Modelos matemáticos previenen potenciales epidemias

 

Proyectar cómo progresan las enfermedades infecciosas para mostrar el resultado probable de una epidemia y ayudar a informar las intervenciones de salud pública y epidemiología son solo dos de los grandes beneficios que aportan los modelos matemáticos a la salud pública. En conversación con el Doctor Carlos Ríos, investigador del Núcleo de Epidemiología de la UMAX, comenta que estos modelos matemáticos han ganado confiabilidad a través del tiempo.

 

“Los modelos usan suposiciones básicas o estadísticas recopiladas junto con matemáticas para encontrar parámetros para varias enfermedades infecciosas. Además, usan esos parámetros para calcular los efectos de diferentes intervenciones, como programas de vacunación masiva”, explica.

 

Asimismo, hizo énfasis en que el modelado puede ayudar a decidir qué intervención o intervenciones evitar y cuál probar, incluso se puede predecir futuros patrones de crecimiento. “Los modelos tienen la ventaja de examinar múltiples resultados simultáneamente, en lugar de hacer un solo pronóstico”, sostiene Ríos.

 

Consultado sobre el nivel de confianza de estas suposiciones menciona que los modelos han mostrado amplios grados de confiabilidad en pandemias pasadas, como el SARS, el SARS-CoV-2, la gripe porcina, el MERS y el ébola, por lo que considera que su desarrollo constante es fundamental para su aplicación en la epidemiología, en especial, en las enfermedades infecciosas.

 

Inicios de los modelos matemáticos

 

El doctor explica que la idea de que la transmisión y propagación de enfermedades infecciosas sigue leyes que pueden formularse en lenguaje matemático es antigua, ya que, en 1766, Daniel Bernoulli publicó un artículo en el que describía los efectos de la variolación de la viruela (un precursor de la vacunación) sobre la esperanza de vida mediante el análisis matemático de tablas de vida.

 

Por su parte, Hamer fue uno de los primeros en reconocer que solo la disminución de la densidad de personas susceptibles podría detener la epidemia. Sir Ronald Ross, quien recibió el premio Nobel en 1902 por dilucidar el ciclo de vida del parásito de la malaria, utilizó modelos matemáticos para investigar la efectividad de varias estrategias de intervención para la malaria.

 

Más adelante, en 1927, Kermack y McKendrick publicaron una serie de artículos en los que describían la dinámica de la transmisión de enfermedades en términos de un sistema de ecuaciones diferenciales. En ese sentido, fueron pioneros en el concepto de una cantidad umbral que separa diferentes regímenes dinámicos; sólo si el llamado número de reproducción básico está por encima de un valor umbral, una enfermedad infecciosa puede propagarse en una población susceptible.

 

En el contexto de la vacunación esto lleva al concepto de inmunidad colectiva, afirmando que no es necesario vacunar a toda la población para eliminar una enfermedad infecciosa. Esta teoría demostró su valor durante la erradicación de la viruela en la década de 1970.

 

Sólo hacia fines del siglo XX, los modelos matemáticos se generalizaron para la formulación de políticas de salud pública. Los enfoques de modelado se utilizaron cada vez más durante las dos primeras décadas de la pandemia del SIDA para predecir el curso futuro de la epidemia y para tratar de identificar las estrategias de prevención más eficaces, pero el impacto real de los modelos matemáticos en la salud pública surgió con la necesidad de evaluar las estrategias de intervención para los patógenos emergentes y reemergentes.

 

En primera instancia, fue el miedo a un ataque bioterrorista con el virus de la viruela lo que provocó el uso de modelos matemáticos para combinar datos históricos de brotes de viruela con preguntas sobre la vacunación en las sociedades modernas. Más tarde, el brote del virus del SARS como un patógeno emergente inició el uso de modelos matemáticos para analizar datos de brotes de enfermedades infecciosas en tiempo real para evaluar la efectividad de las medidas de intervención.

Los modelos matemáticos pueden proyectar cómo progresan las enfermedades infecciosas para mostrar el resultado probable de una epidemia y ayudar a informar las intervenciones de salud pública y epidemiología.

 

Sobre el investigador

 

Médico, con especialización en Didáctica Universitaria, especialización en medicina familiar y salud comunitaria y especialización en Control de Infecciones y Epidemiología Hospitalaria. Magister en Administración Hospitalaria, Magister en Metodología de la Investigación Científica, PhD en Salud Pública, cursando la Maestría en Educación Superior en Ciencias Médicas y Doctorado en Educación (en proceso de tesis).