Se podrían identificar las distintas variables de las que depende un brote de esta y otras enfermedades transmitidas por mosquitos.
Mérida, Yucatán, 22 de diciembre 2014.- Los brotes de dengue que enfrenta Yucatán podrían ser cosa del pasado, gracias a un novedoso desarrollo modelo tecnológico en control de epidemias en tiempo real que desarrolla IBM, en coordinación con la Universidad Johns Hopkins y la Universidad de California en San Francisco.
La aplicación de modelos epidemiológicos de código abierto espacio-temporal (STEM por sus siglas en inglés), pueden identificar las distintas variables de las que depende un brote de esta y otras enfermedades transmitidas por mosquitos.
Es decir, combinan un análisis de población y factores que incrementan el riesgo de contagio como el transporte y el comercio, que inciden en la migración del mosco transmisor del dengue, para construir modelos realistas del rumbo que podría tomar esta enfermedad infecciosa.
Esta capacidad permite planear estrategias de intervención tales como control de vectores y distribución de vacunas.
«Los funcionarios de salud pública no pueden darse el lujo de especular en caso de una epidemia. Necesitan acceso preciso y oportuno a datos que les permitan tener un panorama de probable propagación de una enfermedad en una región geográfica determinada en un período determinado», dijo James Kaufman, director de Salud Pública de IBM Research.
De acuerdo con la Secretaría de Salud de Yucatán, los casos de dengue disminuyeron en un 50 por ciento en el periodo enero-septiembre de este año, gracias a la buena respuesta de la ciudadanía a campañas de prevención y fumigaciones.
Sin embargo, a pesar de la disminución de casos de esta patología, que transmite el vector Aedes Aegypti, se deben continuar buscando estrategias para prevenir nuevos brotes, dado que la entidad es sitio ideal para que el mosquito ataque.
El dengue, por ejemplo, se ha extendido a más de 100 países, entre ellos Estados Unidos. La búsqueda y aplicación de nuevos e innovadores métodos para predecir potenciales brotes de dichas enfermedades se han convertido en clave para salvar muchas vidas.
Los científicos necesitan entender no sólo la dinámica de la enfermedad en sí, sino también otros factores que contribuyen a la dispersión de enfermedades como la propagación de los vectores y factores ambientales diversos.
La comunidad científica y de investigación, colabora para llevar a un nuevo nivel el modelado de crisis basado en enfermedades con datos precisos que ayuden a proteger la salud de las personas. Es a través de la comprensión de cómo y porqué estas enfermedades se propagan, que podemos identificar las regiones más susceptibles a las enfermedades emergentes, informar a las autoridades sanitarias y permitirles, con ello, centrarse en intervenciones específicas en lugares donde las epidemias puedan tener mayor impacto.
Los modelos anteriores de dengue consideraban la transmisión por el vector indirectamente, y aproximaron la transmisión como un proceso de contacto entre humanos. La IBM Research y UCSF utilizan la capacidad del STEM para construir modelos en la parte superior de los modelos e integrarlos con los datos climáticos específicos de la ubicación.
Esto permitió una descripción más realista de la dinámica de la enfermedad, con lo que los funcionarios de salud pública pueden presentar predicciones más eficaces sobre cómo las epidemias se propagan.
«Es importante reconocer el esfuerzo sinérgico de científicos teóricos y computacionales, expertos en enfermedades y funcionarios de salud pública para hacer una diferencia en la rapidez y eficacia con la que se lucha contra las enfermedades infecciosas», dijo Simone Bianco, del Centro de Bioingeniería y Ciencias Terapéuticas de la UC San Francisco.
«Tenemos que estar listos en un abrir y cerrar de ojos para analizar, a través de datos dispares de los sistemas globales de vigilancia de enfermedades, la salud de la población y en su caso, poder detectar brotes, desarrollar nuevos modelos, y evaluar la eficacia de las políticas públicas en la materia».
STEM es gratuita y abierta a cualquier científico o investigador que opte por aprovechar y contribuir a su biblioteca de modelos, códigos de computadora y datos del denominador.
Ésta apertura facilita el desarrollo de modelos matemáticos avanzados, la creación de modelos flexibles que implican múltiples poblaciones (especies), las interacciones entre las enfermedades, y una mejor comprensión de la epidemiología.