Bernoulli fue publicado en 1760 por la Academia de Ciencias de París, nunca fue aceptado oficialmente, incluso tras la muerte por la misma enfermedad del Rey Luis XV de Francia.

Aún así, su postulado sirvió para que a inicios del siglo XX la ciencia considerara sus estudios como una opción más que válida, que desde entonces ha contribuido a desarrollar métodos y planes de contingencia para estos escenarios. Y aunque por ahora no es posible anticiparse a estas cadenas infecciosas, la preparación ante estos eventos es esencial. Ese papel en la actualidad le pertenece a la llamada epidemiología matemática.

http://latercera.com/que-pasa/noticia/el-cientifico-que-anticipo-la-epidemia-del-coronavirus-y-nadie-lo-escucho/992176/

"La epidemiología matemática es el estudio de la propagación de enfermedades infecciosas mediante -por ejemplo- ecuaciones diferenciales que describen el comportamiento de ciertas variables con respecto al tiempo", explica Katia Vogt-Geisse, doctora en matemática de la Universidad de Purdue y académica de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), quien se dedica a crear este tipo de modelos para aplicarlos a la salud pública.

A pesar de lo complejo que pueda parecer, en la práctica la utilidad de estas ecuaciones es muy simple: la idea es que cuando aparezca algún brote, las autoridades estén preparadas para tomar decisiones sobre aspectos como aislamiento o cuarentena, el cierre de colegios, cuándo ejecutar un plan de vacunación y otros.

Para esto se utilizan las llamadas "variables", que en términos de la enfermedad, podrían ser la cantidad de personas infectadas en un momento determinado en el tiempo. Esto va cambiando, así como otras variables que van a apareciendo (fecha, agresividad del virus, etc) y todo esto se modela hacia la ecuación final.

Vogt-Geisse explica que variables como el número de personas infectadas, depende de la tasa de transmisión o qué tan agresivo es el virus. "Si en un resfriado común tenemos a dos personas conversando y una tose, la otra no necesariamente se va a enfermar; con el coronavirus el modelo depende fuertemente de esta variable, qué tan probable es que una persona infectada contagie a la más susceptible".

"También existe una tasa de contacto que depende de la densidad poblacional", agrega. "En China es más alta que en alguna región en Chile, y la dinámica de la enfermedad considera la tasa de contacto (población que se estudie) y de la tasa de transmisión del virus".

Esto implica que la ecuación puede ir añadiendo diversas variables conocidas que a su vez, van derivando a un resultado más completo. Si nos acotamos al coronavirus y su origen, ellos pueden ser la zona (Wuhan), características climatólogicas o fecha (invierno), cantidad de habitantes (11 millones), densidad demográfica (1400 hab/km²), el perfil de persona más afectada (niños y adultos mayores), la diferenciación entre clases etarias (menores de 5 años, infectados o susceptibles), etc. Así, la tasa de contacto entre estas clases etarias y la tasa de transmisión del virus hace que estas variables interactúen entre ellas y varíen con el tiempo.

¿Y qué ocurre si tenemos una vacuna? Vogt-Geisse señala que esta variable también se añade a la ecuación, cambiando el resultado y a su vez, la pregunta. Ahora que tenemos esta nueva variable, ¿qué porcentaje de la población es conveniente vacunar para controlar la enfermedad? Esto es muy importante, porque no es necesario en el 100% de las personas.

"Con el modelo matemático puedes predecir qué va a ocurrir de tomar ciertas medidas de control como aislamiento, cierre de colegios o cuarentena. Esto se incorpora a la ecuación en un momento determinado en el tiempo y el modelo predice qué va a pasar", agrega la experta.

"Sin embargo hay que tener cuidado, ya que una cosa es cerrar el colegio, pero otra es qué ocurrirá cuando abra nuevamente. Es el momento crítico", apunta. "Si vuelves a abrir el colegio con condiciones ideales para que el virus se propague, puede ser contraproducente. Estás juntando a los niños nuevamente en invierno y se produce una nueva ola de infecciones. Hay que establecer cuándo es el momento ideal", cuenta.

"Además, que esté mas o menos controlado no implica que no exista otra ola de la enfermedad, que incluso puede ser peor que la anterior. El modelo puede decirnos si va a pasar, cuándo, y nos entrega ideas de cómo actuar: permite prepararnos y armar un plan de contingencia, para predecir nuestras acciones y qué consecuencias tendrá", asevera.

Una muestra de cómo la tecnología puede ayudar en esta área es lo ocurrido con Facebook, al anunciar que proporcionará anónimos datos de ubicación de sus usuarios a investigadores de las universidades de Harvard (EE.UU.) y Nacional Tsing Hua (Taiwán) buscando predecir la propagación de la enfermedad en el futuro. La empresa espera que esta información ayude a elaborar modelos de predicción que anticipen cómo se extenderá el coronavirus en las próximas semanas.

https://www.latercera.com/que-pasa/noticia/fabrica-de-epidemias-el-siniestro-mercado-de-animales-donde-se-origino-el-coronavirus/984012/

La académica de la UAI indica que en el caso del coronavirus, también hay que considerar otros datos, como cuatro casos asintomáticos descubiertos recientemente en Alemania, el contacto y transmisión entre persona a persona, el período de incubación, si se transmite por saliva, por el aire, si hay animales involucrados -como en el caso del mercado de Wuhan-, o cuántas veces a la semana la gente visitaba este sitio.

En el caso de Wuhan, además hay que tomar en cuenta factores como el ser un centro neurálgico de arribo y salida de trenes y aviones. "No es lo mismo una ciudad aislada que un sitio importante en términos de transporte. Esto también se puede modelar, y si quisiéramos saber cómo se va a propagar desde una estación, lo podemos establecer con la tasa de movilidad", señala la académica. "Esta tasa se determina por cuántas personas viajan de un punto a otro, y si se cierran los aeropuertos, esta tasa se reduce y el modelo nos dice qué va a pasar con las otras localidades".

El dato no es menor: El lunes pasado, el alcalde de Wuhan afirmó que 5 millones de personas habían abandonado la ciudad antes de que se impusieran restricciones de viaje antes del Año Nuevo chino, y esperaba que al menos mil de unos 3 mil casos sospechosos fueran diagnosticados con el virus altamente contagioso. Hasta hoy, se cuentan 362 víctimas fatales y 17.300 infectados en todo el mundo.

Según Katia Vogt-Geisse, por ahora no es posible determinar cuándo el coronavirus llegará a Chile, aunque de ocurrir, sí se pueden establecer algunas acciones: "Hablar de ello es muy relativo y depende de quién viaje a China. Sin embargo, una vez que se encuentren los primeros casos, con los datos iniciales podemos analizar qué ocurrirá, así como qué medidas podemos tomar", señala.

"En cierto período de tiempo inicial debemos saber cuántos casos son y de esa manera determinar, por ejemplo, cómo se está propagando en Santiago, cuándo será su punto más alto, y entonces ajustar el modelo a la realidad chilena", añade.

En estos casos, la experta dice que la vigilancia es clave: la idea es tener ciertos casos confirmados en cierto periodo de tiempo, esperando elaborar el modelo matemático adecuado con los datos obtenidos. Aún así, esto puede demorar entre una a tres semanas dependiendo de la información disponible.

Además, Vogt-Geisse indica que "por la fecha, en Chile estamos un poco más a salvo debido a que las condiciones para que un virus respiratorio se propague no son las ideales. Los meses clave son abril o mayo, cuando se inicie la temporada de influenza, aunque esto puede variar dependiendo de la región".

"Por otro lado, hay otras enfermedades como el virus sincicial que al debilitar las vías respiratorias, hacen que la gente esté más propensa a adquirir otros virus. En este caso, los meses de frío podrían ser un problema", asegura.