Un algoritmo predice las epidemias en situaciones de movilidad habitual gracias a un modelo matemático centrado en el alcance de ciertas enfermedades. El algoritmo ha sido desarrollado por un equipo de la Universidad de Zaragoza y de la Universitat Rovira i Virgili (Tarragona), y ha sido liderado por Jesús Gómez Gardeñes, físico del BIFI (Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos).

La revista Nature Physics, publica las conclusiones de este algoritmo que predice las epidemias, y se centra en que la movilidad “reduce la heterogeneidad de la distribución de la población y, por tanto, disminuye el riesgo epidémico”. La movilidad habitual entre distritos de una gran urbe o distintos grupos poblacionales podría reducir los efectos de una epidemia a diferencia de lo que se creía hasta ahora.

A esta conclusión se llega gracias a la teoría de Jesús Gómez y David Soriano (ambos de la Universidad de Zaragoza) y Àlex Arenas (Universitat Rovira i Virgili) que analizan los patrones de movilidad. A escala mundial, estos patrones explican brotes como el zika o el ébola, y a escala local, se estudian simples procesos víricos importados por nuestros movimientos, un ejemplo de ello serían los virus trasladados del colegio a casa y de casa al trabajo, que darían lugar a una epidemia.

Aislamiento o movilidad

Este algoritmo que predice las epidemias plantea una situación contraria a lo pensado hasta ahora. Si lo más fácil de pensar es que el aislamiento evitaría el contagio de la población, esta medida parece no ser siempre efectiva porque, muchas veces, reducir la movilidad aumenta los casos de contagio y agrava la expansión de la epidemia.

El estudio se llevo a cabo en Cali (Colombia). Allí se demostró que la movilidad continua entre sectores distintos disminuía la propagación de la epidemia. Este nuevo modelo matemático es capaz de añadir datos reales sobre los hábitos de las personas en cuanto a movilidad se refieren, y evalúa el impacto del incremento o reducción de la misma respecto al número de contagios.

“Con los datos disponibles en varias ciudades observamos, para nuestra sorpresa, que un aumento de la movilidad no siempre conlleva un aumento de la incidencia epidémica, como sugerían resultados anteriores”, explicó Gómez Gardeñes.

Según los investigadores, esto se debe a un equilibrio entre el flujo de personas en los barrios y la distribución demográfica de la población. Así, tratar de contener una enfermedad puede ser beneficioso para una ciudad y perjudicial para otra, ya que habría que analizar la propagación de una manera personalizada. En este trabajo se deja constancia de que hay 3 comportamientos posibles en la propagación de la enfermedad:

  1. Que la epidemia se reduzca cuando aumente la movilidad.
  2. Que la epidemia aumente cuando aumente la movilidad.
  3. Que estos 2 comportamientos se mezclen de manera que: para una movilidad pequeña, un aumento de la misma reduce la incidencia, pero la situación se revierte cuando la movilidad aumenta.