Las epidemias importantes como el reciente brote de Ébola o la epidemia emergente de Zika pueden ser difíciles de predecir debido a nuestra incapacidad para determinar si las personas no están infectadas o infectadas pero no muestran síntomas, según un nuevo estudio de la Universidad de Cambridge. El hallazgoenfatiza la necesidad de desarrollar y desplegar pruebas de diagnóstico confiables para detectar individuos infectados, ya sea que estén mostrando síntomas o no, dicen los investigadores.
Las epidemias emergentes representan una amenaza importante para la salud humana en todo el mundo. Un desafío principal en la epidemiología de las enfermedades infecciosas es pronosticar con precisión las amenazas planteadas por las enfermedades al inicio de los brotes emergentes. Previsiones precisas en tiempo real de si los informes iniciales de casos de enfermedades serán o noseguido de un brote importante, una epidemia en la que un gran número de personas se infectan, son necesarios para determinar qué medidas de control deben implementarse.
Para todas las enfermedades infecciosas, hay un retraso entre la infección y la aparición de síntomas, conocido como el "período de incubación", durante el cual las personas infectadas se clasifican como "presintomáticas". El período de incubación, dicen investigadores del Departamento de Ciencias de las Plantasen Cambridge, puede generar una incertidumbre significativa en el pronóstico durante las primeras etapas de las epidemias.
En una investigación financiada por el Consejo de Investigación de Biotecnología y Ciencias Biológicas, el equipo utilizó modelos matemáticos para evaluar el efecto de la infección presintomática en las predicciones de epidemias importantes, eligiendo el virus Ébola como un estudio de caso. Sus resultados, publicados hoy en la revista en línea PLOS Biología Computacional , muestre por primera vez que las estimaciones precisas del número actual de individuos infectados, y en consecuencia la posibilidad de un brote importante en el futuro, no pueden inferirse de los datos basados solo en casos sintomáticos. Este es el caso incluso sifactores como la tasa de infección promedio y las tasas de muerte o recuperación de los individuos en la población pueden estimarse con precisión.
"Si podemos usar pruebas de diagnóstico para determinar si las personas que no muestran síntomas son susceptibles o están infectadas pero no muestran síntomas, estaremos en una mejor posición para estimar la posibilidad de un brote importante", diceEl Dr. Nik Cunniffe, quien dirigió el estudio, "dado que la confiabilidad de las pruebas de diagnóstico afecta la medida en que es posible pronosticar, es importante no solo desarrollar nuevas pruebas de diagnóstico, sino también asegurar que las que tenemos sean continuamente refinadas y desplegadas rápidamente".
Aunque los investigadores eligieron el Ébola como un estudio de caso representativo de una enfermedad para la cual los informes de casos iniciales no siempre son seguidos por una gran epidemia, dicen que sus resultados son aplicables a otros brotes, incluidos no solo aquellos que afectan a los humanos.
"Estos hallazgos, que los pronósticos precisos se basan en informar a los modelos con datos sobre infecciones presintomáticas, son válidos para cualquier cosa, desde el brote actual de Zika hasta enfermedades animales como la lengua azul e incluso patógenos de plantas como Xylella fastidiosa, que actualmente está causandotal devastación para los olivares en el sur de Italia ", agrega el primer autor Robin Thompson, un ex estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias de las Plantas, y ahora un investigador postdoctoral en la Universidad de Oxford.
Los investigadores reconocen que sus modelos se basan en un entorno idealizado, en el que los casos sintomáticos y las muertes se registraron perfectamente y en el que los valores de los parámetros de transmisión de la enfermedad se conocían exactamente. Sin embargo, dicen que una incertidumbre adicional solo hará que el pronóstico sea aún másLa infección presintomática por sí sola hace que la predicción sea imprecisa, lo que refuerza la necesidad de estimar mejor los niveles de infección oculta en las poblaciones mediante pruebas de diagnóstico.
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