MADRID, 22 Sep. (EUROPA PRESS) -
Un estudio español dirigido por investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza y la Universidad Rovira i Virgili de Tarragona muestra cómo el control del tráfico aéreo puede evitar pandemias de virus como el H1N1 de la gripe A o el Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SRAS). El trabajo se publica en la edición digital de la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences' (PNAS).
Los investigadores han desarrollado un modelo matemático para el estudio de la incidencia de virus o enfermedades infecciosas cuando la transmisión ocurre a través de una red de transporte o comunicación. En el contexto de enfermedades contagiosas, como el SRAS o el virus H1N1, que se transmiten principalmente a través de redes de transporte como la red de conexiones aéreas internacionales, el modelo incorpora los mecanismos de transmisión, lo que permite analizar sus efectos en la incidencia tanto local como global de la enfermedad.
Los investigadores han descubierto que para valores de tráfico pequeños la epidemia se puede llegar a controlar pero cuando el tráfico es intenso, su incidencia puede ser mucho mayor de lo que se esperaba. En este último supuesto, la epidemia será pandémica independientemente de la infectividad del virus o de la enfermedad.
Según explicó a Europa Press Yamir Moreno, del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos, "nuestro estudio pone de manifiesto la necesidad de considerar el tráfico, en particular el asociado a los mecanismos de transmisión como el tráfico aéreo, como elemento esencial para la propagación de enfermedades infecciosas".
Los modelos actuales de transmisión de epidemias predicen un valor crítico para que éstas comiencen a propagarse de una forma pandémica. En el caso de enfermedades como el SARS o el H1N1 el estudio muestra que una disminución del tráfico en momentos de contagio epidémico aumenta el valor crítico necesario para que se produzca una pandemia, reduciendo de esta manera la incidencia global de la enfermedad y ofreciendo una ventana temporal a los investigadores para controlar su efecto.
Por el contrario, un gran volumen de tráfico implicaría una disminución del umbral epidémico, y como consecuencia un incremento en la incidencia de la enfermedad. "De esta manera, nuestro trabajo permite modelar fluctuaciones estacionales y anticipar el comportamiento del sistema ante una pandemia valorando de una forma más precisa diferentes medidas de control y contención de la enfermedad".
La principal novedad del trabajo es la introducción del tráfico en el análisis estadístico y en los mecanismos de transmisión de epidemias. "Con este nuevo modelo se pueden predecir la mayoría de los resultados que se observan en costosos modelos computacionales, lo que abre la puerta al diseño eficiente de medidas de control y de nuevas vías alternativas de inmunización y protección contra la enfermedad", añade Moreno.
