La URV desarrolla un modelo matemático que calcula cómo se propaga la covid

Investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona han desarrollado un modelo matemático, más preciso, que calcula cómo se propaga el SARS-CoV-2 entre las personas y cómo lo hace en función de sí están vacunadas o no, prediciendo el impacto de las medidas profilácticas ante una enfermedad infecciosa.

Ante el reto de entender cómo se comportan y cómo se expanden las enfermedades infecciosas, y concretamente el coronavirus, Giulio Burgio, Benjamin Steinegger y Àlex Arenas, investigadores del departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV, han creado un modelo matemático que estima qué impacto puede tener en la propagación de un virus, como el causante de la covid-19, la tasa de contacto entre vacunados y no vacunados.

Los investigadores han partido de la idea de que los contactos entre las personas no son aleatorios, sino que se tiende a interactuar con otros que poseen características sociodemográficas y de comportamiento similares, un fenómeno que se conoce como homofília.

También existe una correlación entre unas determinadas características individuales y unas actitudes con respecto a la adopción de medidas profilácticas ante enfermedades infecciosas, es decir, que las medidas de protección no siempre se adoptan de forma homogénea entre la población, lo que acaba afectando a la capacidad de control sobre la propagación de las enfermedades.

Tampoco la vacunación se adopta de forma uniforme entre la población, ya sea por factores estructurales como la calidad de los servicios de salud, la falta de recursos o el nivel de renta, educación o etnia, factores que, según los investigadores, determinan cómo se propagan los virus.

Los investigadores han puesto como ejemplo los brotes recurrentes de sarampión en algunos países con un nivel de ingresos elevado, que se deben a los grupos contrarios a las vacunas.

Aunque los actuales modelos matemáticos funcionan para infecciones como el sarampión, con una vacuna que tiene una eficacia del 100%, en cambio, en los casos de gripe o las variantes del SARS-CoV-2, con vacunas con una eficacia de entre el 20 y el 80%, precisan otros modelos para analizar el impacto de la vacunación y el homofília en la propagación del virus.

El nuevo modelo matemático ha demostrado que en una situación de eficacia imperfecta de vacunación, como es el caso la covid, se dan diferentes tipos de dinámicas de propagación: si aumenta la tasa de interacción entre personas vacunadas y no vacunadas se produce un cambio en la tasa de ataque final de la enfermedad, haciendo que esta aumente o disminuya.

Esta gradación proporciona una herramienta adicional para interpretar los datos epidemiológicos.

El modelo que han desarrollado no sólo sirve para prever el impacto de las vacunas, sino que puede aplicarse para adoptar una amplia gama de medidas profilácticas, como el uso de mascarillas, distanciamiento social o seguimiento digital de contactos.

Los investigadores afirman que el modelo que han desarrollado «es más realista», lo que hace que pueda ayudar a entender el impacto de medidas que cambien la estructura de contactos entre personas, y así implementarlas de la forma más adecuada al estado actual de una epidemia.