A NIVEL MUNDIAL

Descubren que la tuberculosis podría aumentar a nivel mundial en las próximas décadas por el envejecimiento poblacional

Infección por tuberculosis
JASON DREES, BIODESIGN INSTITUTE AT ARIZONA STATE
Publicado 22/03/2018 14:09:00CET

MADRID, 22 Mar. (EUROPA PRESS) -

Investigadores del CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES) del Grupo de Genética de Micobacterias de la Universidad de Zaragoza, y del Grupo de Redes y Sistemas Complejos del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) han diseñado un modelo epidemiológico de transmisión de la Tuberculosis (TB), que demuestra el aumento de esta enfermedad a nivel mundial en las próximas décadas si no se tienen en cuenta el envejecimiento poblacional.

En concreto, este nuevo modelo incluye los "efectos reales del envejecimiento de la población y de los patrones de contacto en la dinámica de transmisión de la enfermedad", han declarado desde CIBERES.

Este factor tiene un "efecto inesperado en la modelación de la tuberculosis", pues su introducción en los modelos puede predecir "un ascenso en los niveles de incidencia de la enfermedad con respecto a los pronósticos producidos en poblaciones que no envejecen".

Dicho resultado podría implicar que el descenso en la incidencia observado desde inicios de este siglo en todo el mundo podría frenarse, o incluso revertirse en algunas áreas, especialmente aquellas cuyas poblaciones van a envejecer más pronunciadamente en las próximas décadas, y dar lugar a un nuevo incremento de la prevalencia de la enfermedad a nivel mundial.

Por otro lado, los investigadores han incorporado datos recientes basados en encuestas sobre patrones de contacto entre grupos de edad, introduciendo por primera vez en el estudio de propagación de la tuberculosis lo que ya se había implementado en la modelación de otras enfermedades respiratorias transmisibles como la gripe.

La dificultad de la investigación realizada radica en que los modelos matemáticos de propagación de enfermedades infecciosas deben integrar datos geo-demográficos, epidemiológicos y sociológicos para simular la dinámica de transmisión del patógeno entre individuos.

Los modelos con los que se contaba antes de este estudio tenían limitaciones a la hora de describir de manera precisa la relación entre demografía y transmisión de la enfermedad.

Haciendo hincapié en estos modelos que se usaban para pronosticar el nivel de incidencia de la enfermedad a escalas supranacionales, operaban bajo el supuesto de estructuras demográficas estáticas y asumían que las interacciones entre individuos que transmiten el patógeno ocurren homogéneamente entre todos los grupos de edad.

En el presente trabajo, los investigadores han conseguido cuantificar cómo cambia la distribución de contagios entre grupos de edad cuando se abandona la hipótesis de que éstos son homogéneos, tal y como se asumía hasta ahora. De esta manera, también permite obtener estimaciones precisas del número de afectados, por la enfermedad, en cada grupo de edad.

OPTIMIZAR CAMPAÑAS DE VACUNACIÓN

Los investigadores, una vez que han desarrollado este nuevo modelo, plantean aplicarlo a la optimización de campañas de vacunación, la evaluación y comparación de diferentes candidatos a vacunas y finalmente, para mejorar el diseño y resultados de ensayos clínicos con las nuevas vacunas.

En este contexto, la combinación de disciplinas tan dispares como la Inmunología, la Microbiología, la Epidemiología y las Ciencias de la Complejidad es clave para desarrollar nuevos modelos capaces de hacer pronósticos fiables sobre el impacto de la enfermedad y para evaluar la relación coste-beneficio de las intervenciones epidemiológicas en cauce.

El estudio ha sido llevado a cabo por investigadores del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) (Sergio Arregui, Yamir Moreno), en colaboración con el Grupo de Genética de Micobacterias de la Universidad de Zaragoza, perteneciente al CIBERES y al IIS Aragón (Maria José Iglesias, Sofía Samper, Dessislava Marinova, y Carlos Martín) y el Hospital Sainte Justine de la Universidad de Montreal (Joaquín Sanz).

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