• La herramienta, con nodos que representan a mil 565 poblados del país, busca predecir el avance de un nuevo brote de influenza AH1N1, y ayudar a los controles sanitarios para acotarla
• En el Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades de la UNAM, el matemático Ricardo Mansilla Corona diseña con supercómputo las rutas de la población que propician el contagio

Así como los expertos en huracanes alertan con anticipación a las autoridades sobre la trayectoria de un fenómeno que se acerca a zonas pobladas, un novedoso modelo computacional desarrollado en la UNAM simula la expansión de una epidemia para intentar predecir el avance de un nuevo brote de la influenza AH1N1.

En el Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH) de la UNAM, el doctor en matemáticas Ricardo Mansilla Corona encabeza un grupo científico que, desde octubre de 2009, trabaja en un modelo computacional en el que surge y se expande la enfermedad por todo el país.

La herramienta, que podrá estar lista para su aplicación a mitad de este 2010, funciona con nodos, que representan a los mil 565 poblados del país que tienen más de cinco mil habitantes. Estos sitios tienen mayor probabilidad de expander el virus, y por ello, desde la computadora se les sigue de cerca.

El modelo incluye una urbe virtual parecida a la Ciudad de México y su área metropolitana, pues cuenta con 20 millones de habitantes que caminan, se encuentran y transitan, de ida y vuelta, de su casa a la escuela o el trabajo, en rutinas constantes que permiten a los expertos predecir hacia dónde se dirigirá cada persona.

Inteligencia epidemiológica

Habitualmente, la forma de hacer frente a una epidemia inicia tras el brote y desarrollo de la enfermedad, cuando se toman medidas sanitarias para contenerla en las regiones donde emergió, y se aplican vacunas que eviten más enfermos y contagios.

Pero Ricardo Mansilla y sus colaboradores –la geógrafa Rosa María Mendoza y el físico Germinal Cocho Gil–, apuestan por un método que se anticipe a la expansión de la epidemia, y actúe inmediatamente después del primer brote, para cercarla y conocer sus rutas en cuanto exista el primer aviso de infección.

“Usamos la inteligencia epidemiológica, que implica haber estudiado de antemano los escenarios en los cuales podrían ocurrir los futuros brotes de las enfermedades infecciosas, en particular la influenza AH1N1. Esto significa que pueda tener simulaciones computacionales hechas que describan esa misma epidemia”, explicó Mansilla.

En el caso de un nuevo brote de influenza AH1N1, se pondrían los datos del primero, para echar a andar la computadora y desarrollar virtualmente la epidemia, teniendo en cuenta los vuelos aéreos, transporte por carretera, movimiento individual de personas por carretera y acceso a ciudades más grandes, donde se potencia el contagio, entre otras variables.

Con la simulación de escenarios, al aparecer un primer caso de la enfermedad en alguna región del país, será posible auxiliar a las autoridades sanitarias de forma anticipada.

“Queremos decir a las autoridades competentes que en las próximas seis horas deben levantar la alarma en una región específica hacia donde se dirigirá la enfermedad, y en las siguientes 12 horas hacia otra zona más amplia”, expuso el científico.

La idea es coartar los primeros casos y conocer con antelación hacia dónde migrará el padecimiento, para tener cercos sanitarios más eficientes, lo que garantizará más control de la infección y menos habitantes afectados.

Modelo en dos niveles

El modelo funciona en dos niveles. El primero es una red de carreteras, caminos marítimos y terrestres entre las ciudades de México, que incluye mil 565 nodos conectados entre sí, hacia donde podrían migrar personas infectadas.

El segundo nivel, es un modelo de grandes urbes, en este caso, semejante al Distrito Federal.

“Hemos hecho simulaciones computacionales de grandes ciudades, y un resultado inesperado acerca de la propagación en ellas es que las reglas con las que se mueven los seres humanos minimizan el riesgo de infección. Es algo que no esperábamos”, añadió.

Los patrones de movimiento de los individuos conocidos hasta ahora siguen cierta ley, que se conoce como “distribuciones de Levy”.

“Las personas tienen rutinas, y lo que tratamos de entender es cómo es la distribución de los movimientos en las rutinas. Hemos encontrado que las auténticas reglas de movimiento de los seres humanos minimizan la expansión”, recalcó Mansilla.

Con dos ingredientes: el estudio de las epidemias dentro de las grandes ciudades, y la red de ciudades que tenemos en México, los científicos construyen el modelo global, para todo el país, de lo que Mansilla llama el “blindaje epidemiológico”.

“Con todo esto haremos una sugerencia al Consejo de Salubridad General, que depende de la Presidencia de la República y encabeza Enrique Ruelas Baraja, con quien hemos discutido estos modelos, y de quien siempre hemos recibido apoyo y estímulo.

“Estamos seguros que nuestros resultados ayudarán a las autoridades sanitarias a coartar la expansión de la epidemia en el futuro”, destacó el matemático.

Un artículo sobre esta investigación está casi listo para enviarse a una revista científica internacional para su publicación, mientras que la herramienta, que se trabaja en la supercomputadora Kam Balam de la UNAM, estará disponible hacia mediados de año.

– o0o –