Una herramienta informática simulará escenarios ante posibles rebrotes

Una herramienta informática en la que participan investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) permitirá simular y evaluar los efectos de posibles escenarios epidemiológicos de la Covid-19 y prever la evolución de la pandemia ante futuras mutaciones del virus y nuevas oleadas de la enfermedad.

¿Qué efecto tendría una reducción del 50% de los contactos de niños con personas mayores, con o sin mascarilla? ¿Y un confinamiento por barrios? ¿Y si se abrieran los centros educativos? Estos y otros muchos escenarios son los que permite simular ‘Loimos’, avanza la UPV en un comunicado.

El proyecto está liderado por la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (FIBio-HRC) y cuenta con la colaboración de la empresa tecnológica Biotech Vana S.L. Es una de las propuestas seleccionadas de la convocatoria de proyectos de investigación sobre el SARS-COV-2 y la enfermedad Covid-19 impulsada por el Ministerio de Ciencia e Innovación a través del Instituto de Salud Carlos III.

‘Loimos’ se desarrollará bajo el paradigma de la computación con membranas. Este diseño virtual del comportamiento biológico del virus y de las actuaciones de los elementos que lo rodean, como las personas infectadas (sanas y recuperadas) las decisiones sobre aislamientos o la jerarquización de los territorios permitirán evaluar la incidencia bajo situaciones diseñadas a la carta y observar su evolución temporal.

A partir de ahí, el modelo se centrará en un conjunto inicial de parámetros, y permitirá simular cambios en cada uno y predecir cuál serían las repercusiones de estas variaciones. «Podemos dibujar múltiples escenarios, plantear múltiples preguntas, incluso variando distintas tasas o acciones, y con nuestro modelo predecir sus efectos», destaca Marcelino Campos, miembro también del grupo ALFA-Vrain de la Politècnica.

Algunos de los parámetros que incluirá la herramienta son la estructura poblacional básica (niños, jóvenes y mayores), la tasa de individuos portadores en cada grupo, la tasa de contacto por grupos de edad o los tiempos de contacto diarios a menos de dos metros.

TRANSMISIÓN DEL VIRUS POR MINUTO

El modelo también permite trabajar con variaciones en la cantidad mínima de virus para contagiar a una persona sana o en la tasa de transmisión viral por minuto a una persona no contagiada, así como en función del tiempo desde el contagio y el nivel de supervivencia del virus en superficies.

Otras variables son la tasa de reducción de la transmisión, el tiempo de aparición de respuesta inmunitaria antiviral en niños, jóvenes, adultos y mayores e incluso la tasa de protección con una eventual vacuna antiviral en proporción de individuos vacunados.

La ventaja del modelo es que se pueden otorgar valores a cada uno de estos parámetros en función de los rangos esperados, deseados o efectivamente comprobados, y observar el efecto que tendrán en la estructura dinámica de la epidemia.

Pero, sobre todo, da la posibilidad de modificar simultáneamente distintos valores o rangos de estudio, lo que permite hacer predicciones de los efectos que podrían resultar de determinadas intervenciones, ayudando así a la toma de decisiones. El sistema es fácilmente escalable, ya que permite la introducción de nuevas observaciones o conocimientos, conformando «un auténtico laboratorio de pruebas virtual», explica José Mª Sempere, del grupo de investigación en autómatas de la UPV.

Ya en 2015, el equipo del instituto Vrain de la UPV, la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal y Biotech Vana desarrollaron la plataforma ARES (Antibiotic Resistance Evolution Simulator), internacionalmente reconocida para el estudio de las dinámicas de transmisión de las resistencias a antibióticos.

Ahora aprovechan la experiencia para ‘Loimos’ y esperan que en que en un corto período de tiempo puedan tener preparada la primera versión de la herramienta para ser validada y probada en varios ambientes de toma de decisiones, fundamentalmente hospitalarios y de gestión sanitaria.