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Covid-19

Predecir la evolución de la pandemia y qué medidas adoptar

¿Está la ciencia en posición de predecir la evolución de la pandemia Covid-19 y evaluar posibles medidas para contener su propagación y controlar la actual emergencia sanitaria? La ciencia de redes y sistemas complejos, así como la informática y la ciencia de datos están dando respuesta afirmativa a esta pregunta y ofreciendo herramientas útiles para la toma de decisiones. Investigadores de la Universidad de Zaragoza y de la Fundación ISI de Turín, Italia, han analizado el impacto de las medidas que se han adoptado por las autoridades, y que ya han dado resultados positivos en China. Sin embargo, todavía queda mucho por hacer.

Datos de movilidad con los que se ha hecho el estudio. El panel A muestra el tráfico extracomunitario desde y hacia España, el B representa las conexiones europeas
Datos de movilidad con los que se ha hecho el estudio. El panel A muestra el tráfico extracomunitario desde y hacia España, el B representa las conexiones europeas.
Bifi

Desde que las autoridades de salud pública del Gobierno de China emitieron el primer informe sobre la epidemia Covid-19 el 31 de diciembre de 2019, tanto la Organización Mundial de la Salud (OMS) como gobiernos de todo el mundo han seguido muy de cerca la evolución de esta enfermedad respiratoria. No obstante, y como era de esperar, ni siquiera la cuarentena de una ciudad como Wuhan, capital de la provincia de Hubei, ha podido evitar la propagación de la enfermedad, primero en China continental y, después, en numerosos países de Asia, Europa y América. Hace tan solo unos días, el 18 de marzo, la cifra global de infectados era de más de 210.000 individuos, con cerca de 9.000 muertos en todo el mundo. En términos de propagación global, la enfermedad ya afectaba a un total de 157 países.

La modelización puede contribuir a aumentar la efectividad de las medidas de protección de la población y a ganar tiempo para el desarrollo de nuevos medicamentos o de una vacuna eficaz

Ante el actual brote, y dada la emergencia sanitaria que supone a nivel internacional, los gobiernos, los servicios de salud pública y la comunidad científica han estado trabajando estrechamente para intentar frenar la propagación de Covid-19 con el menor impacto posible para la población. Desde un punto de vista científico, hay dos formas de proceder. Por una parte, se deben desarrollar nuevas vacunas y medicamentos retrovirales específicos para tratar la enfermedad, lo cual requiere meses de trabajo y ensayos clínicos. Por otra parte, es fundamental estudiar la propagación espacial y a gran escala de la misma, a través de modelos matemáticos y computacionales robustos y fiables. Esto nos permitirá evaluar escenarios hipotéticos, así como posibles medidas de contención para erradicar la enfermedad o retrasar su impacto. Este esfuerzo de modelización es clave, ya que puede contribuir a aumentar la efectividad de las medidas de protección de la población y a ganar tiempo para el desarrollo de nuevos medicamentos o de una vacuna eficaz.

Modelización 

En esta dirección hemos estado trabajando los investigadores Yamir Moreno, físico teórico y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, y Alberto Aleta, miembro integrante de dicho grupo, vinculado, además, a la Fundación ISI de Turín, Italia.

Hemos implementado un modelo epidemiológico metapoblacional estocástico que se basa en datos de movilidad real en España, lo cual les ha permitido estudiar la transmisión temporal y espacial de la Covid-19 en nuestro país. Además, dicho modelo permite evaluar de manera realista el impacto esperado de posibles medidas de contención en determinados escenarios, lo cual es de gran importancia para la toma de decisiones por parte de gobiernos y autoridades competentes. 

¿Cómo se propaga el coronavirus responsable de la pandemia Covid-19?

El virus se propaga, fundamentalmente, de persona a persona, es decir, a través del contacto entre individuos. Las personas son las portadoras del virus y las que transmiten la enfermedad mediante pequeñas gotículas que se liberan cuando un individuo infectado tose, estornuda o exhala. Dado que el virus puede sobrevivir varios días en determinados entornos, el contagio también se produce al entrar en contacto con superficies y objetos contaminados. Es por ello que para estudiar la propagación de la enfermedad, necesitamos saber cómo se mueven e interaccionan sus portadores, o sea, los humanos. Aquí es donde comienza a ser importante el acceso a datos reales en grado de describir nuestros patrones de movilidad y comportamiento. Esto permitirá, a su vez, el desarrollo de modelos matemáticos guiados por datos (‘data-driven models’) con el fin de describir escenarios más realistas a la hora de predecir, cuantificar y evaluar la evolución de un brote epidémico.

Antiguamente, una epidemia tardaba años en recorrer el mundo, pero hoy en día, gracias a la globalización, el desarrollo tecnológico y el transporte aéreo de pasajeros, una epidemia puede tardar días e, incluso, horas, en propagarse de un lado a otro del planeta. Teniendo en cuenta este contexto, resulta cada vez más difícil contener la expansión geográfica del virus, pues la probabilidad de que un individuo infectado pase desapercibido e introduzca la enfermedad en otro lugar del mundo, es muy alta. Esto es lo que ha sucedido con Covid-19. Dado que existen casos de personas infectadas que no presentan apenas síntomas o que solo tienen síntomas muy leves, muchos de los contagiados se movieron libremente durante el inicio de la epidemia, propagando la enfermedad de una manera rápida y eficiente.

¿Qué caracteriza a Covid-19 respecto a otras enfermedades como la gripe?

Para modelar con precisión la propagación de enfermedades como la Covid-19, debemos tener en cuenta varios parámetros y aspectos claves. Desde un punto de vista matemático y en ausencia de intervenciones para frenar la epidemia, o de cambios importantes en el comportamiento humano, la propagación de la Covid-19 sigue, a grandes rasgos, los mismos pasos que una gripe estacional. Esto es debido a que los mecanismos de transmisión son los mismos en ambos casos. No obstante, existen diferencias importantes entre esta pandemia y una gripe que están relacionadas con las características de ambos virus, la transmisibilidad, la mortalidad, el período de incubación y la clínica asociada.

En primer lugar, según datos muy recientes, la Covid-19 produce alrededor del doble de nuevos infectados por cada individuo infeccioso en el mismo periodo de tiempo y tiene una tasa de mortalidad media diez veces superior a la de una gripe estacional. Estos datos ya de por sí, nos dicen que es una epidemia peligrosa, pues infecta y mata a un mayor número de personas. Por otra parte, alrededor de un 10-15% de los infectados necesitan ingreso hospitalario y un 5%, el uso de equipos de respiración mecánica asistida, lo que conlleva, en las fases de contagio más agudas, una sobrecarga importante del sistema de salud.

Finalmente, otra diferencia con la gripe estacional son los grupos de riesgo. En el caso de la Covid-19, todo parece indicar que los niños no se ven tan afectados ni transmiten tanto la enfermedad, si lo comparamos con la gripe o influenza. Muchas de estas cuestiones se están estudiando aún, aunque hay algunas evidencias (todavía insuficientes) que apuntan a que existe un gran número de contagiados que propagan la enfermedad, pero que son asintomáticos

Las medidas que se deben adoptar son de dos tipos. Por un lado, farmacológicas y por otro, de contención de la enfermedad, intentando cortar las cadenas de transmisión

Retrovirales, vacunas y medidas de contención

Las medidas que se deben adoptar son de dos tipos. Por un lado, farmacológicas y, por otro, de contención de la enfermedad, intentando cortar las cadenas de transmisión de la misma. Para el primer grupo de medidas hace falta tiempo, pues al ser una enfermedad nueva, no existen retrovirales específicos ni tampoco una vacuna. Los tiempos, normalmente, son del orden de un año o año y medio, aunque es posible que, dada la emergencia mundial a la que nos enfrentamos, existan soluciones farmacológicas nuevas y eficaces en un período de tiempo menor, quizás de unos seis meses.

Mientras tanto, el tipo de medidas a adoptar son las que se engloban en el segundo grupo, es decir, reducción del contacto entre individuos, distanciamiento social, detección temprana de nuevos infectados y posterior aislamiento, confinamiento de grupos de riesgo y, en casos extremos, cierre de lugares de trabajo y reducción máxima de la movilidad. Estás últimas medidas buscan que la transmisibilidad se reduzca a niveles que permitan que el número de nuevos casos disminuya drásticamente (desde un punto de vista teórico, por debajo de 1 nuevo infectado por unidad de tiempo, pues eso implica que la epidemia se extinguirá).

¿Es suficiente? Se espera que las medidas adoptadas sean suficientes si todos ponemos de nuestra parte y las cumplimos. El estudio desarrollado por miembros del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto BIFI, en colaboración con la Fundación ISI de Turín, ha permitido, por ejemplo, implementar y cuantificar el impacto de diferentes protocolos y medidas encaminadas a reducir la movilidad de las personas o a una reducción del tiempo de detección y aislamiento de casos.

Los resultados del análisis concuerdan con otros existentes en la literatura y muestran que una reducción del 90% de la movilidad tiene un efecto limitado a la hora de frenar la propagación de la enfermedad si no se acompaña con otras medidas como el distanciamiento social, la detección precoz de casos, etc.

Por otra parte, se pudo evaluar y desentrañar el impacto real de cada medio de transporte en diferentes escenarios de reducción de la movilidad en España teniendo en cuenta datos reales. Esta reducción de movilidad sí es muy positiva para lograr que el pico de la epidemia se retrase varios días y sea menos agudo (aplanar la curva), algo que puede preparar mejor a los servicios sanitarios y a la población, además de ganar tiempo para el desarrollo de nuevas terapias farmacológicas.

La conclusión de este estudio es que la adopción de una estrategia mixta que combine restricciones severas de movilidad con la identificación temprana de individuos infectados y su consiguiente aislamiento, deberían ser efectivas para contener y mantener bajo control la enfermedad.

Estas conclusiones concuerdan con las últimas recomendaciones hechas por la OMS. El trabajo también destaca que, aunque el estudio se realizó con datos reales de movilidad en España, los hallazgos pueden extrapolarse a cualquier otro país, dada la ubicuidad de los patrones de movilidad en todo el mundo.

Las epidemias son como los terremotos, sabemos que sucederán de nuevo, pero no sabemos ni cuándo ni dónde

¿Cuánto de excepcional tiene una epidemia global?

Desafortunadamente, la probabilidad de que no nos enfrentemos de nuevo a emergencias de este tipo en el futuro es muy baja. La globalización y la existencia de un mundo dinámico y altamente interconectado han traído consigo el progreso en diferentes ámbitos, pero, a su vez, nos han hecho más vulnerables a ciertos eventos como la propagación de enfermedades infecciosas. Durante los últimos 200 años, el crecimiento exponencial de la población a nivel mundial, el aumento de la proporción de la población urbana frente a la rural y los cambios en nuestros patrones de movilidad debido al desarrollo de medios de transporte cada vez más rápidos y con mayor recorrido, han reducido drásticamente el tiempo necesario para que una epidemia local se convierta en pandemia. Seguramente, la pandemia de Covid-19 nos preparará mejor tanto a nosotros como a los gobiernos y a las autoridades sanitarias. No obstante, las epidemias son como los terremotos, sabemos que sucederán de nuevo, pero no sabemos ni cuándo ni dónde. La esperanza es que modelos como los desarrollados por nuestro grupo Cosnet nos permitan responder cada vez más rápido y de una manera más eficiente a una serie de preguntas básicas e indispensables, adoptando medidas tempranas que reduzcan, drásticamente, el impacto de enfermedades emergentes.

Yamir Moreno Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza

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