Nuevo método para encontrar el origen de epidemias

Sinopsis: Encontrar al Paciente Cero

Un nuevo modelo podría ayudar a reducir la fuente de un brote de la enfermedad.

 Nino Antulov-Fantulin / Ruđer Instituto Bošković

La identificación de la primera persona que se infectan con una enfermedad, "paciente cero", puede ayudar a determinar cómo, cuándo y por qué un brote comenzó. Un nuevo método desarrollado por Nino Antulov-Fantulin de Ruđer Bošković Instituto, Croacia, y sus colegas podría ayudar a identificar a esa persona. Mediante la comparación de una instantánea de la población infectada con cálculos de la dinámica de propagación, el modelo calcula la probabilidad de que una persona dada puede ser el origen de la enfermedad. Mientras que el método no puede encontrar inequívocamente paciente cero, podría ser útil en la reducción a la origen de una epidemia.

Los autores modelan una población como una red en la que cada nodo está conectado a sus vecinos. Un nodo infectada puede infectar a un vecino susceptible, y una vez infectados, puede recuperarse de la enfermedad. El método funciona mediante la comparación de datos del mundo real en la red infectada con simulaciones de esa enfermedad se propague en la misma red suponiendo un nodo dado como paciente cero. El modelo calcula la probabilidad de que cada nodo es la fuente de la infección y luego sugiere que el paciente cero más probable.

Antulov-Fantulin et al. encuentran que la eficacia de su método depende de la facilidad con que se propaga la infección, la tasa de recuperación, el tamaño de la red, y el momento en que se capturó la instantánea de la epidemia. Para la enfermedad rápida propagación, paciente cero se puede localizar con relativa facilidad con alta probabilidad. Cuando la enfermedad se propaga más lentamente, esta probabilidad disminuye. Sorprendentemente, los autores encuentran que el paciente cero puede ser difícil de identificar en las poblaciones más pequeñas, donde toda la población han sido infectadas. En estas condiciones cada realización de sus simulaciones es idéntico, por lo que cada nodo de la misma probabilidad de ser cero paciente.

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