Las enfermedades contagiosas que interactúan, como la influenza y la neumonía, siguen los mismos patrones de propagación complejos que las tendencias sociales. Este nuevo hallazgo publicado en Física de la naturaleza , podría conducir a un mejor seguimiento e intervención cuando múltiples enfermedades se propagan a través de una población al mismo tiempo.

"La interacción de las enfermedades es la norma más que la excepción, "dice Laurent Hébert-Dufresne, un científico de la complejidad de la Universidad de Vermont que codirigió la nueva investigación. "Y, sin embargo, cuando los modelamos, casi siempre es una enfermedad aislada ".

Cuando los modeladores de enfermedades mapean una epidemia como el coronavirus, Ébola, o la gripe, tradicionalmente los tratan como patógenos aislados. Bajo estas llamadas dinámicas "simples", En general, se acepta que el tamaño previsto de la epidemia será proporcional a la tasa de transmisión.

Pero según Hébert-Dufresne, profesor de informática en la Universidad de Vermont, y sus coautores, Samuel Scarpino en Northeastern University, y Jean-Gabriel Young de la Universidad de Michigan, la presencia de un contagio más en la población puede cambiar drásticamente la dinámica de simple a compleja. Una vez que se produce este cambio, Los cambios microscópicos en la tasa de transmisión desencadenan saltos macroscópicos en el tamaño esperado de la epidemia, un patrón de propagación que los científicos sociales han observado en la adopción de tecnologías innovadoras. Jerga, y otros comportamientos sociales contagiosos.

Star Wars y estornudos

Los investigadores comenzaron a comparar contagios biológicos y contagios sociales en 2015 en el Instituto Santa Fe, un centro de investigación transdisciplinario donde Hébert-Dufresne estaba modelando cómo las tendencias sociales se propagan a través del reforzamiento. El ejemplo clásico de refuerzo social, según Hébert-Dufresne, es "el fenómeno a través del cual diez amigos que te dicen que vayas a ver la nueva película de Star Wars es diferente a un amigo que te dice lo mismo diez veces".

Como varios amigos que refuerzan un comportamiento social, la presencia de múltiples enfermedades hace que una infección sea más contagiosa de lo que sería por sí sola. Las enfermedades biológicas pueden reforzarse entre sí a través de síntomas, como en el caso de un virus del estornudo que ayuda a propagar una segunda infección como la neumonía. O, una enfermedad puede debilitar el sistema inmunológico del huésped, haciendo que la población sea más susceptible a un segundo, tercera, o contagio adicional.

Cuando las enfermedades se refuerzan entre sí, aceleran rápidamente a través de la población, luego se apagan cuando se quedan sin nuevos hosts. Según el modelo de los investigadores, el mismo patrón super-exponencial caracteriza la expansión de las tendencias sociales, como videos virales, que son ampliamente compartidos y luego dejan de ser relevantes después de que una masa crítica de personas los ha visto.

Dengue y antivaxxers

Un segundo hallazgo importante es que los mismos patrones complejos que surgen para las enfermedades que interactúan también surgen cuando un contagio biológico interactúa con un contagio social. como en el ejemplo de un virus que se propaga junto con una campaña anti-vacunación. El documento detalla un brote de dengue en 2005 en Puerto Rico, y Hébert-Dufresne cita un ejemplo adicional de un brote de dengue de 2017 en Puerto Rico, donde el hecho de no tener en cuenta con precisión la interacción de las cepas de dengue redujo la eficacia de una vacuna contra el dengue. Esto, a su vez, provocó un movimiento contra la vacunación, una epidemia social, que finalmente condujo al resurgimiento del sarampión, una segunda epidemia biológica. Es un ejemplo clásico de complejidad del mundo real, donde surgen consecuencias no deseadas de muchos fenómenos que interactúan.

Aunque es fascinante observar un patrón de propagación universal a través de complejos sistemas sociales y biológicos, Hébert-Dufresne señala que también presenta un desafío único. "Mirando solo los datos, pudimos observar este patrón complejo y no saber si una epidemia mortal estaba siendo reforzada por un virus, o por un fenómeno social, o alguna combinación ".

"Esperamos que esto abra la puerta a modelos más interesantes que capturen la dinámica de múltiples contagios, ", dice." Nuestro trabajo muestra que es hora de que la comunidad de modelos de enfermedades vaya más allá de observar los contagios de forma individual ".

Y el nuevo estudio puede arrojar luz sobre la propagación del coronavirus. "Al hacer predicciones, como para el brote actual de coronavirus que ocurre en una temporada de gripe, es importante saber qué casos tienen infecciones múltiples y qué pacientes están hospitalizados con gripe, pero asustados por el coronavirus, ", Dice Hébert-Dufresne." Las interacciones pueden ser de naturaleza biológica o social, pero todos importan ".