Científicos mendocinos crearon un modelo matemático para hacer frente al COVID-19

Los profesionales de la Universidad de Cuyo pensaron estrategias específicas para evitar el colapso del sistema de salud.

Científicos mendocinos crearon un modelo matemático para hacer frente al COVID-19
Científicos mendocinos crearon un modelo matemático para hacer frente al COVID-19

Un equipo interdisciplinario de científicos mendocinos trabajan en estrategias específicas para evitar el colapso del sistema de salud de la provincia en el marco de la pandemia por coronavirus.

Se trata de profesionales de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN-UNCuyo), Instituto Interdisciplinario de Ciencias Básicas (ICB-CONICET, UNCuyo), Instituto de Histología y Embriología de Mendoza (IHEM-CONICET, UNCuyo), Facultad de Ciencias Médicas UNCuyo, Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo (IMBECU-CONICET, UNCuyo) y el Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de Buenos Aires (IQUIBICEN, CONICET) que han dejado de lado sus temas de investigación para abocarse 100% al COVID-19.

El equipo, liderado por los Dres. Cristián G. Sánchez y Luis Mayorga, cuenta con expertos de diferentes áreas: químicos, médicos, biólogos, licenciados en sistemas, farmacéuticos y bioquímicos.

Durante este último mes han trabajado en el desarrollo de un modelo matemático que puede estimar la evolución de la epidemia en Mendoza.

A partir de varias simulaciones, los profesionales pudieron estudiar los escenarios posibles y considerar así planear las mejores estrategias para actuar en consecuencia.

¿Qué datos usa el modelo matemático?

"Este modelo matemático funciona introduciendo parámetros precisos de la enfermedad, como por ejemplo el periodo de incubación, la infectividad del virus, el tiempo que demora en recuperarse un paciente, etc. Estos datos son obtenidos de la experiencia de países que ya han atravesado la epidemia. También se incluye la proporción esperada de casos asintomáticos, sintomáticos leves y severos. Para darle un carácter regional, el modelo toma en cuenta variables locales, como la cantidad de casos iniciales, la disponibilidad de camas y respiradores de las diferentes zonas de la provincia y la intercomunicación entre estas zonas".

¿Qué particularidad tiene este modelo que lo diferencie de otros?

"Elaboramos un modelo de tipo SEIR (Susceptibles-> Expuestos-> Infectados-> Recuperados) en donde los sintomáticos y asintomáticos se mueven en compartimentos diferentes. Introdujimos parámetros de carga sanitaria que permiten inferir posibles estrategias de contención y supresión. El modelo se amplió para describir también diferentes áreas interconectadas (Gran Mendoza, Valle de Uco, zona Sur y zona Este), dando la posibilidad de activar medidas regionalizadas. Se ajustó especialmente a los parámetros de Mendoza, pero es adaptable a cualquier lugar del mundo".

“Cuando comenzamos a trabajar nos dimos cuenta de la importancia de incluir los pacientes asintomáticos o con síntomas muy leves en el modelo. Esto surgió al comparar la tasa de mortalidad de Argentina ~3% con la tasa de mortalidad de países como Islandia ~0,3%, en donde se realizan tests diagnósticos a personas con y sin síntomas. Indudablemente, la pluralidad de los infectados no cumple con los criterios clínicos que utiliza hoy Argentina para testear. De estos cálculos surgió que la gran mayoría (~90%) de los infectados en Argentina no se diagnostican por ser asintomáticos o tener síntomas muy leves. A pesar de que se considera que estos individuos tienen un número de reproducción o R0 (cuántas personas pueden ser infectadas por un portador) y un tiempo de contagiosidad de la mitad de los sintomáticos, son el motor de progresión de la epidemia porque no se detectan ni aíslan”.

¿Qué conclusiones pudieron sacar al usar el modelo?

"En general, como esperábamos, en las simulaciones que llevamos a cabo las estrategias fueron notablemente más efectivas cuando las medidas de mitigación (higiene, distanciamiento social, prohibición de aglomerados) no se relajaron entre las acciones supresoras (cuarentena general).

Dado que los pacientes asintomáticos o muy leves son la gran mayoría, quisimos estudiar el impacto de detectarlos y aislarlos. La mayor contribución que podemos hacer es concluir que la detección y aislamiento de los asintomáticos (o parte de ellos) reduce notablemente el número efectivo de reproducción (Re), la carga sanitaria y la mortalidad general”.

¿Qué estrategias surgen de la aplicación del modelo para Mendoza?

“Nos habíamos propuesto simular estrategias de supresión para la provincia. Detectamos como mejor escenario posible activar medidas de supresión según la ocupación de camas de terapia intensiva (UTI) y combinarlo con la detección y aislamiento de individuos asintomáticos. En el supuesto ideal de que la mitad de los asintomáticos o pacientes muy leves pudieran detectarse y aislarse, no habría necesidad de cuarentena en Mendoza y el sistema de salud no colapsaría”.

"Nuestro modelo y su análisis informan que la detección y el aislamiento de todas las personas infectadas, sin dejar de lado al grupo asintomático, es la clave para superar esta pandemia".

¿Qué alternativas hay para detectar a la mayor cantidad de infectados posible?

En línea con esto, otro grupo de científicos liderados por la Dra. María Roqué (IHEM y FCEN) se encuentra en proceso de diseñar una modalidad de testeo de muestras agrupadas en "pooles". Es decir, se mezclan muestras y se realiza una única detección (por RT-PCR), si esta es negativa se consideran todas negativas, si la mezcla resulta positiva, se desglosa en partes para detectar a el/los individuos infectados. Esto disminuye la cantidad de insumos y ensayos requeridos en el orden de 30 a 100 veces. Algo similar fue mostrado como efectivo en Israel. Este método podría servir para monitorear la presencia de asintomáticos en la población sin implicar un costo excesivo. En este momento el equipo se encuentra en el periodo de puesta a punto de la técnica.

Debido al dinamismo y a la actualización constante de los datos sobre esta enfermedad, los científicos continúan perfeccionando los parámetros del modelo matemático para proporcionar escenarios hipotéticos aún más precisos de cómo podría ser el futuro de la epidemia en Mendoza.

Los resultados y herramientas obtenidos hasta ahora se encuentran disponibles en: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.23.20077255v1.article-info

Es importante destacar que el trabajo llevado a cabo por este grupo multidisciplinario de investigadores busca brindar herramientas con base científica, que indudablemente darán respuestas relevantes y útiles para enfrentar la difícil situación de salud que atraviesa la sociedad mendocina.

Tenemos algo para ofrecerte

Con tu suscripción navegás sin límites, accedés a contenidos exclusivos y mucho más. ¡También podés sumar Los Andes Pass para ahorrar en cientos de comercios!

VER PROMOS DE SUSCRIPCIÓN

COMPARTIR NOTA