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Modelos matemáticos ayudarán a distribuir las vacunas contra COVID-19

El consenso entre la mayoría de los profesionales es que si el objetivo principal es reducir las tasas de mortalidad, los funcionarios deben priorizar la vacunación de las personas mayores y, si quieren frenar la transmisión, deben apuntar a los adultos más jóvenes.

Alguna vez Galileo Galilei dijo que el libro de la naturaleza está escrito en el lenguaje de las matemáticas. Y siguiendo con ese razonamiento, los matemáticos, junto con otros profesionales de las ciencias duras, han tenido mucho trabajo tratando de desentrañar los patrones de comportamiento del nuevo coronavirus que trajo la enfermedad pandémica COVID-19, destaca un informe periodístico publicado en la revista Science American.

Pasados ya un año de su aparición en la ciudad de Wuhan, en China, ahora los profesionales de los números buscan respuestas en el gran tema que se viene: la disposición y distribución uniforme, homogénea y universal de las vacunas para las 7000 millones de almas que habitan este planeta. En definitiva, organizar el modelaje del despliegue óptimo de una vacuna dado los anuncios prometedores de varios laboratorios en los últimos días.

El tema es que averiguar cómo asignar las vacunas (hay cerca de 50 en los ensayos clínicos en humanos y una decena en la famosa y clave fase III) a los grupos adecuados en el momento adecuado es “un problema muy complejo”, reflexiona Eva Lee, directora del Centro de Investigación Operativa en Medicina y Salud Care en el Instituto de Tecnología de Georgia.

Debido a que el COVID-19 es especialmente letal para las personas mayores de 65 años y aquellos con otros problemas de salud como obesidad, diabetes o asma, y sin embargo, se propaga rápida y ampliamente entre adultos jóvenes sanos que tienen más probabilidades de recuperarse, los matemáticos se enfrentan a dos prioridades problemáticas al modelar las vacunas: ¿Deben prevenir muertes o retrasar la transmisión?

El consenso entre la mayoría de los modeladores es que si el objetivo principal es reducir las tasas de mortalidad, los funcionarios deben priorizar la vacunación de las personas mayores y, si quieren frenar la transmisión, deben apuntar a los adultos más jóvenes.

Con el fin de planear la estrategia de lanzamiento de una vacuna o varias, primero los matemáticos deben construir fórmulas que reflejen la vida misma de las personas, con sus complejas interacciones, utilizando datos como vivienda y estatus socioeconómico, hábitos diarios, edad y riesgos para la salud. Pero primero establecen qué tan contagioso es el virus: su tasa de reproducción, o “R-cero”, que es el número de personas a las que se puede esperar que una persona infectada transmita el virus.

Modelos matemáticos

La investigadora Matrajt, recuerda lo difícil que fue comenzar a construir un modelo de la nada cuando comenzó a trabajar con colegas en una forma de vacunación posible. Junto con otros investigadores desarrollaron algoritmos basados en unas asombrosas 440 combinaciones de parámetros, desde la transmisión hasta la inmunidad, los grupos de edad y la mortalidad. Sus computadoras pasaron casi 9,000 horas ejecutando ecuaciones, y su modelo, publicado en agosto como preimpresión, muestra que si solo hay un bajo suministro de vacuna al principio, se debe priorizar a los adultos mayores si el objetivo es reducir las muertes.

Pero para las vacunas que tienen al menos un 60 por ciento de efectividad, una vez que haya suficiente para cubrir al menos a la mitad de la población, cambiar para enfocarse en individuos sanos de 20 a 50 años, así como en niños, minimizaría las muertes. El modelo también predice cuántas muertes se pueden evitar con diferentes cantidades de cobertura de vacuna. Por ejemplo, si el 20 por ciento de la población ya ha sido infectada y es inmune, las muertes podrían reducirse a la mitad vacunando solo al 35 por ciento del resto, si la vacuna es al menos 50 por ciento efectiva.

Michael Springborn, un economista ambiental y de recursos de la Universidad de California, Davis, quien acaba de terminar su propio modelo con Jack Buckner, un colega de UC Davis. y Gerardo Chowell, epidemiólogo matemático de la Universidad Estatal de Georgia. Su estudio, publicado en versión preliminar, también sugiere el poder de una selección inicial cuidadosa para reducir las muertes.

El distanciamiento social se modela mediante la creación de categorías estratificadas por edad para trabajadores esenciales y no esenciales. Los trabajadores esenciales —trabajadores de la salud, trabajadores de comestibles y muchos maestros de escuela, entre otros— tienen un alto riesgo de infección porque no pueden distanciarse socialmente. Este modelo encuentra que las muertes, así como el total de años de vida perdidos, se reducen drásticamente cuando se prioriza a los trabajadores esenciales para recibir la vacuna. Los trabajadores esenciales mayores entre 40 y 59 años deben priorizarse primero si el objetivo es minimizar las muertes, sostienen los autores.

El Modelo de Lee, creado con software desarrolló por primera vez en 2003, en conjunto con los CDC, para la distribución de suministros en desastres naturales y pandemias, analiza cómo la enfermedad podría estar contenida en áreas con diferentes tasas de infección y suministros de vacunas inicialmente escasos. En la ciudad de Nueva York, que fue tan afectada meses atrás, su modelo predice que aproximadamente el 60 por ciento de la población puede necesitar inmunidad para contener la pandemia. Suponiendo que el 20 por ciento ya está infectado, alrededor del 40 por ciento necesitaría vacunarse. En San Diego, sin embargo, donde las tasas de infección han sido más bajas, el modelo de Lee sugiere que el 65 por ciento necesitará lograr la inmunidad a través de la infección o la vacunación. En Houston, la cifra puede llegar al 73 por ciento debido a que la infección ha persistido a un “ritmo lento” y debido a las grandes y vulnerables poblaciones latinas y afroamericanas de la ciudad.

 

 

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