El VIH, el SARS, el Ébola, el H1N1, el Zika, la lista de amenazas a la salud global transmisibles parece cada vez mayor. Y con demasiada frecuencia, los recursos limitados disponibles para combatir estas enfermedades deben ser recogidos y redistribuidos, a menudo al azar, como la próxima novedadla amenaza emerge
Pero, ¿qué pasaría si hubiera formas de librar una guerra más efectiva contra todas las enfermedades transmisibles, utilizando nuevas combinaciones de modelos matemáticos estadísticos y sociológicos complejos probados para determinar dónde puede ocurrir un brote, cómo se puede propagar y cómo se puede desenrollar mejor?de vuelta o incluso eliminado por una aplicación más táctica de recursos?
Eso es exactamente lo que Carlos Castillo-Chávez, profesor regente de biología matemática en la Escuela de Evolución Humana y Cambio Social de la Universidad Estatal de Arizona, y sus colegas proponen la necesidad en un nuevo artículo publicado este mes en el Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América .
Como director ejecutivo del Centro de Ciencias de Modelamiento Matemático y Computacional Simon A. Levin, Castillo-Chávez no está satisfecho con el enfoque epidemiológico matemático tradicional para rastrear estas enfermedades, que depende en gran medida de la cantidad de puntos per cápita de "colisiones"entre aquellos con una enfermedad y otros que aún no están infectados. Estos modelos a menudo se quedan cortos porque no tienen en cuenta los factores de complicación únicos de lo que se refiere en el estudio como un "parche" o una zona de intercambio socioeconómico, geográfico ootros rasgos donde ocurrieron esas interacciones
En cambio, Castillo-Chávez ahora está mirando e incitando a otros en su campo a considerar la intersección de dos enfoques en evolución que podrían usarse para abordar mejor el problema.
El primero es el modelo epidemiológico económico EEM, que incluye examinar el flujo de información en las áreas afectadas y las percepciones de riesgo / recompensa financiera que pueden impulsar el movimiento de las personas hacia, desde y dentro de los "parches" afectados. Un ejemplo podría ser alguien queelegir entre la cuarentena propia como una estrategia de protección frente a salir de casa durante un brote para ir a trabajar y recibir ingresos, lo que también puede ser una cuestión de vida o muerte.
El segundo es el enfoque lagrangiano, que también ayuda a proyectar el movimiento y el comportamiento de la multitud humana, pero amplía el alcance de los parches considerados relacionados con una enfermedad y les permite asignar su propio riesgo asociado de infección por tiempo de residencia. Esta información puede entoncesen capas sobre los cálculos de movilidad de la población impulsados por EEM para proyecciones de transmisión más precisas.
"La perspectiva lagrangiana ha ayudado a aumentar nuestra comprensión de las consecuencias de la liberación deliberada de agentes biológicos en 2003 y más recientemente en el estudio del ébola en África occidental y el zika en las Américas", señala Castillo-Chávez.
Tanto el desarrollo como la aplicación de este tipo de teorías matemáticas y sociales nuevas y complejas no sería tarea fácil. Pero podría ser un primer paso hacia el objetivo de identificar patrones consistentes, como los que comienzan a surgir en el estudiode los sistemas de parásitos del huésped, que pueden explicar no solo las variables recurrentes y conocidas, sino también los cambios naturales y sociales emergentes en un mundo donde las personas pueden moverse a cualquier parte, en casi cualquier momento.
"Estos esfuerzos surgieron como resultado de colaboradores multiinstitucionales que se reunieron regularmente en NIMBioS en Tennessee con el apoyo de NSF durante más de dos años", dice Castillo-Chávez. "La investigación se llevó a cabo con mis antiguos alumnos yasociados posdoctorales Benjamin Morin, ahora en Vassar y Derdei Bichara, ahora en Cal State Fullerton ".
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Materiales proporcionados por Universidad Estatal de Arizona . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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