Varios investigadores de la Universidad de Georgia se unieron para crear un método estadístico que permita a los pronosticadores de salud pública y enfermedades infecciosas predecir mejor el resurgimiento de la enfermedad, especialmente para infecciones infantiles prevenibles como el sarampión y la tos ferina.
Como se describe en el diario PLOS Biología Computacional , su proyecto de cinco años resultó en un modelo que muestra cómo los cambios sutiles en el flujo de casos reportados de una enfermedad pueden ser predictivos tanto de una epidemia inminente como del éxito final de una campaña de erradicación de la enfermedad.
"Esperamos que en el futuro cercano, estemos disponibles para monitorear y rastrear las señales de advertencia de enfermedades emergentes identificadas por este modelo", dijo John Drake, Profesor Distinguido de Investigación de Ecología y director del Centro para la Ecología de Enfermedades Infecciosasquien investiga la dinámica de las epidemias biológicas. Sus proyectos actuales incluyen estudios del virus del Ébola en África occidental y el coronavirus relacionado con el síndrome respiratorio de Oriente Medio en el cuerno de África.
En los últimos años, el resurgimiento del sarampión, las paperas, la poliomielitis, la tos ferina y otras enfermedades prevenibles por vacunación ha provocado un nuevo enfoque en la preparación para emergencias.
"Se han realizado investigaciones en ecología y ciencia climática sobre los puntos de inflexión en el cambio climático", dijo. "Nos dimos cuenta de que esto es matemáticamente similar a la dinámica de la enfermedad".
Drake y sus colegas se centraron en la "desaceleración crítica" o en la pérdida de estabilidad que ocurre en un sistema cuando se alcanza un punto de inflexión. Esta desaceleración puede ser el resultado de la evolución del patógeno, cambios en las tasas de contacto de individuos infectados y disminuciones envacunación. Todos estos cambios pueden afectar la propagación de una enfermedad, pero a menudo ocurren gradualmente y sin mucha consecuencia hasta que se cruza un punto de inflexión.
La mayoría de los métodos de análisis de datos están diseñados para caracterizar la propagación de la enfermedad después de que el punto de inflexión ya se haya cruzado.
"Vimos la necesidad de mejorar las formas de medir qué tan bien controlada está una enfermedad, lo que puede ser difícil de hacer en un sistema muy complejo, especialmente cuando observamos una pequeña fracción del número real de casos que ocurren"dijo Eamon O'Dea, un investigador postdoctoral en el laboratorio de Drake que se enfoca en la ecología de la enfermedad.
El equipo de investigación descubrió que sus predicciones eran consistentes con hallazgos bien conocidos de los epidemiólogos británicos Roy Anderson y Robert May, quienes compararon la duración de los ciclos epidémicos de sarampión, rubéola, paperas, viruela, varicela, escarlatina, difteria y tos ferina1880 a 1980. Por ejemplo, Anderson y May descubrieron que el sarampión en Inglaterra y Gales disminuyó después de una inmunización extensa en 1968. De manera similar, el modelo muestra que las enfermedades infecciosas disminuyen a medida que se acerca un umbral de inmunización. Las variaciones leves en los niveles de infección podrían ser útiles.Señales de advertencia temprana para el resurgimiento de la enfermedad que resulta de una disminución en la absorción de la vacuna, escribieron.
"Nuestro objetivo es validar esto en escalas más pequeñas para que los estados y las ciudades puedan predecir potencialmente la enfermedad, lo cual es práctico en términos de cómo tomar decisiones sobre las vacunas", dijo O'Dea. "Esto podría ser particularmente útil en países donde el sarampiónsigue siendo una alta causa de mortalidad "
Para ilustrar cómo se comporta el modelo de enfermedades infecciosas, el equipo creó una visualización que se parece a una serie de cuencos con bolas rodando en ellos. En el modelo, la cobertura de la vacuna afecta la profundidad del cuenco y la velocidad de rodamiento de la bola en él.
"Muy a menudo, el lado conceptual de la ciencia no se enfatiza tanto como debería, y nos complace encontrar las imágenes correctas para ayudar a otros a comprender la ciencia", dijo Eric Marty, un investigador de ecología que se especializa en visualización de datos.
Como parte del Proyecto AERO, que significa Brotes anticipados emergentes y reemergentes, Drake y sus colegas están creando herramientas interactivas basadas en la desaceleración crítica para que los investigadores y los encargados de formular políticas las utilicen en el campo y guíen las decisiones. Por ejemplo, el equipo esdesarrollando un tablero interactivo que ayudará a los no científicos a trazar y analizar datos para comprender las tendencias actuales de una determinada enfermedad infecciosa. Ahora están presentando un prototipo a sus colegas investigadores y anticipan un lanzamiento público dentro del próximo año.
"Si un modelo de computadora de una enfermedad en particular fuera lo suficientemente detallado y preciso, sería posible predecir el curso de un brote usando la simulación", dijo Marty. "Pero si no se tiene un buen modelo, como es frecuenteen el caso, entonces las estadísticas de desaceleración crítica aún podrían darnos una advertencia temprana de un brote ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Georgia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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