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    Una nueva investigación sobre la propagación de infecciones revela la necesidad de una mayor colaboración entre biología y física

    Modelo de una red social. Hay 150 individuos (los puntos), cuyas conexiones sociales están marcadas por las líneas entre ellas. Hay tres categorías:1. Contactos cercanos, p.ej. hogar (líneas amarillas), 2. Contactos habituales, p.ej. amigos del trabajo y adultos (líneas rojas) y 3. Contactos escolares para niños y amigos de niños (líneas naranjas). El color de los puntos marca la edad:más oscuro =más viejo. El conocimiento más importante derivado de la investigación es que los contactos no repetidos, p.ej. del transporte público, representa un gran riesgo de contaminación en enfermedades super esparcidoras como Covid19. Es por eso que la herramienta de bloqueo que se ha aplicado ampliamente en la lucha contra la pandemia, ha sido extraordinariamente eficaz. Crédito:Instituto Niels Bohr

    Investigadores del Instituto Niels Bohr, Universidad de Copenhague, junto con la epidemióloga Lone Simonsen de la Universidad de Roskilde, forman parte del panel que asesora al gobierno danés sobre cómo abordar las diferentes situaciones de propagación de infecciones que todos hemos visto desarrollarse durante el año pasado. Los investigadores han modelado la propagación de infecciones en una variedad de escenarios, y se ha demostrado que el coronavirus no sigue los modelos más antiguos de propagación de enfermedades.

    Ha surgido una imagen cada vez más variada de su comportamiento y, por tanto, de su impacto en la sociedad. En varios artículos científicos, los investigadores han descrito el conocimiento acumulado hasta la fecha, más recientemente, en torno al concepto de "súper esparcidores". Resulta que solo aproximadamente el 10% de los infectados representan aproximadamente el 80% de la propagación de la infección. Los resultados han sido publicados en la revista científica procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias , PNAS .

    ¿De dónde proviene nuestro conocimiento sobre la propagación de infecciones?

    Los datos que utilizan los investigadores para "alimentar" y desarrollar modelos informáticos provienen de una amplia gama de fuentes diferentes. Los municipios daneses han mantenido inventarios de la propagación de la infección, y estos datos tienen la ventaja de que provienen de unidades que no son demasiado grandes. Hay un alto grado de detalle y esto significa que uno puede rastrear el desarrollo local más claramente y así construir parámetros para la superdifusión, al que ha contribuido el postdoctorado Julius Kirkegaard. El rastreo de contactos es otra fuente de información. En ese caso, la atención se centra en localizar y limitar la transmisión del virus por parte del individuo. La tercera fuente es un poco más complicada, ya que busca seguir la cadena de infecciones a través de la secuencia genética del virus.

    ¿Quiénes son los súper esparcidores?

    Independientemente de la fuente que examinen los investigadores, los resultados arrojan aproximadamente lo mismo:el 10% de todos los infectados representan hasta el 80% de la propagación de la infección. Por tanto, es fundamental, en relación con la propagación del virus para localizar a los llamados superpropagadores y descubrir cómo se produce la superpropagación. Los investigadores enfatizan que, en este momento, no estamos muy seguros de qué constituye a una persona como súper esparcidor. Puede ser puramente personal, características fisiológicas. Además, hay diversos grados de superpropagación en la población, por lo que no es necesariamente solo uno u otro. Algunas personas simplemente transmiten el virus más que otras y la variación de personas que casi no tienen transmisión a súper transmisores es grande.

    ¿Cómo modelan los investigadores una población de poco menos de 6 millones de individuos?

    Tres categorías básicas se consideran importantes al modelar el comportamiento de la población, al calcular un escenario para la propagación de la infección:1. El contexto familiar, 2. Contexto de trabajo y 3. Los contextos aleatorios en los que se encuentran las personas, en otras palabras, personas próximas en transporte público, en actividades de ocio, etc. El factor tiempo en los tres es crucial, ya que se necesita tiempo para infectar a otras personas. En términos de tiempo, estas tres categorías son algo idénticas cuando se trata de enfermedades comunes, pero no una variante de coronavirus súper esparcidor.

    Pero aquí es donde entran en juego las características individuales del virus:los superpropagadores son bastante diferentes cuando se manejan en un modelo informático. Los métodos conocidos de la física se vuelven importantes aquí, ya que es necesario modelar a las personas y sus contactos. Los investigadores han creado modelos informáticos para escenarios con y sin superdifusores, y resulta que el cierre de espacios de trabajo y eventos deportivos, y el transporte público tiene el mismo efecto cuando el modelo no tiene en cuenta los super esparcidores. Pero cuando incluimos superdifusores, hay una diferencia pronunciada, y el cierre de eventos públicos tiene un efecto mucho mayor.

    El modelado de enfermedades enfrenta nuevos desafíos y una sólida colaboración interdisciplinaria

    Las enfermedades pueden comportarse de manera muy diferente y, por lo tanto, es increíblemente importante estar listo y ser capaz de un cambio rápido en relación con el desarrollo de nuevos modelos que reflejen las características de las diferentes enfermedades con la mayor precisión posible. si esperamos contenerlos. El profesor Kim Sneppen explica:"La variación biológica de diferentes virus es enorme. El SARS-CoV-2 contiene una característica especial, ya que es más contagioso justo antes de que se desarrollen los síntomas. Esto es exactamente lo contrario de una enfermedad anterior que amenazaba con convertirse en una pandemia, a saber, SARS, que es principalmente contagioso después de que uno muestra síntomas. Los virus son máquinas extremadamente avanzadas que cada una encuentra puntos débiles específicos para explotar. Un nuevo campo de investigación se está desarrollando rápidamente, que examina cómo los virus atacan las células de nuestro cuerpo. Se ha demostrado que COVID-19 conduce a progresiones de enfermedad muy diferentes para diferentes pacientes. En ese sentido, se comporta caóticamente, como decimos en física ".

    Doctor. el estudiante Bjarke Frost Nielsen y el profesor Kim Sneppen ven un gran campo de investigación abierto dentro de la colaboración entre la física y la biología. Recopilar la mayor cantidad de información posible sobre diferentes virus es crucial, por lo que los físicos pueden implementar este conocimiento en escenarios de mapeo para responder a ellos.

    El potencial de investigación sobre la propagación de infecciones es grande.

    Bjarke Frost Nielsen dice:"Necesitamos crear una caja de herramientas que contenga una amplia variación en la forma en que abordamos la propagación de la transmisión, en nuestros programas informáticos. Esta es la perspectiva inmediata que podemos ver frente a nosotros, en este momento. El modelado matemático de enfermedades ha existido durante casi 100 años, pero, lamentablemente, no se ha avanzado mucho durante ese período. Para decirlo sin rodeos, las mismas ecuaciones de la década de 1930 todavía se utilizan en la actualidad. En relación con algunas enfermedades, pueden ser correctos, pero en relación con otros pueden estar muy lejos. Aquí es donde, como físicos, tenemos un enfoque completamente diferente. Hay numerosos parámetros, es decir., dinámicas sociales e interacciones mucho más variadas entre individuos sobre las que podemos construir nuestros escenarios. Esto es muy necesario cuando vemos las enormes variaciones en las diferentes enfermedades ".


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