•
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 –