Describen en un estudio el patrón de propagación del nuevo coronavirus

Se trata de un modelo desarrollado por científicos brasileños que prevé la evolución espaciotemporal de enfermedades epidémicas, y que podrá ayudar a planificar programas de distanciamiento social más eficaces, con menor impacto socioeconómico

Por José Tadeu Arantes  |  Agência FAPESP – El modelo más utilizado para describir la evolución de una epidemia en el transcurso del tiempo es el denominado SIR, sigla formada por las letras iniciales de las palabras susceptibles (S), infectados (I) y removidos (R). La persona susceptible puede infectarse, y la persona infectada será eventualmente removida, por inmunización o por muerte. De este modo, las poblaciones de los tres tipos varían, mientras que se considera que la población total, conformada por la suma de los individuos que componen cada una de ellas, es constante en la escala de tiempo de la contaminación epidémica.

La función I(t), resultante del modelo, describe el aumento de la población infectada en el transcurso del tiempo. La curva exhibe una rama ascendente más pronunciada, correspondiente a la fase de intensa propagación del agente patogénico, un punto máximo, correspondiente al pico de contaminación, y una rama descendente más suave, correspondiente a la lenta disminución del contagio, hasta que no haya más ningún individuo infectante. El modelo SIR ha venido aplicándose en diversos análisis sobre la pandemia provocada por el nuevo coronavirus.

“Si bien este modelo constituye una herramienta sumamente útil para investigar la evolución temporal de la pandemia, suministra pocos insights sobre el modo de evolución de la infección en el espacio. Y esto es fundamental para la planificación de programas de distanciamiento social que protejan efectivamente a las poblaciones y que al mismo tiempo disminuyan los impactos socioeconómicos de la pandemia”, dice en declaraciones a Agência FAPESP el investigador Airton Deppman, docente del Instituto de Física de la Universidad de São Paulo (IF-USP).

Deppman es uno de los coordinadores de un estudio cuyos resultados salieron en parte publicados en el periódico científico Chaos, Solitons & Fractals. 

“Desarrollamos un modelo que aporta una buena descripción de la evolución espacial y temporal de las enfermedades epidémicas. Y que puede ser útil para la formulación de políticas de distanciamiento social en caso de que sea necesario enfrentar futuras pandemias”, dice el investigador. 

Dicho estudio contó con el apoyo de la FAPESP en el marco de un Proyecto Temático coordinado por Arnaldo Gammal y del cual Deppman es uno de los investigadores principales.

Los resultados indican que la propagación del nuevo coronavirus exhibe un carácter fractal, así como sucede con muchas otras variables que describen la vida social. Esto significa que la contaminación transcurre de manera descontinua, pero muestra el mismo patrón a diferentes escalas. Un individuo contaminado contamina de entrada a un grupo relativamente pequeño, con el cual mantiene contacto directo. Posteriormente existe un hiato en la propagación, seguido de una nueva etapa en la cual el pequeño grupo inicialmente contaminado pasa a contaminar a un grupo mayor, y así sucesivamente.

“Cuando se elabora un gráfico cruzando la cifra de infectados con el nuevo coronavirus y la población, y se cuantifican en ambos ejes −x e y− las variables a escala logarítmica, la figura resultante es una línea recta. Esto es típico de un fenómeno fractal, en el cual el mismo patrón se mantiene a varias escalas”, explica Deppman.

En este estudio se investigó esa distribución espacial con base en datos de China, Estados Unidos y el estado de São Paulo. Y luego se pusieron a prueba los resultados comparando datos del estado de São Paulo y de Europa. “El modelo logró describir con mayor riqueza de detalles la evolución temporal de la contaminación. Como regla surge un gran arranque inicial, seguido de arranques menores, a medida que el virus va pasando de una zona a otra”, comenta el investigador.

Deppman cree que con este modelo es posible encontrar un punto óptimo para la entrada y la salida del aislamiento, cosa que debe hacerse zona por zona y no de manera genérica en todo un país, estado, provincia o departamento.

Puede accederse al artículo intitulado Fractal signatures of the COVID-19 spread en el siguiente enlace: www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960077920305166?via%3Dihub#!.