En el marco del «Ciclo de Charlas Elanco», el experto en epidemiología Javier Sánchez expuso sobre el modelamiento de enfermedades infecciosas en poblaciones humanas y animales a nivel teórico y práctico, ejemplificando con modelos desarrollados para enfermedades como fiebre aftosa, anemia infecciosa del salmón (ISA), gripe aviar y Covid-19.
En una presentación virtual en exclusiva para los clientes de Elanco, el académico abordó cómo los modelos matemáticos y de simulación permiten mejorar nuestra comprensión de la dinámica de transmisión de las enfermedades, planificar situaciones de contingencia y apoyar la toma de decisiones de políticas adecuadas para el manejo de brotes de enfermedades.
En la ocasión y en una entrevista posterior, el experto explicó cómo se pueden usar los parámetros de propagación de una enfermedad obtenidos a partir de la información del brote, para simular la propagación de la enfermedad y el efecto de intervenciones que se realicen sobre estos parámetros.
Para entender el uso de estos conceptos en el desarrollo de modelos de simulación para la toma de decisiones de políticas adecuadas, el epidemiólogo presentó algunos modelos comúnmente utilizados para representar la propagación de enfermedades. Uno de ellos fue desarrollado para el virus de la anemia infecciosa del salmón (ISAv); pero también dedicó tiempo a revisar un modelo para el Covid-19.
Modelamiento de enfermedades, ¿para qué?
De acuerdo con Javier Sánchez, uno de los usos principales de estos modelos es en el planeamiento del manejo de una situación de emergencia.
Es así como, según el experto, el buen uso de un modelo puede permitir por ejemplo saber cuántas instalaciones de cultivo podrían llegar a estar infectadas, cuántos animales o cuántos individuos en la población podrán verse afectados.
De este modo, dice Sánchez, esta proyección en el tiempo permitirá planificar actividades de intervención.
Las actividades de intervención se pueden comparar entre sí para poder predecir el impacto en la población, ya sea en cuanto a salud o a economía, entre otros.
«Si estoy estableciendo un programa de vacunación puedo, por ejemplo, planificar y saber cuántas dosis tendría que tener en mi reserva para prevenir una cantidad excesiva de casos», plantea Javier Sánchez como un ejemplo concreto.
Limitaciones y principales desafíos
La dificultad del uso de estos modelos en situaciones de emergencia es la calibración con los datos que vamos obteniendo, que nos va a hacer variar las proyecciones.
Con el Covid-19 por ejemplo, las proyecciones van cambiando diariamente, por lo que según indica el académico, es difícil establecer proyecciones a largo plazo, pero estos modelos facilitan hacer proyecciones en el corto plazo, permitiendo determinar la eficacia de las intervenciones que el modelo puede simular.
Para el experto, la limitante más grande en el uso de estos modelos de simulación es a nivel macro, y tiene que ver con que las personas que van a tomar una decisión -ya sea a nivel de manejo de centro o a nivel de manejo de población humana en general- creen que los modelos les van a decir lo que se tiene que hacer.
«El modelo se debe usar como una herramienta más de apoyo a la toma de decisiones, la que involucra muchos otros criterios. (La metodología) solo permite guiar con ciertos cuidados cuáles pueden ser las mejores decisiones a tomar con la información que se tiene disponible», afirma el epidemiólogo.
Dificultades con los modelos de propagación del ISAv
Para el virus de la anemia infecciosa del salmón, el parámetro más clave y más difícil es el que indica qué tan fácil se va a transmitir el virus de un pez a otro, o de una jaula a la próxima jaula, o de un centro de cultivo al próximo en un área de manejo conjunto. Este parámetro que predice la probabilidad que tengo de transmitir de un pez infectado a uno susceptible es uno de los más complicados y difíciles de estimar, ya que requiere información de centro (de campo) para poder ser levantado.
Tal parámetro va a depender mucho de factores ambientales, geográficos y de manejos de la zona (la densidad de peces de una jaula, las corrientes marinas en donde están ubicados los sitios, entre otros). Múltiples factores van a afectar la transmisión del virus dentro de una jaula, entre las jaulas y entre los centros que pueden estar a distancias distintas, contra la corriente o a favor de la corriente, entre otros.
Este es un ejemplo concreto de la dificultad que se tiene para establecer esos valores que van a incidir en cómo la enfermedad se propague.
«Ahí está el desafío», explica el epidemiólogo, porque «lo más fácil es armar el modelo conceptual y ponerlo a correr. Pero cuando hay que evaluar cómo el modelo se adapta a mi situación en Chiloé, por ejemplo, ahí se tiene que evaluar si los valores que hacen que una enfermedad o virus se transmita o no, se aplica a las condiciones locales del lugar».
En ese sentido, es muy importante tener en cuenta el apoyo de los estudios epidemiológicos de los factores de riesgo, de factores de manejo que pueden ser usados para el establecimiento de estos parámetros.
«No hay un modelo que vaya a servir para todo», recalca enfático Javier Sánchez. Lo importante asegura, es tener gente capacitada que pueda ayudar a desarrollar un modelo que responda a la pregunta de interés en la situación o amenaza en particular en la que se esté trabajando.
«Puede ser que haya un modelo para salmones… Pero qué valores le tengo que asignar a cada uno de los factores que van a hacer que la enfermedad se transmita, va a depender de la situación y condiciones locales. Y esto es clave. Si yo no tengo esos datos, probablemente el modelo que funcionó para Noruega o Canadá no funcione para Chile, por ejemplo. Por eso es necesaria la capacitación técnica para el entendimiento de cómo adaptar este tipo de modelos particulares», finaliza.