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El Balseiro desarrolla modelos para predecir el comportameinto del coronavirus

Investigadores de Bariloche implementaron un modelo para conocer el avance de la pandemia en esa ciudad y cómo funcionarían las barreras epidemiológicas.

Docentes del Instituto Balseiro de Bariloche desarrollaron un modelo digital para estudiar la evolución del coronavirus en esa ciudad. El estudio de enfoca en analizar la eficacia de las “barreras epidemiológicas” implementadas. Los modelos matemáticos están ayudando a conocer y predecir el comportamiento del virus en todo el mundo.

Según explicaron, con los gráficos generados por modelos computacionales se pueden ver las curvas construidas a partir de la cantidad de casos confirmados, fallecimientos y personas recuperadas a nivel nacional. Lo cierto es que cada provincia, ciudad y hasta barrios presentan diferentes escenarios que “evolucionan” a distintos ritmos. En la ciudad de Bariloche, docentes del Balseiro participan en proyectos interinstitucionales que desarrollan este tipo de herramientas para ayudar a conocer y controlar los brotes en distintas escalas.

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Uno de los proyectos se focaliza en la ciudad de Bariloche, y la segunda iniciativa implica modelos en desarrollo que buscan evaluar la eficacia de implementar barreras epidemiológicas.

El físico Marcelo Kuperman cuenta que en el inicio de la pandemia participó en un proyecto de carácter federal que buscó caracterizar y modelar el avance de la epidemia en todo el territorio argentino. Entre los objetivos, se buscaba evaluar de qué manera el aislamiento preventivo social y obligatorio ayudaba a enlentecer la propagación del virus. Sin embargo, los científicos pronto se dieron cuenta que los datos nacionales comenzaban a quedar saturados por lo que ocurría en grandes ciudades y que no reflejaban las realidades del resto del país.

“En Bariloche la dinámica de contagios tenía características distintivas que no podían ser capturadas por los modelos que se usaban a escala nacional”, cuenta Kuperman, investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas.

Balseiro

Entre las iniciativas que impulsaron, se incluyó el desarrollo de modelos que lograban capturar de manera mucho más explícita los efectos del distanciamiento social; y el diseño de encuestas que pudieran permitir una participación activa de la población en el seguimiento y el alerta temprano de casos sospechosos. “Cuando la necesidad de acciones locales de mayor envergadura se hicieron evidentes, este grupo y otros investigadores, muchos de ellos docentes del Balseiro conformamos un grupo de trabajo de apoyo al Centro de Operaciones de Emergencia o COE de Bariloche”, cuenta Kuperman.

El trabajo se orientó entonces a desarrollar un modelo matemático de epidemias, llamado SEIR, basado en un esquema tradicional en los que se consideran cuatro grupos epidemiológicos diferentes: susceptibles, expuestos o en incubación, infectados y recuperados. El modelo desarrollado se adaptó a las particularidades de la Covid-19 y a las características de Bariloche.

Kuperman contó que el modelo matemático busca entender los efectos de casos importados y del distanciamiento social. También incluye la existencia de casos asintomáticos y hospitalizados. Es un modelo desarrollado “desde cero” por el equipo de Bariloche, si bien se basa en los conocimientos sobre modelos epidemiológicos acumulados desde principios del siglo XX. “Nuestro trabajo va más allá de un modelo. Es un desarrollo integral que contempla la evaluación de los datos epidemiológicos que nos provee el Hospital Zonal, datos demográficos, de infraestructura y movilidad que provee o proveerá el municipio y la provincia de Río Negro e información que se obtiene a partir de los censos previos”, detalló Kuperman.

Por otro lado el grupo se encarga de analizar diariamente la información epidemiológica provista por el Ministerio de Salud de Río Negro y de los hospitales y clínicas locales. El resultado se puede ver en parte en una página web que tiene información de acceso público y otra de acceso restringido a autoridades municipales, profesionales de la salud e integrantes del COE. “La página cuenta ya con mucha información imprescindible y se actualiza diariamente. Ahora entramos en una etapa en la que tratamos de mejorar y ampliar la información que analizamos y procesamos y también ofrecer lo que hemos hecho a otras ciudades de Río Negro”, comenta Kuperman.

investigadores del balseiro
Investigadores Marcelo Kuperman y Leandro Da Rold.

Investigadores Marcelo Kuperman y Leandro Da Rold.

El equipo es interdisciplinario: participan físicos, biólogos, estadistas y científicos sociales, la mayoría del CONICET. “La composición heterogénea del grupo de trabajo nos permite analizar los datos y producir información muy rica, que va más allá de los cálculos y las estadísticas”, destacó. Además, comenta que si bien en Bariloche existe la circulación comunitaria, la dinámica de la infección ocurre en forma de brotes esporádicos relativamente aislados. Y explica: “Estos dos factores hacen que los índices epidemiológicos usuales, útiles en poblaciones grandes y en procesos epidemiológicos continuos, deban ser modificados y adaptados para que sean útiles. En relación a esta situación, una parte del trabajo fue desarrollar o adaptar estos índices”.

Kuperman detalla que el trabajo desarrollado en Bariloche permite detectar las zonas o los barrios donde hay mayor concentración de casos positivos y medir la dispersión y la circulación del virus. “Hemos implementado diferentes procedimientos que permiten sugerir la evolución de la epidemia a corto plazo en base a estimaciones y proyecciones estadísticas”, informa. “Es importantísimo comunicar que esto se hace con una base de datos anonimizada, de manera que nunca hay información sensible en juego ni violación de la privacidad”, agrega el físico.

Destaca que el Hospital Zonal de Bariloche está haciendo “un trabajo indispensable e invalorable en relación al testeo y seguimiento de los pacientes testeados, recopilando información sobre eventuales contactos sociales durante el período en que un paciente positivo pudo haber contagiado al no estar al tanto de su condición”. Con esta información, el equipo ha podido trazar una red social donde queda reflejada la estructura de contactos de los pacientes testeados y de esa manera poder anticipar y predecir la evolución de un dado foco, algo que será primordial en esta etapa de la pandemia.

La eficacia de las barreras epidemiológicas

Leandro Da Rold es uno de los impulsores de un proyecto para estudiar los efectos de una estrategia en particular: las barreras epidemiológicas. El físico mostró las principales características de este proyecto, que aún se encuentra en desarrollo y que genera interesantes preguntas acerca de la potencial eficacia de separar en bloques o sectores una ciudad. Utilizando palabras como “cortafuegos” y “alerta temprana”, mostró un ejemplo de ciencia en desarrollo.

“Comenzamos a estudiar el desarrollo de la pandemia en el mundo, comparando la evolución de la cantidad de casos en diferentes países. En particular nos interesaba tratar de comprender qué podía pasar en Argentina, y cómo las diferentes medidas de gobierno podían impactar en la evolución de la pandemia en nuestro país y en las diferentes localidades”, contó Da Rold, investigador del CONICET.

“Por otro lado, nos enteramos que compañeros de la UNSAM estaban estudiando el impacto de la movilidad, usando datos de celulares. Estaba claro que, por un lado, el aislamiento era la única medida eficaz para detener el crecimiento de casos, pero por otro lado, esta medida no podía extenderse indefinidamente en el tiempo. Además observábamos que la densidad de casos activos en muchos lugares era muy heterogénea, ciudades sin casos, otras con miles”, agregó el físico.

Así fue como, junto con Ezequiel Álvarez, Manuel Zsewc y Federico Lamagna se preguntaron sobre las consecuencias de compartimentar una ciudad, o una provincia, y controlar el flujo de personas entre los distintos compartimientos.

“No resultaba claro en qué condiciones podía ser ventajosa esta estrategia de mitigación. Claramente una zona sin infectados corre menos riesgo que una zona con muchos infectados. Si las dos zonas se conectan, la epidemia se propaga de una zona a otra, pero hay muchas preguntas que uno puede hacerse”, comenta el físico. Si es posible aumentar la movilidad en la zona sin infectados sin correr grandes riesgos, si la zona del foco original se ve perjudicada o qué tan bajo debe ser el flujo de personas para que el lugar sin infectados tenga tiempo de reaccionar son algunas de las preguntas que se hicieron. Como ejemplos posibles para implementar barreras mencionaron vías de ferrocarril, ríos o autopistas.

Así fue como desarrollaron estos modelos sobre barreras epidemiológicas que fueron complejizando. En el citado coloquio, presentaron los resultados preliminares del estudio de dos casos hipotéticos: consideraron una ciudad de cien mil habitantes dividida en tres bloques con un brote en uno de ellos, y otro caso de una ciudad de un millón de habitantes dividida en dos bloques, uno de ellos pequeño y con un brote de contagios.

Así, modelaron las situaciones con sistemas de ecuaciones diferenciales que luego resolvieron numéricamente con métodos computacionales. De esta manera exploraron la evolución de los contagios en las configuraciones mencionadas. Encontraron que, bajo ciertas hipótesis, las barreras demoran la propagación de casos, y propusieron activar un protocolo de “cortafuegos”. Así el bloque vecino tiene una alarma temprana y puede reforzar el aislamiento.

“Modificamos el modelo más simple, conocido como SIR, en dos aspectos”, cuenta Da Rold. Por un lado, agregaron más estados para cada persona, ya que “en el caso del Covid-19 en un primer período la enfermedad está latente, luego podría haber un período sin síntomas pero de contagio, y además hay personas que están aisladas y por lo tanto interactúan con el resto mucho menos que las que no lo están, y personas que nunca presentan síntomas”, menciona el científico. Por otro lado, implementaron la idea de “compartimientos” y “flujos”, algo que sumó la noción espacial.

El físico agrega que los resultados que han obtenido son cualitativos que sirven para aprender características generales y también para conocer los efectos previsibles si se modifican distintas variables. “Hay mucha gente usando estos modelos desde hace tiempo, en particular se están usando mucho para estudiar la propagación del coronavirus. Creemos que lo novedoso pasa por la propuesta de regular los flujos entre compartimientos parcialmente aislados, y estudiar qué configuraciones pueden mitigar los efectos de la pandemia”, señaló.

Para Da Rold, la motivación de este proyecto es brindar herramientas que puedan resultar útiles para orientar la toma de decisiones políticas. En colaboración con otros colegas, ahora están en una etapa de testeo del modelo a partir de la utilización de datos reales.

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