Alberto Ramos y Pilar Hernández, coautores del estudio. Créditos: IFIC-CSIC.

 

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular (CSIC-UV)
desarrollan un modelo que incluye datos reales de tiempos
de incubación y de contagios del coronavirus

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto del Consejo
Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universitat de València, junto con sus
colaboradores del Instituto de Física Teórica (CSIC-UAM) y el Donostia International
Physics Center (DIPC), han planteado una nueva formulación de los modelos
epidemiológicos clásicos que permite tener en cuenta tiempos de incubación y contagio
del coronavirus realistas. Este trabajo ha sido publicado en la prestigiosa revista médica
PLOS ONE, y podría permitir aportar datos más fiables sobre la evolución de la
pandemia.
Los modelos matemáticos de epidemias son una herramienta indispensable para
predecir el comportamiento de agentes infecciosos entre la población. En la actualidad
se utilizan para analizar la evolución la pandemia provocada por el SARS-CoV-2.
El trabajo de este grupo de científicos parte del modelo SEIR (Susceptible-Expuesto o
preinfeccioso-Infeccioso-Recuperado). Este modelo clásico asume que el tiempo que los
individuos están expuestos (es portador de la enfermedad, pero no es aún contagioso)
o es infeccioso (portador y capaz de contagiar) sigue un patrón matemático muy
concreto. Según esta hipótesis, la mayoría de los individuos permanece infeccioso muy
pocos días y la probabilidad de ser infecciosos decae de forma monótona con el tiempo.
Estos supuestos no están motivados por los datos epidemiológicos, sino por la necesidad
de simplificar el tratamiento matemático del problema. La generalización considerada
por los investigadores del CSIC y el DIPC permite incorporar al modelo clásico SEIR
patrones de tiempos de incubación y contagio arbitrarios.

“Nuestro modelo, que llamamos uSEIR, permite incorporar patrones de tiempos de
incubación y contagio realistas. Esto es crucial, por ejemplo, para estudiar el efecto del
confinamiento de los contagiados de una forma más rigurosa” explica Pilar Hernández,
catedrática de la Universitat de València. Las comparaciones del modelo uSEIR con
varias simulaciones numéricas confirman que esta nueva formulación describe de
manera más precisa la propagación del virus en la población.
A la espera de utilizar datos de hospitales
“Nuestro trabajo también estudia otras hipótesis detrás del modelo clásico de SEIR
como la homogeneidad en la propagación de una epidemia. Gracias a las comparaciones
con simulaciones numéricas hemos sido capaces de estudiar el impacto de estos
supuestos”, dice Alberto Ramos, investigador del IFIC contratado gracias al programa
GenT Excelencia de la Comunitat Valenciana.
Actualmente, los investigadores de este grupo están a la espera de recibir datos de
ingresos recogidos en los hospitales de la Comunitat Valenciana para poder estudiar la
evolución de la pandemia de forma más precisa con el nuevo modelo uSEIR.
Los modelos epidemiológicos juegan un papel clave en la toma de decisiones en esta
pandemia. La mejora en la modelización de la propagación de una epidemia permite
obtener información más detallada y fiel. “Este trabajo nos muestra que la ciencia no es
un conjunto de compartimentos estancos, y que la transferencia de conocimiento entre
disciplinas es fructífera”, apunta Pilar Hernández.
Referencia:
Hernández P., Pena C., Ramos A. y Gómez-Cadenas J., A new formulation of compartmental epidemic
modelling for arbitrary distributions of incubation and removal times, PLOS ONE
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0244107

 

 

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