Científicos de la Universidad de Northwestern, en Evanston, Illinois, Estados Unidos, ha dado lugar a software con una nueva teoría matemática para comprender la propagación mundial de las epidemias, de forma que podría ayudar a identificar el origen de un brote y mejorar significativamente la capacidad de prever las vías globales a través de las cuales se propaga una enfermedad.
El modelo se basa en calcular las distancias efectivas a partir de las intensidades de tráfico en la red de transporte aéreo a nivel mundial.
Cuando un virus desconocido surge en distintos lugares del mundo, los científicos se centran en saber dónde se originó la nueva enfermedad, dónde caben esperar nuevos casos, cuándo podrían surgir y cuánta gente contraerá la enfermedad.
“Con esta nueva teoría, podemos reconstruir los orígenes de los brotes con mayor seguridad, calcular la velocidad de difusión epidémica y prever cuándo llega un frente epidémico a cualquier lugar en todo el mundo“, dijo el físico teórico Dirk Brockmann, quien desarrolló las ideas para esta investigación en el Instituto de Sistemas Complejos de Northwest.
Con el fin de contener la propagación y sus consecuencias potencialmente devastadoras, resulta esencial una evaluación rápida para desarrollar estrategias de mitigación eficientes. Las simulaciones altamente sofisticadas, que intentan predecir la probable evolución temporal de la epidemia y el patrón de difusión, son herramientas importantes para la previsión de escenarios diferentes.
Sin embargo, esas simulaciones por computadora son muy exigentes en términos de tiempo de computación y requieren el conocimiento de los parámetros específicos de la enfermedad que, por lo general, no son conocidos para las nuevas enfermedades infecciosas emergentes. Por lo que en su trabajo, estos expertos muestran que las distancias efectivas pueden calcularse a partir de las intensidades de tráfico en la red de transporte aéreo a nivel mundial.
“Si el flujo de pasajeros desde el punto A al punto B es grande, la distancia efectiva es pequeña y viceversa. Lo único que teníamos que hacer era encontrar la fórmula matemática correcta para esto, pues con este tipo de fundamento matemático somos capaces de visualizar la extensión geográfica de enfermedades del pasado, como el SARS en 2003, o la gripe H1N1 en 2009”, refieren los desarrolladores.
Según Brockmann, es posible que este enfoque pueda mejorar sustancialmente en el futuro la técnica de los modelos existentes sobre propagación de enfermedades. “Creemos que nuestra teoría también nos ayudará a entender mejor otros fenómenos de contagio importantes, como la propagación de virus informáticos, la información y las modas o fenómenos de contagio en las redes sociales“.
Referencia: Science