El actual brote de ébola en la República Democrática del Congo se ha extendido a al menos 58 personas y ha matado a casi la mitad de esas personas, según una actualización de la Organización Mundial de la Salud(OMS) de hoy (23 de mayo ). Este es el noveno brote de ébola de la nación desde 1976, cuando se descubrió por primera vez el virus en un pueblo cercano al río Ébola.
Pero, ¿qué pasaría si los científicos pudieran predecir los brotes de Ébola y detenerlos antes de que comenzaran?
Esa es la meta de un grupo de investigadores, que esperan predecir los brotes de Ébola antes de que comiencen por rastrear los patrones de migración de uno de los principales huéspedes de la enfermedad: los murciélagos. Los investigadores detallaron su trabajo en un nuevo estudio , publicado ayer (22 de mayo) en la revista Scientific Reports. [ 5 cosas que debes saber sobre el Ébola ]
“Tradicionalmente, los científicos que estudian la [diseminación] de enfermedades como el Ébola han operado bajo el supuesto de que la enfermedad se mueve de manera uniforme”, dijo el coautor del estudio Paolo Bocchini, profesor de ingeniería civil y ambiental en la Universidad de Lehigh en Pensilvania. “En realidad, las enfermedades que se propagan por los hospedadores de los animales dependen de cómo migran esos hosts”.
Utilizando información satelital, junto con datos sobre tasas de infección, nacimientos y muertes en murciélagos, Bocchini y sus colegas investigadores han desarrollado un modelo que sigue los patrones migratorios de los mamíferos en África mientras buscan recursos en todo el continente.
Al “alimentar modelos” con esta información más datos sobre la disponibilidad de alimentos y refugio para los murciélagos, el modelo pudo “predecir con precisión focos de brotes correspondientes a la migración de murciélagos durante el brote de Ébola 2014”, dijo Bocchini a Live Science. (El brote de 2014 , que tuvo lugar en África occidental, se cobró más de 11,000 vidas).
En otras palabras, los investigadores usaron su modelo para hipotetizar retroactivamente dónde deberían haber ocurrido los brotes de Ebola en África en 2014, en base al mapeo del movimiento de los murciélagos. Y los modelos demostraron ser correctos: de hecho, los brotes ocurrieron en sus lugares predichos.
Por ejemplo, el modelo predijo retroactivamente un pico de murciélagos infectados con Ebola en 2014 en Meliandou, una aldea remota en Guinea. De hecho, cuando los investigadores analizaron los informes de Ébola en la aldea durante el mismo período de tiempo, encontraron que su pico predicho coincidió con los meses en que comenzó el brote.
Ahora, “el objetivo es usar este modelo para predecir futuros brotes de Ébola”, dijo Bocchini. “Si sabe dónde el riesgo es más alto en un período de tiempo determinado, puede asignar recursos específicamente a esos puntos de acceso”. [ 10 enfermedades mortales que saltaban entre especies ]
Los recursos incluyen vacunas, campañas de salud pública, incluso médicos, pero estos recursos son siempre limitados, agregó Bocchini.
Otros expertos coinciden en que dichos modelos predictivos podrían ser útiles, en particular junto con otros métodos de control de la enfermedad.
El “rastreo de contacto” o modelado que identifica y potencialmente trata a personas que han estado en contacto con individuos infectados, hasta ahora ha sido el sistema principal para el control del Ébola, dijo Cameron Browne, profesor asistente de matemáticas aplicadas en la Universidad de Louisiana en Lafayette , que no estuvo involucrado en el nuevo estudio. La investigación de Browne se centra en modelos matemáticos de enfermedades infecciosas.
“Definitivamente, la identificación de los posibles efectos de contagio del murciélago a los humanos es importante”, dijo Browne a Live Science. “Derrame” se refiere a la propagación de una enfermedad de una especie a otra; al rastrear los murciélagos infectados, el modelo del nuevo estudio ayuda a predecir las áreas donde es más probable que se produzcan derrames.
“Una vez que se identifica un punto de acceso público , sin embargo, todavía debe haber una estrategia de control”, dijo Browne. “En última instancia, la vigilancia a través del modelado será la clave para el control de enfermedades , ya sea que implique el rastreo de contactos o la identificación de animales que podrían causar un brote”.
Bocchini y sus colegas investigadores han recibido una subvención de los Institutos Nacionales de Salud para continuar su trabajo. Esperan que su modelo sea accesible para todos los países y tienen planes para “aplicar la tecnología a brotes futuros más recientes y potenciales”, dijo.
“Creemos que este método de modelado podría incluso aplicarse a otras enfermedades”, dijo Bochinni. “En las Américas, este modelo podría incluso predecir brotes de enfermedades como el Zika “, aunque se necesita mucha más investigación en ese frente.
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