Desarrollan modelo matemático
para predecir la propagación del dengue
para predecir la propagación del dengue
Investigadores de la Facultad de Ciencias Exactas de la Unne desarrollaron un modelo matemático para el análisis de la dinámica de propagación geográfica de enfermedades infecciosas. El modelo puede ser aplicado tanto a enfermedades de transmisión directa como a aquellas mediadas por vectores, como es el caso del dengue.
El proyecto realizado por investigadores del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y del Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica del Conicet fue implementado en un código computacional para estimar la velocidad de propagación del dengue en una ciudad, aunque es adaptable al estudio de diversas enfermedades infecciosas.
El sistema puede simular la propagación de acuerdo a variables propias de cada lugar geográfico en que se registran las enfermedades.
“La iniciativa surgió con el propósito de aportar métodos cuantitativos de análisis a problemas estadísticos como es el caso de la propagación de una enfermedad dentro de una población dada, y a través de las herramientas matemáticas y de simulación computacional que habitualmente usamos en nuestra labor de investigación en física básica”, explicaron Rodolfo Romero y Sergio Gómez, autores del trabajo junto a Daniel Lovey, Diego Acosta Coden y Juan Rodríguez Aguirre. Este último comentó que se trata de un trabajo independiente; “intentamos colaborar con nuestra investigación a una problemática que afecta a la provincia y avanza en los últimos años en el país”, dijo el docente, quien se desempeña en el Laboratorio de Física Biológica.
El grupo ideó un modelo probabilístico basado en los modelos matemáticos denominados “autómatas celulares” mediante el cual se puede estudiar la propagación de este tipo de enfermedades en una región urbana.
El sistema funciona como una red o grilla dividida en cuadrículas, en la que cada celda representa una manzana urbana. Para emular la dinámica de propagación de la enfermedad se consideran dos grillas superpuestas en la que una representa la población y estados de los huéspedes de la enfermedad que son los humanos, y la otra representa la población y estados de los vectores transmisores que son los mosquitos.
Los humanos pueden estar en 1 de 3 estados posibles: susceptibles, infectados y recuperados, en tanto que los mosquitos sólo en uno: susceptibles o infectados. Para la simulación se trabaja además con diversas variables como densidad de población, temperatura, presencia de vectores y el índice de probabilidad de transmisión entre huésped y vector, entre otros factores que influyen en la propagación de las enfermedades infecciosas.
La interacción entre las dos poblaciones o grillas, humanos y mosquitos, permite proyectar el avance de la enfermedad en distintas situaciones, considerando la velocidad y dirección de la transmisión.
Los resultados muestran que en los casos en los que la enfermedad alcanza un equilibrio endémico, la infección se propaga a partir de los focos iniciales como un frente de onda circular con velocidad constante, dependiente de la probabilidad de infección. Para los valores de probabilidad estudiados, con un solo caso de infección el pico de infección máxima se encuentra entre 1 y 2 meses.
“El modelo logra reflejar el avance de una enfermedad infecciosa, y en particular del dengue, y es adaptable a las variables propias de cada lugar geográfico”, resaltaron los autores del trabajo científico.
En el proceso también se analiza como influyen en la propagación las migraciones internas de individuos infectados y las estrategias de combate de la enfermedad.
El trabajo, que lleva 4 meses de investigación, continúa, dijo Rodríguez Aguirre. “Los avances del proyecto serán presentados el 13 de septiembre en Rosario, en el Congreso de Física Argentina”, anticipó el docente, al tiempo que comentó que el material se podrá ver próximamente publicaciones internacionales.
Entre las perspectivas futuras del proyecto se encuentra la introducción en la simulación de efectos de migración de huéspedes, la influencia de efectos ambientales, así como estrategias de ataque permanente a la enfermedad y/o vectores, lo que influye en el fenómeno de propagación. “Con este modelo se pueden predecir brotes de enfermedades y picos infecciosos”, acotó el profesional.
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